停机后汽轮机快速冷却的几种方式比较

针对汽轮机在滑参数停机时需冷却汽缸及法兰的问题,提出了有效、快捷的冷却方法,以缩短检修工期和提高机组利用率.介绍了几种在机组滑停时常用的冷却汽缸的汽源,并提出了新的冷却汽源及使用方法.     

金属纯度智能检测装置的研究

对于金属元素来说,纯度的改变会影响金属特性。当对一些金属进行纯度检测或者判断它的杂质含量时,不准确的检测结果也会直接影响对这些金属的性能评价,因此研究了一种金属纯度智能检测装置。用电极电导法测量金属-有机溶剂二元溶液体系,在恒流的情况下测量不同金属在浸溶液状态下的电压情况,采用Visual Basic编程语言设计软件,通过串行通信方式对电压和实时温度数据进行采集,对比电压数据曲线从而判断金属的纯度。经过实验测试表明,根据电压曲线区分金属、分析金属纯度的方法是可行的,所提出的分辨金属及检测金属纯度的方法实现了金属纯度检测的智能化、可视化。     

油厂计算机控制系统工程应用概述

介绍了油脂工厂生产车间实现计算机控制的原理、系统构成及特性.概述了系统集成的功能、各项技术指标,优化设计思路,特殊工艺条件的专业设计过程及在工程实践中取得的经验.     

浅谈现阶段国有企业职工教育工作的开展

1提出问题 　　国有企业的职工教育如何开展，是我们每一位从事职工教育工作者长期思索的问题。由于国企体制的特殊性，人才的使用与培训没有有机的联系在一起，技能水平与待遇仍是两张皮，这就使培训工作很难有效地开展。为什么职工参加学历教育的热情经久不衰呢 ?就是因为有了文凭就可能调换工作，岗级就有可能上调，与个人的利益紧密地联系在一起，所以职工有热情。我公司在去年已明确规定职工上学纯属个人行为，而且上学前就有合约，在生产工作忙时不得参加面授。一切费用自理，并且学习时间不能完全保证，那为什么还有许多职工积极参加…     

天然胡萝卜素乳酸菌饮料的研制

利用天然胡萝卜素和乳酸菌共同开发出一种新的营养保健饮品。实验表明，物料经两次均质，用0．2％PGA＋0．1％黄原胶作稳定剂，0．1％三聚磷酸钠作络合剂，产品具有良好的稳定性。     

基于db4小波变换与BP神经网络的暂态电能质量扰动分类方法

电能质量扰动信号的分类识别是进行电能质量扰动分析和治理的重要前提.提出一种应用小波变换与神经网络相结合的暂态电能质量扰动分类方法.首先,针对暂态电能质量扰动信号的特点,选择db4小波变换来获得各层上的能量值,以提取不同扰动信号的特征参量.再通过确定适当的BP神经网络模型,对输入的扰动特征参量进行分类识别.仿真结果表明,该方法可以有效区分几种暂态电能质量扰动事件,且识别率较高.     

虾青素的应用及其商业化生产

虾青素是一种氧化胡萝卜素,作为着色剂在水产养殖和家禽养殖行业已经得到广泛的应用。同时由于虾青素超强的抗氧化作用,作为医药保健品也具有巨大的市场潜力。目前市场上的虾青素主要是人工合成的产品,利用微藻生产虾青素还存在一些技术上的问题。但是随着人们对天然产品的逐步认可和微藻生物技术的不断进步,大规模培养红球藻商业化生产天然虾青素是一种很有开发前景的产业。     

国有食品企业建立现代企业制度应注意的问题

建立现代企业制度，对于企业的发展具有重大的意义，国有企业企业中建立现代企业制度是适应市场经济的要求，是国有企业改革的方向。     

通过机器学习设计新型超导材料

在常压下寻找新型高温超导材料是物理和材料领域共同关注的热点问题。近年来，机器学习技术和大数据成功地解决了材料特性与复杂物理因素之间关系建模的难题，在新型材料的优化设计中获得了重要应用。然而利用机器学习在材料数据库中寻找常规Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS)超导材料，存在可用数据量少的问题，导致设计出的超导材料种类少，结构构型单一。结合BCS超导理论和半监督学习方法，发展了神经网络模型预测BCS超导体。通过充分利用材料数据库中大量的无标签数据，即未知超导温度但已知电子结构的晶体材料，使得训练出的分类模型准确性达72%。模型预测出数十种可常压下存在的新型BCS超导材料，其中B-C和B-C-N体系的超导温度最高可达约60 K，高于MgB₂的39 K超导纪录。     

基于注意机制和多尺度跨模态融合的RGB-D显著性检测

针对基于深度卷积神经网络的RGB-D显著性检测性能差等问题,提出利用注意机制和多尺度跨模态融合进行RGB-D显著性检测的方法.首先采用多尺度残差注意模块对骨干网络提取的特征进行预处理;然后提出多尺度跨模态融合策略,对高层RGB特征和深度特征进行融合,获得初始显著图;最后采用边界细化模块细化初始显著图中目标的边界,使最终显著图包含敏锐的边界和完整的突出目标.在5个基准数据集上与10种先进方法进行实验的结果表明,所提方法在4个评价指标上均处于前3名;尤其是在NJUD和SIP数据集上,该方法在4个指标上提升了0.5%～1.5%.