建筑节能与门窗的发展

一、国内外建筑节能门窗的发展概况 1973年世界石油危机以来，发达国家开始关注建筑节能，不断修订建筑标准，英、法、德等国至今已修订了4次。而每次修订标准都要求进一步改善建筑围护结构热工性能。表1、表2为英国及德国历次修订标准对围护结构传热系数限值要求。     

融合语言学统计特征的韵律发音质量自动评测方法

在发音质量自动评测任务中,韵律发音质量评测是非常重要的高级环节,对语音的自然度和可理解程度方面有着直接和重要的影响。本文在韵律相关的多种声学特征的基础上,进一步融合了韵律相关的多种语言学统计特征,并使用支持向量机为分类模型,实现对韵律发音质量的有效评测,人机相关性达到0.779,相对提升了3.45%。同时,采用基于浮动思想的SFFS算法进行特征筛选,去除了目标无关的特征,提高了支持向量机模型的精度和泛化能力,进一步提升了评测性能。     

基于Karl Fischer电位滴定原理的超微量液体容积精密测量方法

为克服静力称重法受蒸发量影响大的不足,同时适应在线测量的需要, 根据法拉第定律和Karl Fischer电化学分析原理,研究了超微量液体电位滴定测量法。通过测量电解过程中所消耗电量进行微量液体水含量的计算,并结合液体密度测量可以计算出超微量液体容积。设计了这种非静力称重方法的测量系统,采用与静力称重测量系统比对试验的方式对这2种方法进行了验证,试验数据表明超微量液体电位滴定测量法和静力称重法测量结果具有良好的一致性,均符合ISO 8655的技术要求,但测量值偏大。与静力称重法相比,对测量环境要求低,易于实现在线测量,而且可以有效减少液体蒸发对测量结果的影响。     

4000mL以下容量国家基准不确定度的评定

0引言 容量是指容器内所容纳物质(包括液体、气体和固体微粒)的数量(体积或质量).它是一门研究物质体积或质量的计量专业学科.在社会实践中,它不仅具有重要的科学意义,而且是一项基础性的法制计量工作.它在石油、化工、外贸、交通、轻工、医疗、食品及民航中,许多企业的经营管理、成本核算以及经济与社会效益等方面起到很重要的作用.     

JJG687-2008《液态物料定量灌装机》检定规程解析

液态物料定量灌装机是对各类定量包装商品进行灌装的重要计量器具,广泛应用于化工医药、食品卫生等行业,并为定量包装商品净含量提供了准确的计量技术依据,有利于维护广大消费者的利益等。     

基于AHP-模糊综合评价法的溢油风险评价

采用层次分析法（ＡＨＰ）-模糊综合评价模型,结合渤海某平台一线运行工况,对海上采油平台溢油风险进行评价。从平台作业运输方式,平台特性,环境条件,以及人员与管理４个方面建立了海上采油平台溢油风险评价指标体系,对其进行了溢油风险评价,得出了该平台的溢油风险为中等,风险因子中平台特性的风险较为突出。该评价方法能够判断运营中的海上采油平台溢油风险等级,为降低采油平台溢油风险提供技术支持。     

移液器检定数据自动化处理的设计和应用

目前移液器的检定主要由检定人员人工操作,数据处理也是由人工完成,因此容易出现人为的数据处理错误;同时由于移液器量广且种类繁多,检定耗时而繁琐,工作的劳动强度很大。为了解决上述问题,我们研发了一套实用的移液器自动检定软件。一、系统设计目标1.完全人性化设计,系统具有良好的人机界面,使     

三维数字减影血管造影影像在颈动脉狭窄血管内治疗中的价值

目的评价三维数字减影血管造影(3D DSA)在颈动脉狭窄血管内治疗中的价值.方法对138例缺血性脑血管病颈动脉的3D DSA与二维(2D)DSA图像进行比较,分析颈动脉的形状、狭窄的显示、血管内治疗的必要性、血管内治疗的工作角度及支架的选择.结果与2D DSA相比, 3D DSA能更清晰显示颈动脉狭窄的形状及程度,能提供最佳血管内治疗的工作角度,使用3D DSA能正确决策支架的选择.结论 3D DSA在颈动脉狭窄血管内治疗中具有重要的价值,能提供许多2D DSA不能提供的有价值信息,对常规DSA是一种有益的补充。     

球囊辅助瘤颈成形术治疗颅内宽颈动脉瘤

目的总结球囊辅助瘤颈成形术在颅内宽颈动脉瘤治疗中应用的临床体会.方法采用球囊辅助瘤颈成形术对18例患者20个颅内宽颈动脉瘤进行栓塞治疗,先将微导管超选入动脉瘤内,再将不可脱卸球囊于动脉瘤颈处充盈覆盖瘤颈,电解可脱卸弹簧圈(GDC)填塞动脉瘤.结果 17个动脉瘤治疗成功,完全填塞的动脉瘤12个,次全填塞(>90%)4个,不完全填塞(<90%)1个,载瘤动脉均保持通畅,平均随访9.4个月,临床效果优良.结论采用球囊辅助瘤颈成形术治疗颅内宽颈动脉瘤是安全、有效的方法.     

融合上下文短时谱特征的汉语重音检测研究

重音是语言交流中不可或缺的部分,在语言交流中扮演着非常重要的角色。本文基于ASCCD朗读语篇语料库,使用MFCC算法提取每个语音段的融合上下文子段拼接短时谱信息,构建基于MFCC算法的上下文短时谱特征集;并选用NaiveBayes分类器对这类特征集进行建模,而且将具有最大后验概率的类作为该对象所属的类,这种分类方法充分利用了当前语音段的相关语音特性;融合上下文的MFCC短时谱特征组在ASCCD上能够得到83.6%的汉语重音检测正确率。实验结果证明,融合上下文子段拼接特征规整方法可以用于汉语重音检测研究中。