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《Planning》2015,(12)
废旧滴灌带捡拾机是大面积推广、应用滴灌技术的关键机械装备,本文结合本地区农作物的种植特点,阐述了滴灌带回收设备的设计思路、技术难点、整机结构、主要技术参数、工作原理。本设备的主要创新点为采用相应的机构解决了卷好的滴灌带的打捆问题,避免了卷好的滴灌带拆卸后的松散现象;结构简单的排管机构保证滴灌带在卷筒上排列紧而整齐。主要技术参数为:捡拾行数2行;配套动力≥14.7kw:作业速度2~4km/h。 相似文献
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在免提通话系统和移动通信设备中,扬声器常常工作在较高的音量下,容易发生过载现象,从而产生明显的非线性声学回声,这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声,因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量,这些分量使得全带系统不再满足线性关系,而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来,因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法,把全带误差变成了各个子带的误差,因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声,这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验,当出现非线性失真时,新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法,对于非线性失真明显的语音信号,ERLE提升约10 dB。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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大多数讨厌开放式办公场所的人都有一个共同的理由,那就是这些办公场所里没有办公室门,也没有可以隐藏自己的小隔间,因此,你专心工作时经常会被其他同事打断。而现在,这个问题有了一个解决方案。Luxafor是一款可以挂在笔记本电脑上的免打扰灯,当你专注工作的时候,它会自动变成红色, 相似文献
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人类社会的发展,户外运动越来越受到喜爱,自然草坪容易受到季节、气候、使用频率低和病虫害等客观条件影响使用。日常管理自然草坪中,必须进行大量的维护活动,如施肥料、补水、除虫、除杂草、修剪草坪等,维护成本高,工作劳累;人造草坪的出现,弥补了自然草坪的不足,人造草坪不但可以具有天然草的性能和外观,并具有自然草坪不具有的耐磨、全天候使用和维护简单的优点,现广泛应用在足球场、网球场、曲棍球场、棒球场和景观休闲用地等。人造草坪在我国经过近三十年的生产发展,工艺水平达到欧美发达国家的水平,生产的人造草坪也由最初的进口,发展成出口大国。随着人们对人造草坪的性能要求也越来越高,促使对人造草坪的材料、生产工艺和安装的要求不断提高。 相似文献