空气中硫化物监测方法：—亚甲（乙）基兰比色条件的研究

我局二厂是国内硫化碱生产量最大的厂家,该厂大气中疏化物的监测,应列入监测计划中。我们经过实验研究比较,确定了空气中硫化物监测方法——亚甲(乙)基兰比色法。     

心理资本前因变量研究

采用心理资本问卷对分别属于医药、建筑、水利工程、电信、通讯运营和服务行业的6家企业的员工进行了调查.根据对回收的283份有效问卷的统计分析,认为员工的性别、受教育程度和所在企业的性质对员工心理资本不会产生显著性影响,而员工年龄的影响显著,50岁以上员工的总体心理资本水平高于其他年龄段员工.     

等效剪切刚度的框架结构损伤识别方法

为研究有别于现有侧重于研究结构具体构件(梁、柱及支撑等)的建筑结构损伤识别方法,提出应直接从整体开展框架结构损伤识别方法.将框架结构转换成"等效剪切型"结构,数值分析表明,结构具体构件出现损伤(即刚度发生退化)时,会引起受影响层的等效剪切刚度发生变化,因此,可以采用层等效剪切刚度变化率与层抗侧刚度作为指标来进行结构损伤定位与损伤程度评定.通过大量的框架结构数值模拟计算,归纳出了一套能将损伤定位到结构层及从整体来评定结构损伤程度的方法.     

从6mm镜片到APCS传感器——近期新技术与新产品集锦

要说6mm大小的光学镜片没有什么稀奇,但如果这块镜片就是一枚3倍变焦镜头呢？暂且抛开这个不说,读者一定好奇：标题是不是把APS—C误写成了APCS……其实这个缩写我们也是刚被扫盲：换成中文就是“有源分色传感器”——好吧,不得不再次感叹,影像“黑科技”总是在迫使我们强化自己的认知能力。     

小组合作优化初中体育课堂教学

正在以往的中学体育课堂教学中,比较注重教师的主导作用,忽视学生的主体地位,教学程序总是沿着教师自己预先设想的思路行进,教学模式也是先讲授后集体练习,再由教师考核学生的体育成绩来进行。这样的体育教学容易产生诸多弊端,如学生学习兴趣难以提起,学生自我学习能力得不到培养,主动参与体育学习的积极性低,身体素质差的学生一直难以摆脱差生的命运等等。本人尝试通过体育课堂小组合作的教学,改变上述状况,尤其对体育后进生有一定的转化作用,以期跟     

本月新品

OPPO N1 mini彩色版 小清新的糖果配色 OPPO N1 mini彩色版继承了前一代N1的经典造型,机身尺寸为148．4mm×72．2mm×9．2mm,使握感更为紧致而造型更为轻盈。除了外形炫彩迷人之外,其细节之处也诠释着至美不凡的气质。中框采用喷涂、电镀和镭雕工艺,两道浅金色的线条环绕在侧面的边沿上,让纯色机身优雅时尚又不失活泼灵动。     

沐浴初秋清风 丰田锐志改装德国零点

丰田锐志设计都源自“赶超高级车的驾乘感受”这一基本理念,精益求精的努力打造出锐志,对重视驾乘感受,追求品味生活的新精英人群有超强吸引力。汽车是基本,汽车音改是提升品位一个理想选项,看东明极品音响设计联盟旗下的洪亚带来一个机遇丰田锐志的冠军级作品。干净利落本案例的锐志给人一种不明觉历的感觉,皆归功于设计,用色选色上,使用橙色确实给沉闷的中控台增添不少活力;中控台的主机倒模利落的工艺技术,主机倒模时,给主机上下预留几厘米厚的空间,     

自适应B样条小波函数模糊距离测量方法

目的 双目测距和单目测距是目前常用的两种基于光学传感器的测距方法,双目测距需要相机标定和图像配准,计算量大且测量范围有限,而单目测距减少了对设备和场地的要求,加快了计算时间。为了解决现有的单目测距方法存在精度低、鲁棒性差等缺点,本文提出了一种基于单模糊图像和B样条小波变换的自适应距离测量方法。方法 引入拉普拉斯算子量化评估图像模糊程度,并根据模糊程度值自动定位阶跃边缘;利用B样条小波变换代替高斯滤波器主动模糊化目标图像,并通过分析图像模糊程度、模糊次数以及测量误差之间的关系模型,自适应地计算不同景物图像的最优模糊次数;根据最优模糊图像中阶跃边缘两侧模糊程度变化求解目标边缘和相机之间的相对距离。结果 本文方法与基于高斯模糊图像的距离测量方法相比精度更高,平均相对误差降低5%。使用不同模糊次数对同样的图像进行距离测量时,本文算法能够自适应选取最优模糊次数,保证所测量距离的精度更高。结论 本文提出的单视觉测距方法,综合了传统的方法和B样条小波的优点,测距结果更准确,自适应性和鲁棒性更高。     

健康小卫士——护牙套传感器

美国加州大学圣地亚哥分校(University of California,San Diego)的工程技术人员,最新设计了一款智能护牙套,能监测唾液内的多项健康指针,并将数据无线传输到移动设备中.该种护牙套传感器能以非侵入性的方式,连续监测病患、运动员甚至士兵的乳酸、皮质醇、尿酸等指标,评估健康情况、体能与压力程度.目前研究人员将焦点锁定在尿酸的检测,此指标与糖尿病、痛风等疾病相关.     

多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计

在多种类病毒的相互作用下,网络信道破坏程度呈现较强的非线性特点,不能准确约束病毒在相互作用下的破坏性.传统的网络破坏程度估计的过程中,仅仅以单一病毒破坏程度叠加的方式去计算参数,计算具有较强的主观性,没有准确描述不同病毒的破坏作用,对评估结果误差影响较大.为解决上述问题,提出一种基于粒子滤波算法的多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计方法,利用欧式距离方法对全部病毒进行分类,获取不同类型病毒的网络信道破坏程度值.通过粒子滤波算法对单一个体约束的优势,将每一个不同类型的病毒看作一个粒子,并进行训练.根据训练结果,利用粒子滤波算法对当前时刻网络信道破坏程度进行估计,完成整体评估.实验结果表明,利用改进算法进行多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计,能够有效提高估计的准确率.