环境监测管理作用及加强管理的对策分析

在科技日新月异的今天,环境污染已经成为了伴随人类发展的重要话题。越来越多的国家注意到环境和科技的可持续协调发展的重要性,环境的监测和保护,是国际社会普遍认同的重要话题。环境监测管理是环保事业中的基础性环节,环保行业的绝大部分环节都建立在对环境有效地监测上,其重要性不容置疑。目前在我国,环境保护也是国家的重点关注项目,环境监测管理也受到了高度的重视,已经取得了不错的成绩。本文主要分析了环境监测管理的作用,并指出目前仍然存在的一些薄弱点,提出加强的方法。     

基于双解码U型卷积神经网络的胰腺分割

计算机断层成像(computed tomography, CT)中, 胰腺分割作为医学图像分析中最具挑战的任务之一, 由于其体积小、形状多变的特点, 导致传统的自动分割方法无法达到理想的分割精度. 利用高级语义特征指导低级特征的思想, 提出一种基于双解码U型卷积神经网络的单阶段胰腺分割模型. 模型由一个编码器和两个解码...     

输气管道微泄漏检测的深度神经网络模型研究

建立了基于声音信号的深度神经网络模型,用于解决半导体制造业气体输送管道的微泄漏检测问题;设计了一种声音信号的预处理方法,用于去噪和特征提取,将预处理后的声音信号作为模型输入,该模型由7层神经元构成,通过对声音信号的训练和学习,获得管道微泄漏的概率。大量仿真实验结果表明,与半导体企业现采用的流量和压力传感器检测方法相比,该模型能更精确、更快速地实现管道微泄漏检测;与常规神经网络相比,该模型能更有效且稳定地进行检测。     

基于云平台的光伏电站监测及功率预测系统

针对传统的嵌入式预测系统容易受到现场条件与自身硬件的影响,光伏发电系统监测距离短且功耗高、数据采集精度低、嵌入式预测系统稳定性差等问题,设计了以物联网云平台为主体框架,以LoRa为主要通信技术的光伏电站监测系统。通过在云端部署服务,使用GA-Elman神经网络模型,达到降低现场硬件成本与提高整体预测精度的目的。以湖北武当湖光伏电站为实验对象,使用本系统对电站内装机容量为19.9 kW的光伏矩阵进行实时监测。实验证明：该系统能长期可靠运行,实时监测光伏电站的各项数据,功率预测精度高,扩展性强。     

输气管道微泄漏检测的深度神经网络模型研究利节

【摘要】目的：探讨原发性十二指肠腺癌MSCT三期增强扫描的影像学特征,总结分析其误诊、漏诊原因。方法：回顾性分析21例经病理证实的十二指肠腺癌的临床、病理及CT表现特征。结果：21例十二指肠腺癌中14例呈肿块型,表现为腔内息肉状或菜花状软组织肿块,边界清晰,多呈轻中度均匀强化;6例呈缩窄型,表现为肠壁不规则或环形增厚,肠腔狭窄,常伴有近段肠管扩张,边界清楚或毛糙,可突破浆膜面,呈中度或重度均匀、不均匀强化;1例因图像质量差难以评价。累及十二指肠乳头部的腺癌常伴有肝内外胆管、胰管扩张。21例十二指肠腺癌中正确诊断13例,3例误诊为十二指肠腺瘤,1例误诊为胰头癌,2例误诊为壶腹癌。2例因CT检查仅表现为肝内胆管轻度扩张而漏诊。1例肝内转移灶漏诊。结论：MSCT对十二指肠腺癌的诊断具有重要价值,保证十二指肠的充盈、重视门脉期对肝转移灶的检出以及肝内胆管轻度扩张这一间接征象,有助于更好地发现病变,降低误诊、漏诊率。