北京市某区中小学生营养素养现状与家庭食物环境相关性研究

目的：了解北京市某区中小学生营养素养现状，研究分析某区中小学生营养素养水平与家庭食物环境关联程度，为提高某区中小学生营养素养水平，构建良好的家庭食物环境，预防超重肥胖、营养不足等疾病的发生提供科学依据。方法：2020年随机抽取某区2所小学、2所初中、1所高中共810名学生作为调查对象，收集营养素养与家庭食物环境等相关信息。用SPSS 25.0软件进行数据清理和统计分析，采用卡方检验和Logistic回归分析进行统计学检验。结果：全部调查对象中，小学（1～2年级）学生的营养素养得分为（83.9±16.5）分，具备营养素养（≥80分）为70.0%，这一学段学生的营养素养与年级、户口类型有关（P<0.05）。中高年级组（3～12年级）学生营养素养得分为（65.9±9.1）分，具备营养素养（≥80分）为7.1%，此学段中小学生3～6年级、初中生、高中生具备营养素养比例分别为11.4%、5.8%、2.1%，差异有显著性（P<0.05），该学段中小学生营养素养水平与年级、户口类型、照护者受教育水平、家庭收入有关（P<0.05）。1～12年级中小学生的家庭食物环境得分为（65.2±...     

局部鲁棒主成分分析及其在故障诊断中的应用

机械设备故障振动信号的分析一般需要经过特征提取,然而由于背景噪声或者环境干扰的存在使得信号的信息适用性下降,从而导致特征提取存在很大的困难.一种新的局部鲁棒主成分分析的降噪方法被提出,该方法假设数据矩阵在有限个局部区域可以分解为表示信号特征信息的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的加权和,且矩阵只需在局部区域具有低秩的属性而不必要满足全局低秩的强条件,并通过有限个局部低秩矩阵的平滑凸组合来全局逼近原始矩阵.通过仿真实验和实测的轴承外圈故障数据的分析,证明了提出的方法具有较强的降噪和特征提取效果.     

中国企业在俄国数量排名第8位

据俄罗斯有关部门的统计,截至1993年7月1日,在俄罗斯登记注册的合资和独资等形式的外资企业共9125家。其中,美国1433家,德国1141家,英国557家,意大利     

改进的傅里叶分解算法及其在滚动轴承故障诊断的应用

针对滚动轴承早期微弱故障在噪声背景下难以提取的问题,提出一种改进的傅里叶分解(IFDM)与快速谱峭度相结合的新方法,用以准确、快速地识别故障特征成分。傅里叶分解法能将故障信号自适应地分解为一系列瞬时频率具有明确物理意义的固有频带函数(FIBFs),类似于经验模态分解产生的本征模态函数,但其缺点在于无法控制所生成的FIBFs数量,如信号本身调制成分太多或受噪声影响太大,则直接运用傅里叶分解算法(FDM)会产生大量无意义的FIBFs,造成大量计算时间浪费,增加数据处理难度。为此,提出一种改进的FDM方法,该方法使用快速谱峭度法对故障信号进行预处理,自适应地确定滤波器的最佳参数及故障所在频带,然后仅在该频带上使用改进的FDM分解,因此在准确提取出故障频率成分的同时极大地减少计算量。对仿真及轴承实际故障信号的分析结果表明,该方法能更准确识别故障特征。     

基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法

机械设备在运行时，其振动信号往往表现为非平稳信号。传统的时频分析方法在处理含有强噪声和强调制的非平稳信号时，常表现出降噪效果不明显、不能准确提取故障特征频率等缺陷。为此，提出一种基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法。通过建立约束变分模型表达式，将多个信号在相同的频率尺度分解为相同数量的固有模态函数（IMF）之和，每一个IMF都是一个调频调幅信号。为验证所提方法的有效性，将所提方法应用于多传感器采集的轴承故障信号分析。结果表明：所提方法对复杂环境下机械设备振动信号的降噪和故障特征提取效果较好，验证了其可靠性。     

全合一网络家庭蓄势待发

近几年来，CD、VCD和DVD碟片以及其他类型的物理媒体给人带来了各种视听享受。随着网络家庭(Connected Home)的出现，人们开始意识到在家庭环境里用全新的方法来收集、组织和欣赏音乐、电影和游戏。     

齿轮钻头支架的强制泣滑和密封系统的研究及其现代化

列举了乌法国立石油技术大学在提高钻井齿轮钻头的寿命和工作效率方面所做的研究。文中所指出的效果是靠对支架轴承的强制泣滑和襟怀坦白主为达到的。摘用了关于对架轴承的强制润滑和密封接头现代化系统的结构和在油田进行的成功实验的有关数据。     

全合一网络家庭蓄势待发

近几年来,CD、VCD和DVD碟片以及其他类型的物理媒体给人带来了各种视听享受。随着网络家庭(ConnectedHome)的出现,人们开始意识到在家庭环境里用全新的方法来收集、组织和欣赏音乐、电影和游戏。网络家庭主要由三大部分组成,即媒体服务商、媒体接收机和网络控制系统。媒体服务器基本上是一台起传统A/V器材作用的电脑,它有专门用来存放音乐、照片、电影和视频节目的超大容量硬驱(几十至几千GB),其最大的特色是只要将音乐抓摘入服务器硬驱后,服务器便能自动识别,并将音视信息的统计资料和专集标题、风格、表演艺术家的姓名和歌曲名称等…