基于深度学习的卷包设备清洁保养质量判别系统设计

为解决烟草行业设备保养人工检查效率低、标准不一等问题,设计了一种基于深度学习的卷包设备清洁保养质量判别系统。系统主要包括三个模型,基于深度学习的保养部位识别模型,判别采集到的图像是否是正确的保养部位;基于深度学习的脏物检测模型,从采集到的保养图像中检测出不合格的脏物;融入工艺知识的保养质量判别模块,根据检测到的脏物和保养部位信息,判别保养是否合格。以武汉卷烟厂卷包车间为例进行现场测试,结果表明：系统对卷包设备的清洁保养质量判别准确率达到86.3%,满足实际生产中对卷包设备清洁保养质量的自动化判别需求,具备良好的泛化性能。     

BIM技术在建筑给水排水工程设计中的应用价值分析

科学技术是第一生产力,科技的不断发展才能使各行各业蒸蒸日上。随着我国科技力量的不断增强,建筑行业作为国民经济的支柱型产业也在不断飞速向前。各种新技术新装备不断地应用于建筑领域。建筑给水排水工程在建筑工程中有着举足轻重的地位,但实际设计工作细致繁复,设计过程中往往因计算量大容易出现错误,而正是为了弥补传统二维设计诸多不足应运而生的BIM技术为这些设计工作中的疑难杂症提供了一剂良药,这对于优化设计步骤、进而提升建筑工程质量意义重大。本文旨在介绍BIM技术及简要分析BIM技术在建筑给水排水工程设计中出现的一些问题和BIM技术的应用价值。     

基于变量节点更新的LDPC码加权比特翻转译码算法

该文提出一种改进的低密度奇偶校验(Low Density Parity-Check, LDPC)码的加权比特翻转译码算法。该算法引入了变量节点的更新规则,对翻转函数的计算更加精确,同时能够有效弱化环路振荡引起的误码。仿真结果表明,与已有的基于幅度和的加权比特翻转译码算法(SMWBF)相比,在加性高斯白噪声信道下,该文算法在复杂度增加很小的情况下获得了误码率性能的有效提升。     

我国企业碳排放管理体系研究与实践分析

通过研究“中国知网”中“碳管理”相关文献,分析“碳管理”领域的研究热度变化;在总结国内学者相关研究的基础上,提出了企业碳排放管理的体系框架与业务内容;从我国碳排放管理体系标准化与信息化的角度,综述了目前的研究进展,并结合实践工作,总结了在企业碳排放管理体系领域存在的问题与不足,并提出了下一步重点工作的方向建议。