金羹玉脍话鲈鱼

松江鲈鱼作脍(一种生食的鱼片),是色、味、香俱全的江南美味.古往今来,它使许多食客垂涎欲滴.唐代诗人白居易有诗云:“秋风一劲鲈鱼脍,张翰摇头唤不回”,这里说的张翰是晋代吴地人氏,即今日苏州一带的人.他原在京城做官,为了回乡吃鲈鱼脍竟弃官不做了.翰因见秋风起,乃思吴中菰菜莼羹鲈鱼脍.曰:“人生遗适志,何能羁宦数千里,以要名爵乎?遂命驾而归”.想鲈鱼脍的人绝非张翰一人,诗人王昌龄也很突出:“忽忆鲈鱼脍,扁舟往江东”.     

基于时间卷积网络的机床齿轮箱轴承剩余寿命预测

基于深度神经网络的RUL预测模型结构比较复杂,不能很好地满足中长期预测任务的要求。为了更好地利用时间信息,设计一种基于时间卷积网络（TCN）的轴承RUL预测模型。以振动信号的频谱特征作为输入,利用因果膨胀卷积结构提取频域特征并捕获长期依赖,从而实现对轴承准确的RUL预测。为了进一步说明所提方法的优越性,将所提方法与卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）进行了对比。结果表明：所提出的TCN模型的RUL预测精度优于其他现有方法,具有较高的精度。     

基于CNN-LSTM的机床滚动轴承性能退化趋势和寿命预测

滚动轴承作为机床主轴的关键部件,其剩余寿命预测直接决定着整机设备的剩余寿命。若不能及时地预知滚动轴承的健康状态或损伤情况,不仅会影响维修策略的制定,还会造成级联故障,易造成机床灾难性的事故。针对大数据下滚动轴承振动信号的自适应故障特征提取和智能诊断问题,构建卷积神经网络和长短期记忆网络（CNN-LSTM）相结合的寿命预测模型,它可以避免人工参与的影响,实现网络的互补优势。对滚动轴承的退化状态以及剩余寿命进行预测,并与卷积神经网络（CNN）、长短时记忆神经网络（LSTM）进行对比实验。结果表明：所提方法CNN-LSTM有着较高的预测准确度。     

说海味

“山珍海味”常常是美味佳肴的代称.这里单来说海味.浩瀚的海洋中生活着18万种动物,2万种植物.自古以来,我们的祖先把海洋作为索取食品的重要场所.他们虽然没有给我们留下文字记录,我们无法知道他们食用海味的详细情形,但是,他们把贝壳、鱼骨等遗弃在住地附近,形成庞大的堆积,考古     

如金似玉黄花鱼

李时珍这样描写黄花鱼的特点:“黄色如金,首有白石二枚,莹洁如玉.”因色黄和头中有石,故又有黄鱼和石首鱼之称.黄花鱼为人类做贡献已有很久的历史了.在我国,最早吃黄花鱼的人大概要数到吴王阖闾.据《吴地记》曰:公元前505年,吴王阖闾     

金华火腿切片小包装的研究

金华火腿通常是整只销售,很少切块供应。一只火腿小的6到8斤重,大的有14到15斤,为品尝金华火腿的风味,人们往往不愿化较多钱去购买整只腿,而且整只火腿携带不太方便,短时间内又吃不完,贮藏也有困难,容易氧化油(月毫)和生长霉菌,表层肥肉变黄色,精肉变暗褐色。特别在温度,湿度...     

他国海洋战略与借鉴

本文在对美国、英国及我国周边部分国家海洋战略发展进行研究的基础上,总结其演变历程及战略特点,并分析其对我国产生的影响。研究认为,由于历史与环境背景的不同,各国走向海洋各有不同的战略路径和战略特点,但海洋战略的核心目标始终是谋求国家利益,海洋强国的兴衰取决于国家大战略及综合国力等因素,社会经济基础和先进的科学技术是建设海洋强国的坚实支撑,他国海洋战略为我国建设海洋强国提供了有益的经验与借鉴。