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研究橡木片对黄酒陈化效果的影响。选用2012年产的黄酒原酒,分别按0、3、6、9 g/L的添加量向其中加入橡木片。4 个月后对黄酒样品中的风味物质和游离氨基酸进行检测,并进行感官分析。结果表明:添加橡木片处理后,黄酒中高级醇类风味物质的种类和含量均显著减少,醛类风味物质的含量显著增加而种类呈现减少的趋势,酯类风味物质的种类和含量均显著增加(P<0.05),说明橡木可促进黄酒的陈化,加快了醇成醛、醇醛成缩醛、醇酸成酯、醛成酸等反应;苦味氨基酸中的苯丙氨酸、苏氨酸、精氨酸、组氨酸和涩味氨基酸中的酪氨酸、缬氨酸的含量均减少;综合黄酒中的风味物质、游离氨基酸变化以及感官评定的结果,表明当橡木片添加量为6 g/L时,贮存4 个月后的黄酒样品已具有较好的陈化效果。 相似文献
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鉴于暖通空调(Heating, Ventilation and Air Conditioning, HVAC)由于检测精度低,控制过程不完善,导致温、湿度控制效果差,提出基于光电传感器的暖通空调温湿度智能控制技术。分析光电传感器的光电组件,设计光电传感器的投光电路,通过复合悬臂梁的谐振频率实现温度采集,测量传感器的电阻两侧电压变化值获取当前环境湿度;将检测到的数据输入构建的温湿度智能控制系统,通过混合蛙跳算法(SFLA)优化PID控制器的参数,控制暖通空调的温、湿度保持在设定的范围,实现暖通空调温湿度智能控制。实验结果表明:设计的温湿度智能控制技术检测温度的误差低于0.02℃,在外界干扰的情况下,控制温度在26℃,湿度值在80%RH,因此,该技术可有效控制温度和湿度在设定的范围,具备可行性和有效性。 相似文献
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针对流溪河水电厂原厂用电系统存在的问题——布置配电设备的场地狭窄。防火条件差;电气主接线不合理;电气设备陈旧过时,安全可靠性差,说明厂用电系统改造的必要性及可行性,为此,提出改造的技术原则、设计方案及费用计算。最后通过变压器、开关改造前后运行维护成本的比较分析,指出这次厂用电系统改造不但消除影响安全运行的隐患,提高供电的可靠性.而且还大大降低了厂用电系统的运行维护成本,‘社会、经济效益显著。 相似文献
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0Cr15Ni5WMoVNb钢(%:0.068C、14.54Cr、5.32Ni、0.88W、0.92Mo、0.20V、0.10Nb)经5 t中频感应炉+2 t真空电渣重熔炉冶炼,经锻造、热轧成Φ45 mm棒材,试样经1 000℃30 min固溶空冷+-70℃2 h冷处理后进行400~600℃4 h时效空冷。试验结果表明,在450℃时效0Cr15Ni5WMoVNb钢的强度最大,以准解理断裂为主,冲击功低为40 J,随时效温度上升,冲击功显著上升,强度下降,在510℃时效该钢有良好的强韧性,抗拉强度R_m 1300 MPa,屈服强度R_(p0.2)1100 MPa,冲击能A_(KV) 100 J。 相似文献
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建筑物的暖通空调室内空气参数的设定值基本是根据行业标准设置的,而行业标准数值是根据预测平均值投票模型PMV获得并确定的,而PMV的影响因素涉及地域习惯、使用者穿着和活动姿态等方面。选取PMV=0的空气参数作为智能控制系统的初始设置数值,并根据用户使用习惯对环境温湿度设定值进行动态修正。以中央空调全空气系统根据冷(热)负荷变化的智能控制为例,构建中央空调智能控制系统,以实现对建筑物暖通空调系统温湿度的监测和控制。 相似文献
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目的 准确定位超声甲状腺结节对甲状腺癌早期诊断具有重要意义,但患者结节大小、形状以及位置的不确定性极大影响了结节分割的准确率和模型的泛化能力。为了提高超声甲状腺结节分割的精度,增强泛化性能并降低模型的参数量,辅助医生诊断疾病,减少误诊,提出一种面向甲状腺结节超声图像分割的多尺度特征融合“h”形网络。方法 首先提出一种网络框架,形状与字母h相似,由一个编码器和两个解码器组成,引入深度可分离卷积缩小网络尺寸。编码器用于提取图像特征,且构建增强下采样模块来减少下采样时造成的信息损失,增强解码器特征提取的能力。第1个解码器负责获取图像的初步分割信息;第2个解码器通过融合第1个解码器预先学习到的信息来增强结节的特征表达,提升分割精度,并设计了融合卷积池化金字塔实现多尺度特征融合,增强模型的泛化能力。结果 该网络在内部数据集上的Dice相似系数(Dice similarity coefficients, DSC)、豪斯多夫距离(Hausdorff distance,HD)、灵敏度(sensitivity,SEN)和特异度(specificity,SPE)分别为0.872 1、0.935 6、0.879 7和0.997 3,在公开数据集DDTI(digital database thyroid image)上,DSC和SPE分别为0.758 0和0.977 3,在数据集TN3K(thyroid nodule 3 thousand)上的重要指标DSC和HD分别为0.781 5和4.472 6,皆优于其他模型。结论 该网络模型以较低的参数量提升了甲状腺超声图像结节的分割效果,增强了泛化性能。 相似文献
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目的 肺结节是肺癌的早期存在形式。低剂量CT(computed tomogragphy)扫描作为肺癌筛查的重要检查手段,已经大规模应用于健康体检,但巨大的CT数据带来了大量工作,随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的计算机辅助肺结节检测引起了关注。由于肺结节尺寸差别较大,在多个尺度上表示特征对结节检测任务至关重要。针对结节尺寸差别较大导致的结节检测困难问题,提出一种基于深度卷积神经网络的胸部CT序列图像3D多尺度肺结节检测方法。方法 包括两阶段:1)尽可能提高敏感度的结节初检网络;2)尽可能减少假阳性结节数量的假阳性降低网络。在结节初检网络中,以组合了压缩激励单元的Res2Net网络为骨干结构,使同一层卷积具有多种感受野,提取肺结节的多尺度特征信息,并使用引入了上下文增强模块和空间注意力模块的区域推荐网络结构,确定候选区域;在由Res2Net网络模块和压缩激励单元组成的假阳性降低网络中对候选结节进一步分类,以降低假阳性,获得最终结果。结果 在公共数据集LUNA16(lung nodule analysis 16)上进行实验,实验结果表明,对于结节初检网络阶段,当平均每例假阳性个数为22时,敏感度可达到0.983,相比基准ResNet + FPN(feature pyramid network)方法,平均敏感度和最高敏感度分别提高了2.6%和0.8%;对于整个3D多尺度肺结节检测网络,当平均每例假阳性个数为1时,敏感度为0.924。结论 与现有主流方案相比,该检测方法不但提高了肺结节检测的敏感度,还有效地控制了假阳性,取得了更优的性能。 相似文献
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