简介：福特Airstream概念车，同雪佛兰伏特概念车类似，也采用了插入式的混合动力技术。不同的是Airstream是一款厢式车。在发电装置不介入充电的情况下，Airstream的车载锂电池能够支撑跑完32公里的路程；而当燃料电池介入工作，通过将压缩氢气转化为电能，能够把行驶里程扩展到480公里，燃油效率相当于57升每百公里。

简介：摘要：近年来，随着社会建设的不断发展，工业锅炉在应用过程中会消耗大量能源，为了提高能源利用率，应当加强对热能动力应用的探讨，从而达到节约能源，提高经济效益目的。以热能动力在工业锅炉中的应用的意义为切入点，阐述了工业锅炉的构成情况，分析了工业锅炉在具体应用前存在的问题，最终对确保热能动力在工业锅炉中合理应用的有效措施进行了总结，以期对相关工作人员能够有所帮助。

简介：摘要：本论文主要研究了电厂热能动力工程装置的概述和检修维护策略。在第一部分中，对电厂热能动力工程装置的定义以及其重要性进行了介绍。随后，在第二部分中详细讨论了电厂热能动力工程装置的检修维护策略，包括预防性维护策略和故障修复策略。预防性维护策略涵盖了定期检查与保养、预测性维护以及状态监测与故障诊断技术的应用。故障修复策略则包括故障排除与修复、应急维修与备件管理，以及事故分析与改进措施。通过采取这些维护策略，可以提高电厂热能动力工程装置的可靠性和运行效率，确保电厂的安全运行。

简介：摘要：本文以热能动力工程中的燃烧技术为主题，介绍了燃烧技术在热能动力工程中的重要性以及在能源转化和环境保护方面的应用。同时，探讨了燃烧技术的研究进展与挑战，以及未来发展方向。本文旨在为热能动力工程领域的研究人员和从业者提供有关燃烧技术的基本信息和思路。

简介：以三代非能动核电站正常余热排出泵转子系统为研究对象,建立泵转子及泵机组的有限元模型,采用耦联计算得到转子系统的第一阶临界转速为1872r/min,比通过解耦计算得到的结果小8%,其结果更加接近实际。分析结果表明,转子第一阶临界转速大于泵工作转速的20%,满足规范书的要求。

简介：心理学是研究人类自身心理活动规律的科学，它在对人的社会角色、职业劳动心理．社会人际心理、品德心理、个性心理等方而进行了深入的研究中，积累了许多规律性的知识，驾驶人学习心理学，并结合自己的驾驶活动努力实践．自觉进行个人的文明修养与品德锻炼，就可以形成良好的心理素质和规范性的社会行为。由于机动车驾驶职业是社会窗口行业．加之驾驶活动的社会广泛性与流动性，驾驶人良好的个人．坫德和道德修养可极大的影响社会，有助于整个社会精神文明建设．

简介：贵州省余庆县公安局交警大队在开展交通安全宣传“五进”“进家庭”活动中，把老年人的交通安全教育作为一项重中之重来抓，针对老年人交通意识淡薄，专门为老年人送去了《老年交通安全读本》，使老年人的交通安全知识增强

简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：美国的一位心理学家在露天游泳场作了一个有趣的试验，故意安排不同的人溺水，然后观察跳入水中进行施救人员的反应。

简介：大众汽车位于德国埃姆登的一家大型工厂，通过使用劳易测电子（Leuzeelectronic）提供的RFID系统，使得物料流送管理更加便捷

简介：欧姆龙科学技术公司的SR103AM双通道安全监测继电器已经面市。此固定式终端继电器具有控制可靠和配置灵活性最大的优点，使继电器适用于各种保护装置，满足不同安全系统对安全监测的要求。

简介：基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：

简介：摘要：本文结合实际案例，从善用申请信息助力检索的角度探讨学习型检索策略。对于申请信息的善用，介绍了“背景技术校准、技术效果回头看、技术术语深挖掘”三个方面。通过实施学习型检索，以期更加准确理解技术方案、提高检准效率，从而合理界定技术贡献，得到客观审查结论，有利于更新知识储备库，从而不断趋向本领域技术人员。

简介：

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：过被症正在日益增多．这对于每年的这个时节都要忍受呼吸困难折磨的成千上万的人们而言，显然是一个残酷的事实。而同时．越来越多的汽车制造商也看到了这一点，他们致力于为客户提供各种防过敏产品。

简介：

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.