不同炒制方式及贮藏时间对苦荞茶滋味影响的智舌辨识研究

利用智舌对不同炒制温度、时间以及不同贮藏期的苦荞茶进行品质辨识,采用铂、金、钯、钨、钛和银电极作为工作电极,分别在1,10,100 Hz三个脉冲频率下进行品质检测;并利用主成分分析和线性判别分析对数据进行分析整理.结果表明炒制温度及储藏时间对苦荞茶的滋味品质影响较大,样品之间差异显著.相比之下炒制时间对苦荞茶滋味品质的影响不显著.主成分分析能够区分炒制温度差异较大的苦荞茶,而对于同一炒制温度不同炒制时间的茶样以及不同储期的茶样区分效果不佳.线性判别分析能够有效地区分不同炒制温度和时间制备的12组苦荞茶以及不同储期的7组苦荞茶,其区分指数分别达到99.8%和99.7%.     

略论欣赏之“兴”

“兴”是中国古代文论中内涵极为丰富的一个概念。梳理古人对欣赏之“兴”的论述，可以发现“兴”具有超越性、引发性和自由性的特点。作为贯穿欣赏过程始终的“兴”，包括三个基本环节，即感知、感动、感发。     

电装产品精益生产“一件流”的实现

为了改变电装产品批次生产、成组作业导致的装配周期长、装配质量差的现状,通过防静电改造,生产线平衡设计,改变质量控制方法,调整生产管理方式,加强作业现场管理及人员培训,使精益生产理论与企业的实际相结合,实现了电装产品批次流到一件流的生产模式的转变,达到了提高电装产品的装配效率及装配质量的目的。     

基于校园网的多媒体教室管理的研究

该文结合本校多媒体教室实际情况,从维护管理、教师使用等方面论述了采用校园网集中控制式管理方式的优缺点。     

基于ASP．NET的WEB打印的方法与实现

运用ASP.NET开发工具进行B/S模式下的MIS系统开发。由于客户的需求,很多MIS系统将产生大量的报表,并且要给予打印。如何很好的控制和定制打印格式,是我们开发中将要面对的问题。本文主要探讨了基于ASP.NET的WEB打印的方法,结合实际MIS系统的实例做出了详细介绍,并讨论了其实现方法。     

苯磺酸镍配合物的结构及催化性能研究

以C_6H_5SO_3H和NiCO_3·2Ni(OH)_2为原料,采用挥发法,在室温下合成了配合物[Ni(H_2O)_6](C_6H_5SO_3)_2,通过红外光谱、X-射线单晶衍射和热重测定了[Ni(H_2O)_6](C_6H_5SO_3)_2晶体空间结构和热稳定性.测试结果表明,[Ni(H_2O)_6](C_6H_5SO_3)_2配合物属于单斜晶系,P2(1)/n空间群,a=6.9646(9)?,b=6.2868(9)?,c=22.324(3)?,α=90°,β=93.917(2)°,γ=90°,V=975.2(2)?~3,Z=2,含有6个结晶水,且中心离子(Ni~(2+))并未与磺酸基发生直接配位.通过Biginelli反应为探针,考察了[Ni(H_2O)_6](C_6H_5SO_3)_2配合物的催化性能.     

复合材料构件数字化精确成形技术与装备

在分析国内外复合材料预制体成形技术与装备研究现状基础上,分析了复合材料构件的成形制造目前存在用工密集制造效率低、形性精确成形调控难、成形过程自动化程度低等问题,介绍了数字化柔性导向三维织造成形方法和变曲率预制体铺放-缠绕-针刺一体化成形方法,提出了复合材料构件成形技术与装备的未来发展建议,以推动复合材料构件高效率、高性能、高质量的自动化数字化成形制造技术发展,更好地提升基于纤维预制体复合材料构件制造水平。     

转炉冶炼CaO-SiO2-FeO渣系中磷的行为

回归推导出渣系中磷酸盐容量对数与炉渣光学碱度和温度的关系表达式,通过回归公式绘制出CaO-SiO2-FeO(10%MgO)渣系的等磷酸盐容量图,分析了转炉终渣、终点成分及温度对钢中磷含量的影响情况.当熔渣磷酸盐容量一定时,随着转炉终点碳含量降低,渣/钢间磷分配比增加;相同终点碳含量时,随着熔渣磷酸盐容量增加,渣/钢间磷分配比增加;转炉终点碳质量分数控制在0.03%～0.04%,炉渣碱度大于3.5,渣中FeO质量分数低于18%,渣中P2O5质量分数低于2%,有利于获得终点磷质量分数在0.008%以内的钢水.     

330KV变电所电气设计

在依据实际情况,确定了330kV、110kV、35kV的主接线设计。再确定变压器容量和型号,之后计算短路电流。其中短路电流是非常重要的部分,主要介绍短路计算的目的、原则、方法和具体的数据信息等,同时也为设计中需要的高压电气设备的选择、整定、校验等方面做准备。     

边缘场景下基于多维损失优化超分辨率网络的天气图像检测算法

在边缘场景下,气象图像采集模型大多部署在算力较低的移动端或边缘设备上,造成观测图像分辨率较低,给天气现象检测带来困难,且传统FSRNet生成的图像存在伪影、模糊等问题,因此需要优化天气图像超分辨率网络,提高图像的分辨率.基于无锚检测器,提出以观测要素为点的检测方案,不需要手动设置锚框,使检测模型轻量且高效.通过引入热图损失、目标注意力损失和对抗性损失等多维损失函数,对粗糙SR网络进行优化,使低分辨率图像完成递进式训练.优化骨干网络ShuffleNetV2,使检测模型更加轻量化,提高超分辨率天气图像检测的性能.实验结果证明,此天气图像超分辨率重建模型可以生成质量更高、细节更加清晰的目标观测图像,更加轻量的检测模型适用于非约束场景,在FDDB上的平均精度值（AverP）达到97.7%,优于其他先进模型.