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  • 基于深度学习的电子信息材料声参数检测技术

    来源:电声技术 发布日期:2024-12-25

    研究深度学习在电子信息材料声参数检测中的应用,通过多传感器阵列采集声信号,并利用卷积神经网络进行参数反演,通过构建多层神经网络实现声学信号的高效处理与特征提取。实验结果显示,应用该技术,可在提高检测精度的同时显著缩短检测时间,相对误差控制在2%以内,单次检测时间缩短至2 s。
  • 石油企业如何做好质量安全监督工作

    来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-12-30

    随着我国社会经济的进步和发展,石油企业的发展也越来越好。石油是我国重要的能源,石油企业的发展直接影响到我国社会经济的发展,因此,石油企业如何做好质量安全监督工作就成为相关人员需要研究的重要课题。本文就这一问题展开分析和探究,论述了部分石油企业存在的质量安全监督问题,并结合多年的工作和实践经验提出一些看法和见解,希望为相关的工作人员和实践人员提供有益的借鉴和参考。
  • 基于机器视觉的水电机械装备内部缺陷智能检测技术研究

    来源:机械设计 发布日期:2024-10-25

    针对水电机械装备内部缺陷实时自识别检测问题,提出了一种基于机器视觉的智能检测方法。该方法基于内窥镜单目视觉系统设计,研究并提出了一套多点图像清晰度-距离估计算法,并结合光线等相关性因素得到的数据信息,可以构建出测量目标(缺陷)的立体图形,从而实时高精度地获取缺陷深度及长度特征。与传统方法相比,该方法基于单目视觉系统设计,探头体积更小,结构更加简单。试验结果表明,基于文中设计的测距网络模型,该方法对
  • 益海嘉里金龙鱼食品集团资深总监涂长明:科技创新引领食品安全新未来

    来源:中国食品安全报 发布日期:2024-12-31

    食品产业的高质量发展离不开“安全”与“健康”。在这个创新的时代,食品产业也不可能脱离时代特性。如何引领食品产业高质量发展,共同解答食品安全与健康的时代之问,涂长明认为,应该更加注重依托科技创新,从而更好地满足社会对食品安全的新需求,推动食品产业加快转型升
  • 基于范数自适应步长RRT算法的机械臂路径规划

    来源:机械传动 发布日期:2024-12-15

    针对传统快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法在多维环境下固定步长调试耗时长、搜索效率低的问题,提出了一种适用于机械臂的范数自适应步长RRT算法。建立6自由度UR5机械臂的运动学模型并进行正运动学分析,得到其雅可比矩阵;结合范数不等式和雅可比矩阵,建立机械臂工作空间与关节空间的步长映射关系,在动态改变关节空间搜索步长的同时,保证碰撞检测的有效性。仿
  • 基于汽车车用起重尾板产品的认证技术及应用研究

    来源:专用汽车 发布日期:2024-11-13

    根据多年从事汽车行业产品认证的经验,总结汽车车用起重尾板自愿性产品认证技术,对认证模式和认证流程、认证复核、工厂检查要点等内容进行了阐述,以期助力汽车零部件企业提升质量意识。
  • 食品小作坊被“扶”上共富大舞台

    来源:中国食品报 发布日期:2024-11-21

    在曹村田园综合体游玩后,再到东岙村体验进士索面的制作,或是前往熟食小作坊集聚区品尝湖岭牛肉、麻油鸭等地方美食……在浙江省温州市瑞安市,一个个食品小作坊成了人们休闲游玩的好去处。 食品小作坊不仅承载着人们对传统地方美食的独特记忆,更传承着一座城市的“历史味
  • 随州“五点发力”抓实校园食品安全监管工作

    来源:中国食品安全报 发布日期:2025-01-09

    本报讯 张焜 2024年以来,湖北省随州市市场监管局严格落实关于中小学校园食品安全专项整治工作要求,与开展群众身边不正之风和腐败问题集中整治相结合,多措并举抓实校园食品安全监管工作,全面提升校园食品安全整体水平。 以校园快检室建设为“切入点”,构筑前沿防线。开
  • 工程教育专业认证背景下通信电子线路“五位一体”递进式教学创新体系探索与实践

    来源:中国现代教育装备 发布日期:2024-12-20

    为了满足工程教育专业认证对电子信息类人才培养的要求,针对通信电子线路课程教学的痛点和难点,从课程资源立体化建设、课程内容模块化重塑、教学方法与手段改革、第二课堂创新实践项目、多维度课程考核构建等方面对课程进行了改革探索,提出以学生为中心、以智慧课堂为载体、以课程思政为抓手、以能力培养为目标、以实践培养为重点“五位一体”的递进式教学创新体系,极大地提升了课程教学质量。
  • 基于LSTM的汽车衡传感器寿命预测分析

    来源:电子技术 发布日期:2024-10-20

    阐述一种基于LSTM的汽车衡传感器寿命预测方法,通过历史数据的学习与分析,预测传感器未来状态。实验结果显示,该方法在预测精度上优于传统统计方法和其他机器学习算法,为传感器的维护和更换提供了更准确的依据。
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