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哈尔滨全力护航冰雪旅游季餐饮食品安全
来源:中国食品安全报 发布日期:2025-01-18
本报讯 记者王志辉 发自黑龙江 亚冬会叠加冰雪旅游季，来哈游客激增，黑龙江省哈尔滨市市场监管局锚定工作重点，强化服务指导、监督检查，创新工作方式方法，全力护航旅游季餐饮食品安全，助力冰雪旅游产业高质量发展。 强化安全监管，守牢安全底线。哈尔滨市市场监管局紧盯
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石油化工企业消防设备运行状态异常主动报警研究
来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-11-30
主动报警是石油化工企业消防设备自动化监测系统的重要功能，为消防设备维修提供重要依据。但现行方法在实际应用中误警、漏警现象频发，无法达到预期的主动报警效果，为此提出石油化工企业消防设备运行状态异常主动报警研究。采用归一化方法对原始状态信号预处理，采用最小二乘法对状态数据分割，并利用大数据分析技术对状态序列属性标记，从时间序列的消防设备运行状态状态数据中提取趋势特征，通过对标记为上升属性的数据序列综合
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基于深度学习的电子信息网络安全检测技术
来源:信息记录材料 发布日期:2025-01-01
为应对日益严峻的电子信息网络安全威胁，本文提出了一种基于深度学习的网络安全检测方法（deep learning-based electronic information network security detection method, DL-EINSD）。该方法综合利用卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）、循环神经网络（recurrent neur
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造纸机械加工中的铸铁粉尘去除初探
来源:中华纸业 发布日期:2024-11-15
探讨了铸铁件加工过程中有效除去铸铁粉尘的方法，铸铁粉尘的存在不仅影响加工质量，还对工作环境和操作人员健康构成威胁。通过对铸铁件加工工艺的分析，结合实践提出了一系列切实可行的去除措施。
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广东发布节能降碳行动方案 十大行动力推“十四五”“双碳”目标实现
来源:机电商报 发布日期:2024-12-30
近日,广东省正式公布了《广东省2024—2025年节能降碳行动方案》(以下简称《方案》),标志着该省在推进碳达峰碳中和目标上迈出了关键步伐。该《方案》旨在通过一系列务实举措,确保完成“十四五”期间的节能降碳约束性指标,积极应对全球气候变化挑战,推动绿色低碳发展。 作为中
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新能源汽车全生命周期绿色低碳效果研究
来源:汽车实用技术 发布日期:2024-11-22
新能源汽车是全球汽车产业转型升级的重要方向，对降低石化能源消耗、应对气候变化、推进碳达峰和碳中和意义重大。全球主要国家大力发展新能源汽车产业，取得显著成效。近期，欧美等国和车企减缓电动化转型步伐，引发行业对新能源汽车减排效果的讨论。文章立足我国新能源汽车和能源结构现状，对比分析新能源汽车和燃油汽车全生命周期碳排放量，根据不同环节碳排放因子，计算从上游材料获取到电池、发动机、整车生产制造，再到使用、
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石油化工企业的电气工作环境与安全技术措施初探
来源:中国石油和化工标准与质量 发布日期:2024-12-15
在社会和经济不断发展的背景下，石油化工企业的重要性日益凸显，生产规模也越来越大。其电气系统复杂，有大量的易燃易爆、有毒有害的原料以及产品，危险点较多。基于此，文章结合石化企业生产实际，就其电气管理现状以及电气工作环境进行深入探究，提出石化企业电气系统的保障安全的技术措施，旨在进一步提升石化企业电气设备工作环境的安全。
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eNSP驱动的计算机通信网教学改革
来源:山西电子技术 发布日期:2024-10-15
针对电子信息类专业“计算机通信网”课程教学中知识抽象，理论脱离实践的问题，实施基于华为网络模拟器eNSP驱动的课程教学改革。改革方法是将eNSP网络模拟引入到课堂教学、实验、综合训练和毕业设计环节中，加强课程教学中网络路由和交换协议的实现过程，将理论知识与网络工程实践相结合，提高学生对课程的理解和分析解决网络工程问题的综合能力。
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食品理化检验质量控制与微量元素检验方法分析
来源:食品安全导刊 发布日期:2024-11-15
食品理化检验是确保食品安全和质量的重要手段，通过精确的理化检验可以评估食品中营养成分、有害物质以及其他微量元素的含量，从而保障消费者的健康。微量元素虽然在食品中含量微小，但其对人体健康有重大影响。因此，微量元素检验方法的研究和质量控制成为食品检验领域关注的焦点。本文详细阐述了食品理化检验质量控制的重要性、影响因素以及具体措施，同时深入分析了常见的微量元素检验方法，旨在为提高食品理化检验的准确性和可
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基于深度学习的纺织物缺陷检测技术研究
来源:纺织工程学报 发布日期:2024-12-15
传统的纺织物缺陷检测主要依赖人工，存在主观性强、效率低和准确率不高的问题。探讨了深度学习技术在自动化纺织物缺陷检测中的应用，特别是MLP、CNN、VGG16和ResNet50模型。通过准确率、训练损失、混淆矩阵、ROC曲线和t-SNE聚类效果等指标，对这些模型在特定数据集上的表现进行了评估。结果显示：ResNet50模型在测试集上的准确率达到96.0%,AUC值超过0.91,Silhouette
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