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融合DSP的“数字信号处理”课程教学研究
来源:科技风 发布日期:2025-01-06
“数字信号处理”是一门理论性强、知识抽象的电子信息类课程，DSP芯片是一种专门用于数字信号处理的集成电路。因此针对“数字信号处理”课程，在现有基于MATLAB开展教学的基础上，融合DSP技术教学课程内容，设计了由基础及综合设计实验，结合教学实际情况，采用个体独立与小组配合相结合的方式开展，实践表明，融合DSP处理技术实现“数字信号处理”课程中信号处理的教学研究，可有效引导学生对课程间相关知识点进行
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智能网联汽车的车队跟驰模型及仿真研究
来源:公路交通科技 发布日期:2024-12-15
随着智能网联汽车的发展，车辆的智能化和网联化已经成为明确的发展趋势，新业态下如何实现安全与高效的交通管理与控制是亟需解决的问题。为了研究智能网联环境下的车队跟驰，探索基于规则的车辆队列形成机制，以“尽量靠近”、“速度一致”和“避免碰撞”3条智能网联环境下车辆的交互规则为基础，基于最小安全距离模型构建出一种面向智能网联汽车的车队跟驰模型。以乘坐舒适性和行程时间作为模型的综合评价指标，建立数学模型并进
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西安市餐饮环节食品添加剂使用情况及从业人员的认知水平分析
来源:职业与健康 发布日期:2024-10-15
目的 了解西安市餐饮环节食品添加剂使用现状和餐饮从业人员的认知水平，为有针对性地制定监管策略提供依据。方法 2022年8—10月，以西安市146家不同类型的餐饮企业为研究对象，对其食品添加剂使用情况及从业人员认知水平进行现场调查和问卷调查，通过分析调研结果，提出餐饮环节食品添加剂监管策略。结果 在调研的146家餐饮企业中，有97.3%都使用了食品添加剂，其中防腐剂、增味剂、膨松剂的使用比例均在70
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芦山打好食品安全“舌尖保卫战”
来源:中国市场监管报 发布日期:2024-11-26
本报讯 11月25日，四川省芦山县市场监管局对外表示，今年以来，该县聚焦校园食品、肉类产品、小餐饮等民生重点，持续打好食品安全“舌尖保卫战”。 在校园食品方面，芦山县着力解决“校园餐”突出问题。县纪检监察、市场监管、教育、公安等部门联合行动，通过严查“三防”设
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汽车铝合金管的中部法兰镦压成形极限
来源:锻压技术 发布日期:2024-12-30
为改善管坯在镦压大面积法兰的过程中极易出现的失稳变形等缺陷，从而达到提高生产效率的目的，首先，对汽车铝合金管路的中部法兰镦压成形过程进行理论分析，得到了影响法兰成形极限的关键因素；然后，通过Deform-2D/3D软件对管路直径、壁厚和模具速度对成形极限的影响进行分析，得到镦压自由端高度与管路直径、壁厚和模具速度的关系曲线；最后，在此基础上提出一种扩径-缩径-镦压的复合成形工艺，并在EF30-4管
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动物源性食品中兽药残留检测技术及兽药残留污染状况分析
来源:浙江农业学报 发布日期:2024-12-20
随着经济社会不断发展，人们对日常饮食安全愈发重视，特别是动物源性食品中兽药残留问题受到人们的广泛关注。而兽药对畜牧渔业高质量发展发挥着重要作用，合理使用兽药可以预防或治疗养殖动物疾病、促进动物生产、提高饲料利用率、提高经济效益等，但兽药的不合理使用，很可能造成动物源性食品中兽药蓄积残留，并在食物链传递过程中被人体所吸收，对人们的饮食安全产生严重威胁。本文主要阐述了液液萃取、固相萃取、新型微萃取、Q
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绿色有机焕发产业新机
来源:广西日报 发布日期:2024-12-04
调研主题：有机农业及食品产业高质量发展 调研关键词：有机农业 食品安全 品牌创建 调研时间：2024年11月 调研地点：贺州市钟山县 视点提要 食安则民安。 12月3日，自治区在防城港市召开2024年广西食品安全与产业高质量发展大会。贺州市钟山县作为唯一一个县级代表在会
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新形势下汽车零部件企业的业财融合探讨
来源:商讯 发布日期:2024-11-05
随着国内汽车行业的飞速发展，汽车零部件企业在面对激烈的市场竞争和不断变化的商业环境时，目的十分明确，要让自己具有核心竞争力，能赢得客户的信任，在市场上能够更好存活下来。汽车零部件企业如果要对潜在订单快速反应、精准核算产品成本和利润、及时地报价获取市场，以及获得订单后保证产品预期利润率，需要财务管理打破传统观念，提前深入业务、了解业务、建立成本模型基线，协助各业务单元更好地开展工作。因此，业财融合成
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化工工艺安全设计中的危险因素识别与控制
来源:石化技术 发布日期:2024-12-28
化工工艺危险因素复杂多样，?加强化工工艺设计中的安全管理，?识别并有效控制危险因素，?成为当前亟待解决的问题。从工艺物料管理、化工流程、化工设备、装置布置等方面探讨安全设计，在化工工艺安全设计过程中充分考虑安全性和可操作性，降低事故发生概率，确保工程进展以及工程人员的个人安全。
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基于石油化工行业环保的水污染识别应用设计
来源:石油化工安全环保技术 发布日期:2024-12-20
石油化工生产废水排放量大，生产每吨化学产品要排放几吨至几十吨废水。虽然国内石油化工相关企业均按标准建立了污水处置标准与设备，但仍存在因人为疏漏、处置不当、设施缺陷等因素导致的排放未达标，造成严重的环境破坏与经济损失。依托于开源神经网络、视觉色阶分析、嗅探设备等协同工作，实现对预排放废水的多维度识别与判断，为石油化工企业对自身排放情况监督提供一个实时、可控的渠道。杜绝因疏漏、设备缺陷、非标作业等原因
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