水果解除“身体警报”

有时,人体会发出一些"求助信号"。若能根据这些信号选择水果,就能最大程度发挥水果的食疗功效。牙龈出血:吃猕猴桃。不少牙龈出血源于维生素C缺乏。猕猴桃的维C含量在水果中名列前茅。此外,橙、柠檬和枣也富含维C,多吃可以缓解牙龈出血。心情低落:吃香蕉。香蕉富含多种营养素,并有一种能帮助人脑产生5-羟色胺的化学物质,能改善用脑过度导致的情绪低落、食欲下降、思维和动作迟     

广州汽车限购发出的强烈信号

广州限购,是一个强势信号。它和北京限购南北呼应,和贵阳限购一唱一和,和上海拍牌限购相互印证,构成了中国一线、二线城市不约而同的限购联盟,因此这一信号便呈强势状态。     

东软机动车检测记录仪

正东软环保凭借软硬件开发优势和多年的机动车尾气治理经验积累,设计开发机动车检测过程记录仪,完成对机动车检测设备的完全监测功能。机动车检测过程记录仪由嵌入式MCU、A/D转换模块、I/O端口模块、可编程定时/计数器、转速测量模块、串行通讯扩展模块、前置信号传输模块、信号调理隔离模块、接口隔离模块和电源等组成。产品具备以下特点:·基于ARM7 Cortex-M3 75Mhz MCU技术·具备极高的输入阻抗、高精度的信号输入调理电路     

基于ZigBee技术的电力环境监测系统设计

为了解决电力环境监测中的数据传输问题,提出了基于ZigBee技术的电力环境监测系统设计方案。该系统通过ZigBee节点采集各种电力环境数据,并将ZigBee网络和GPRS相结合实现远程监测。方案采用TI公司CC2430芯片设计传感器节点电路,在ZigBee协议栈的基础上设计了协调控制器节点,提高了系统的可扩展性,确保了数据传输的实时性和可靠性。     

7种职业“过劳死”高发

近日,上海25岁女硕士被疑"过劳死"事件引起社会各界广泛关注,网络上关于过劳死、压力大、心理健康的帖子、视频、微博、专题一时间如开闸洪水再次倾泻而出,点击量和回复量惊人,抗压力、防过劳话题再次引发热议。2010年底,在上海社会科学院亚健康研究中心举办的"过劳死"问题学术研讨会上,专家们公布的研究结果显示:公安、新闻、IT、文化演艺、企业、国家公务员、科教界成为中国人"过劳死"的高发区。在对92个个案分析后的结果显示,他们"过劳死"时的平均年龄为44岁,而科教界、IT、公安和新闻行业"过劳死"人群的平均年龄已经在44岁之下,IT阶层年龄最低,仅仅为37.9岁。     

5MHz～20GHz低相位噪声频率源的研制

低相位噪声源是一种频率准确度、稳定度都很高且相位噪声又非常低的频率源.本文在简要着重描述了VCXO压控晶振锁相源、高频单元、低相位噪声微波倍频链、低噪声直流稳压电源等低相位噪声频率源关键部件的设计和研制过程.所研发的低相位噪声频率源的频率范围从5 MHz至20 C Hz点频输出,在100MHz频率时相噪达-176dBc...     

观点

发展碳市场,中国缺的不是钱,不是人才,而是机制,机制里面最重要的就是碳价格信号体系。价格信号可以指导私人投资。如果通过价格信号来引导私人资金进入清洁能源、低碳技术领域,中国的潜力将不可低估。     

地铁不能以速度牺牲安全

9月27日下午,由于新天地站信号故障,上海地铁10号线采用人工调度,导致豫园路站两辆列车相撞,有271人受伤。     

研究称今年已处气候变暖顶峰 将步入变冷周期

正近百年来,全球气候变暖是个不争的事实.之前,对于全球气候变暖,普遍认为"极其可能"是人类影响造成的.但是中科院地质地球所最近提出了一个新观点——气候冷暖变化存在约500年的自然周期,近百年来的全球气候变暖,刚好位于最近一次500年周期的暖相位上.该研究还认为:今年已经达到这一暖相位的峰值位置,接下来有进入冷相位的趋势,即将开始百年气候变冷周期,有可能减缓人类活动导致的全球变暖.东北龙岗火山区的小龙湾玛珥湖年纹层沉积可以准确定年,中科院地质与地球物理研究所的科学家就利用这     

基于多生理信号的飞行警戒疲劳检测

为预防事故发生,保障飞行安全,提出一种基于多生理信号和支持向量机(SVM)的飞行警戒疲劳检测方法,识别飞行员飞行警戒中的疲劳状态。首先,研究疲劳评价与检测方法,并基于自主开发的飞行警戒测试系统与多导生物反馈仪和眼动仪搭建试验平台;然后,采集飞行警戒作业中的心电、眼动、呼吸等多生理信号和主观疲劳自评值;再次,通过配对样本的非参数检验,提取敏感生理指标,并以此作为特征向量,通过机器学习训练,构建基于多生理信号和SVM的疲劳检测模型;最后,依据受试者工作特征(ROC)曲线和模型准确率,对比分析各疲劳检测模型的效果。结果表明：在飞行警戒疲劳状态下,作业者的多项生理指标均有显著变化;心电、眼动和呼吸等多生理信号融合较单一信号的疲劳检测效果好,其ROC曲线下面积为0.802。基于高斯径向基核函数(RBF)构建的疲劳检测模型训练及预测准确率可达93%和87.50%。基于多生理信号和SVM方法可以实现对飞行警戒疲劳状态的检测。