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常规的浊度计示值误差校正方法多采用比值校正法进行设计,应用过程中,无法深入挖掘浊度计示值的各项误差,存在校正精度较低的问题,导致浊度计测量的浊度示值与待测液的实际浊度值之间偏差较大。针对这一问题,笔者引入深度学习原理,以便携式浊度计为例,提出一种全新的示值误差校正方法。先采集便携式浊度计示值,获取浊度计示值的动态变化,然后利用深度学习算法原理,构建神经网络模型结构,通过神经网络模型的示值误差激励、校正量化、迭代训练、最优保存等步骤,得出最优化的示值误差校正结果。实验分析可知,新的方法应用后,测得标准浊度液的浊度示值与其实际浊度非常接近,示值误差较小,校正效果优势显著。 相似文献
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对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该... 相似文献
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近年来,印染行业发展迅猛,其行业发展在提升其社会经济效益的同时,也带来了严重的污染问题。印染废水色度较深且含有较多的有机物、盐、重金属等成分,如果处理不当或直接排放,会对周围环境产生严重的污染,而印染废水若经高温蒸发也会对周围空气质量产生影响,对印染废水深度处理迫在眉睫。因此,强化印染废水处理技术,使印染废水达到处理排放标准,对部分污染废水进行回收再利用,已成我国环保领域重点研究的技术之一,也是印染行业提高竞争力、提质升级的重要举措。 相似文献
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为了研究煤层钻屑粒度随钻进深度分布规律,选取具有冲击危险性的平煤八矿己15煤作为研究对象,采取钻屑量测试和孔口瓦斯浓度监测,通过筛分实验煤样并应用Rosin Rammler分布模型,探究了钻屑粒度和钻屑量大小随孔深变化关系,分析不同点钻屑粒度分布特征。结果表明:小于0.075 mm钻屑粒度分布随孔深变化与钻屑量变化规律相吻合;不同钻孔随深度变化分别对应不同Rosin Rammler分布函数,随着应力过渡越平缓,粒径分布宽度系数n值越小,煤体应力越大粒径相关系数D越大;不同范围钻屑粒度占比大小也会影响钻屑量大小;在钻屑量较大时,孔口瓦斯体积分数会出现增高现象。通过对钻屑粒度分布规律分析,更好地了解深部煤体应力分布,有助于冲击危险的预警。 相似文献
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创新和分享是时代发展的永恒主题,随着云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的更新迭代,安防视频监控领域催生出一个又一个百亿和千亿级市场。雪亮工程、智慧城市、智慧工厂、智慧零售等场景不断落地,全互联、全感知、更智慧的系统正在改变着我们的城市和生活,如何应用新技术改造现有的视频系统,使之能更好地适应物联网时代的视频智能化、情报化的应用需求迫在眉睫。作为国内安防领域的软件供应商,北京中盛益华科技有限公司始终秉持"开放、合作、共赢"的公司理念,致力于推动视频监控+行业应用的深度融合,为客户打造世界领先的安防综合解决方案。 相似文献
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常光远 《环境保护与循环经济》2020,40(1):29-31
有机废气的治理方法有很多,应选择合适的治理方法或组合来提高处理效率,来着力改善大气环境质量。以某包装企业有机废气深度处理技术改造项目为实例,探讨采取RTO焚烧法取得的治理效果。 相似文献
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