基于深度学习的输煤皮带故障视觉检测方法研究

为了更好地检测皮带跑偏、撕裂和异物干扰等严重影响皮带安全运行的故障状态,围绕相关问题产生的原因及检测方法开展深入研究,通过对纵/横向裂缝、异物的检测分析、实验,提高基于视觉的检测精度。提出基于Canny边缘检测算法的皮带跑偏检测算法;基于深度学习的横向与纵向撕裂检测,尤其对于裂缝与纵向纹理区分不明显情况,提出一种红光透射的判别方式;基于最小距离分类算法将识别异物转换为分类问题,利用机器学习的方法对样本进行训练并建立无异物阈值,通过提取特征,最后利用最小距离分类算法得到有无异物的结果。研究结果表明:提出的视觉检测系统可以实时高效地检测出输煤皮带常见的3种故障,可进一步保障运输系统安全运行。     

《审计学》案例教学研究

本文针对当前审计教学中普遍存在教学难、学习难的现象,提出采用案例教学法.文章阐述了案例教学法在审计教学中的积极意义,并从案例的选择和课堂教学组织两方面讲述了案例教学法在审计教学中的应用,最后提出了完善审计案例教学的几点措施.     

省局召开学习实践科学发展观活动有关处室征求意见座谈会

为落实好学习实践科学发展观活动中查找不足,解决环保工作中不适应的机制、体制问题,提高环保工作管理水平,11月12日下午,省局组织召开了部分业务处室、事业单位参加的学习实践科学发展观活动征求意见座谈会。省环保局殷广平副局长主持。     

助推科学发展需要强化环境执法——关于学习实践科学发展观活动的思考

生态文明建设是科学发展观的重要标志,是环保部门在学习实践科学发展观活动中要着力推进的一项紧迫任务。     

难忘那年的一次“桑拿浴”

前不久,我参加单位组织的HSE知识学习班。当我学习到中石化集团公司《进入受限空间作业安全管理规定》时,十几年前经历的一次“桑拿浴”景象一下子浮现在我产眼前。     

基于长短期记忆网络-卷积神经网络(LSTM-CNN)的北京市PM2.5浓度预测

准确预测PM_2.5浓度可以有效避免重污染天气对人体带来的危害。现有方法往往重视本地历史信息对PM_2.5浓度预测的影响,而忽略空间传输的作用。提出了一种长短期记忆网络和卷积神经网络(LSTM-CNN)相结合的方法,利用历史PM_2.5浓度数据、历史气象数据和时间数据,对空气质量监测站未来6 h PM_2.5浓度做出预测。该模型主要由2部分组成:1)基于长短期记忆网络的时序预测模型,模拟本地因素对PM_2.5浓度预测的影响;2)基于一维卷积神经网络的特征提取模型,模拟周边地区污染物的传输与扩散对PM_2.5浓度预测的影响。随机选取了北京市市区及郊区7个监测站在2014-05-01—2015-04-30期间的数据,用于研究和评估LSTM-CNN模型。结果表明:提出的LSTM-CNN模型相比于LSTM模型具有更好的预测效果,且对于郊区站点预测效果的改进略优于市区站点。     

基于深度学习的无人机环境污染目标识别技术研究

为了优化环境污染监测,需要对环境污染目标区域进行有效识别,提出基于深度学习和无人机技术的环境污染目标区域识别方法,采用无人机机载空间扫描方法进行图像采集,对采集的环境图像进行污染区域的边缘轮廓检测和图像分割处理,采用深度学习算法对环境污染区域的图像进行自适应分块标记和识别,实现对环境污染区域的图像检测和三维区域识别。采用该方法进行环境污染区域的目标识别准确性较好,对环境污染区域分块识别的精度较高,较强。     

高校多媒体实验室的建设与教育信息化

计算机多媒体技术在教学领域的广泛应用，已成为教育技术发展的方向．多媒体计算机实验室正是计算机多媒体技术在教学过程中应用的体现．随着互联网、局域网的实现使计算机实验室的教学服务环境由封闭式转变为开放式．本文通过分析多媒体计算机实验室的教学服务特点，说明发挥多媒体实验室的信息技术优势和开展教育信息化之间的关联性。     

省环保局党组理论中心组学习研讨会会议纪要

2007年7月28日至29日，省环保局在张家口涿鹿县召开了理论中心组学习研讨会议。会议围绕“为民、务实、清廉”主题，深入学习了胡锦涛总书记倡导的八个方面良好风气和16月25日在中央党校省部级进修班上的讲话精神，提出了推进和加强全局思想作风、工作作风、领导作风、生活作风等建设的具体要求。会议在总结分析全省上半年环保工作的基础上，结合当前面临的形势和任务，部署安排了下一步着力抓好的重点工作。会议期间，由姬振海局长带队，赴山西、内蒙两省（区）进行了环保工作调研，并先后与一些市、县环保局进行了座谈交流。现将此次会议纪要摘要刊发。[编者按]