一、概述 二、病因病机 三、诊治纲要 四、辨证论治 五、转归预后 六、预防调护 七、研究进展

本文报导了新型PVC膜Au(Ⅲ)离子选择电极。电极的敏感膜由二安替比林甲烷(DAM)-AuCl4-缔合物(10mg)、邻苯二甲酸二丁酯(DBP)(0.2ml)、PVC粉(170mg)组成。此电极在0.5MHCl介质中对AHCl4-的能斯特响应范围在6×10-7~1×10-2M,斜率为58±1mV/PM(22℃),检测下限为3.2×10-7M。连续使用三个月,电极的性能良好。用此种离子选择电极测定了经泡沫塑料富集分离的矿石中微量金,得到了满意的结果

针对移动电源火灾事故频发的安全现状,本文采用能量转换和模糊综合评判的方法构建移动电源火灾风险评价模型,并对移动电源火灾风险进行评价.为增加评判过程的客观性,分别采用事故树基本事件结构重要度和相对差异函数对评判模型中评价因子的权重和隶属度进行分析和计算.评判结果表明移动电源火灾事故风险等级处于一般安全与比较危险之间,与实际情况相符合

近年来,深部开采安全机理与灾害防控领域已取得一定的研究成果,但基于现行理论与技术还难以全面解决未来深部采矿过程面临的防灾减灾问题,至今尚未建立起完善的深部开采灾变与防控研究体系.本文开展了对深部开采灾害研究领域的文献调研和问题探讨,总结有关深部地应力场测量与分布规律、深部岩体力学与耦合损伤机理、深部动力灾害机理与预报、深部突水灾害机理与预警以及深部开采围岩变形机理与防控等方面的研究成果,进而分析当前研究的不足,凝练出深部开采诱发灾害研究领域亟待解决的关键问题,并就未来超深开采灾害研究态势予以分析

痞满是指以自觉心下痞塞,胸膈胀满,触之 无形,按之柔软,压之无痛为主要症状的病 证。按部位痞满可分为胸痞、心下痞等。心 下痞即胃脘部。本节主要讨论以胃脘部出现 上述症状的痞满,又可称胃痞

岩块体崩塌破坏的突发性使其成为最难预防的地质灾害，严重威胁人类的生命财产安全.边坡岩块体崩塌破坏多是系统不稳定导致的动力破坏，而用振动特征参数来进行安全监测和损伤评价更为有效.本文应用激光多普勒测振技术，通过固有振动频率对危岩块体主控结构面的黏结力损伤进行定量分析.通过改进后的极限平衡模型，得出结构面不断劣化块体的安全系数由原来的1.17下降到1.04，与实际破坏结果相符.试验结果表明：固有振动频率一方面可对危岩块体累积损伤进行有效识别，另一方面可以为黏结力参数的合理确定提供客观的数据支持.因此，基于固有振动频率分析的激光多普勒测振技术可实现边坡岩块体的累计损伤评价，并将在未来的工程应用中发挥巨大的作用

语文教学目标是语文教学工作的出发点和落脚点,是语文教学达到一定水平、具有一定 质量和效益的前提和保证,它指导和制约着中语文教师和中学生在整个语文过程中教、学语 文的各种活动,语文教学内容的确定、教学过程的安排、教学方法和学习方式的选用、教学 媒体的运用以及教学结果的测量和评价等都要服从和服务于语文教学目标

3.1网络安全概述 3.2常见的网络黑客攻击技术 3.3主要的网络安全技术

一、安全形势仍然十分严竣 2003年全国共发生各类作废事故963976起,死 亡136340人,其中交通事故属重灾区,计104372人 ,其次是工矿企业,死亡17315人,与2002年相比 有所好转,各类事故发生数量下降10.5%,死亡人 数下降1.9%。 2004年1-2月,一次性死亡30人以上的特别重大 事故2起,死亡90人;特大事故10-29人的33起,死 亡436人;仅2月23-29就发生特大事故6起,死亡94 人

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪