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无线网络的概念、特点、技术分类及应用领域 无线网络结构与技术实现
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1.无损检测诊断技术概述1.1前言 无损检测诊断技术是一门新兴的综合性应用学 科。它是在不损伤被检测对象的条件下,利用材 料内部结构异常或缺陷存在所引起的对热、声、 光、电、磁等反应的变化,来探测各种工程材料、 零部件、结构件等内部和表面缺陷,并对缺陷的 类型、性质、数量、形状、位置、尺寸、分布及 其变化作出判断和评价
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案例5中原油田物资供应处实施配送工程纪实 “只需一个电话或发个“伊妹儿’,无论刮风下雨,无论白天黑夜,无论路途远近,所需 物资就会保质保量地送达指定地点”,这是中原油田物资供应处物资配送工程信守的诺言
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一、无氧呼吸在植物体内的表现 1由植物的基因型决定 a水稻种子发芽时,有氧=无氧 b好气型种子 小麦玉米向日葵在发芽初期也进行无氧呼吸
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盐岩的损伤愈合特性对地下盐穴储库的长期密闭性具有重要影响。为了探究损伤盐岩的愈合特性,设计了巴西劈裂损伤盐岩的自愈合实验。在无应力条件下,让巴西劈裂损伤盐岩在不同湿度条件下愈合120 d,通过实验过程中试样渗透率的变化定量判断损伤盐岩愈合程度,探究了损伤盐岩在不同湿度和恢复时间条件下的愈合效果;同时,通过扫描电子显微镜对损伤盐岩愈合后的细观形貌进行了观察,探讨了盐岩损伤愈合的细观机制。本实验中,利用实验前后渗透率的变化作为损伤盐岩愈合的表征手段,有效避免了以往研究中利用试样强度和弹性模量作为损伤愈合表征手段时因应变硬化导致的结果不可靠的情况。实验结果表明,在无应力作用条件下,在无外界水分供给环境中试件经过120 d后仍然没有发现愈合,证明水分是损伤愈合的必要条件。研究表明,时间和湿度对盐岩的损伤愈合具有重要影响,盐岩的损伤愈合效果在实验范围内随着时间的增长和湿度的增大而增强,但增强速度呈指数降低,意味着过大的湿度和过长的时间难以有效提高盐岩损伤愈合效果
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1 中年女性 2 急性发作性起病,病程6天 3 既往高血压4年,间断服降压药,1月前左眶额部外伤史,足月顺产,无窒息史,无热惊厥史,无家族史。 4 主要表现:阵发性头痛6天,近记忆力差,小便失禁1次,2天前出现发作性头向右转90,继之意识丧失,四肢抽搐,反复发作20余次,发作间期意识不清
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通过共沉淀和原位煅烧转化方法, 将Pd掺杂δ-MnO2前驱体煅烧后制备得到Pd掺杂α-MnO2纳米棒催化材料.通过氮气物理吸附、X射线衍射、透射电子显微镜、扫描电子显微镜、热重分析、X射线光电子能谱等技术对催化材料进行了表征.扫描电镜和透射电镜结果显示, α-MnO2纳米棒表面没有明显的Pd纳米颗粒, 表明Pd可能掺杂到α-MnO2晶格中.纯α-MnO2的还原温度在390℃左右, 但Pd掺杂可以极大地促进α-MnO2还原, 还原温度可低至约200℃左右.研究了所制备催化剂在无溶剂条件下对于以分子氧为氧化剂选择性催化氧化苯甲醇为苯甲醛的催化性能.结果表明: 在无溶剂及用纯氧气为氧化剂条件下, Pd掺杂α-MnO2纳米棒对苯甲醇氧化显示出增强的催化活性; 所掺杂的氧化态Pd物质可增强催化材料中的氧迁移率; 在这些Pd掺杂α-MnO2催化材料中, 当以Pd (3%, 质量分数) -MnO2为催化剂时, 在110℃反应4 h后, 苯甲醇的转化率为39%, 远高于同条件下以纯α-MnO2为催化剂时18. 3%的苯甲醇转化率
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一、随机变量的无记忆变换 二、随机向量的无记忆变换 三、随机过程的无记忆变换
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在调研国内外众多金属矿山和收集大量相关文献的基础上, 综述了国内外金属矿山开采现状及研究进展, 聚焦深部开采主要工程技术难题, 从开采动力灾害预测防控、深井高温热害控制治理、深井提升、深井开采方法工艺变革、深部选矿新技术、智能无人采矿这六个方面, 提出了解决我国深部开采难题的战略建议, 结果表明: (1)5000m开采深度将会是我国金属矿深部开采中长期战略研究目标; (2) 无绳垂直提升技术具有提升效率高, 使用限制少的特点, 建议我国重点针对此类技术装备研发; (3)将深部矿产资源开采与深部能源开发相结合, 可以有效降低深部降温成本, 是解决深部采矿经济性的新途径; (4) 新一代采矿技术需对原有的采矿模式和开采工艺进行变革, 机械连续切割破岩技术是未来超深矿井建设的重要发展方向; (5) 充填法是保证深部开采安全最有效的方法之一,应对充填材料、充填工艺进行更深入的研究; (6) 我国尚不具备全面推广遥控智能化无人采矿的条件, 可以通过产学研联合攻关等方式逐步提高矿山生产自动化和遥控智能作业水平
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连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖,但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题,因此,无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号,提出了一种血糖水平无创监测的方法:通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号,利用递归滤波器实现ECG信号的滤波,并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法,实现了血糖水平的十分类监测,并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明,在个体建模和群体建模的条件下,血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明,本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导
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