环境卫生学本身并不包含预防医学绪论的内容,为使预防医学专业的学生对所学专业 有一个系统、完整的认识,我们在实践中增加了“预防医学绪论”的内容,由环境卫生学 教硏室承担讲授任务。因为环境卫生学的学科范围可涵盖小环境和大环境。小环境即狭义 的环境卫生学,大环境则涉及生产环境、社会环境、生态环境及生活环境中的食物因素 等,与劳动卫生与职业病、社会医学、营养与食品卫生等学科密切相关;而环境流行病 学、环境毒理学等环境卫生学的分支学科与流行病学、卫生统计学、卫生毒理学等学科密 切相关

一、認識風 1.什麼是颱風? 氣象學上說颱風是一種劇烈的熱帶氣旋,而熱 帶氣旋就是在熱帶海洋上發生的低氣壓。在北半球 的颱風,其近地面的風,以颱風中心為中心,呈逆 時針方向轉動,在南半球則呈順時針方向轉動。至 於颱風這個名字的來源,一般認為是從廣東話「大 風」演變而來;但據林紹豪教授的考據,可能是從 閩南語「風篩」演變而來,魯鼎梅重修台灣縣志中 有:「所云颱者,乃土人見颶風挾雨四面環至,空中 旋舞如篩」,因曰風篩,謂颶風篩雨,未嘗曰颱風也 ,閩南音篩同台,加風作颱,諸書承誤

欢迎进入 Java 的世界学习计算机程序设计课程。这将是一次美妙和激动人心的探索， 可能将为你今后从事的充满挑战和令人兴奋的职业奠定软件编程的基础。因为众所周知计算 机在我们的日常生活中扮演了一个重要的角色而且在未来也将一样。 计算机科学是一个充满了挑战和发展机遇的年轻学科，而计算机程序设计则是这门学科 的重要基础。随着计算机在各行各业的广泛应用，很多非计算机专业的课程设置中也把计算 机程序设计列为公共基础课之一。 既然是作为基础课的教材，那么本书所假定的读者可以既不具有程序设计经验，也没有 面向对象技术的概念和 Web 程序设计知识，甚至没有太多的计算机知识

微波加热原理 微波加热技术是利用电磁波把能量传播到被加热物体内部,加热达到 生产所需求的一种新技术。常用的微波频率有915MHz和2450MHz由 于具有高频特性,它以每秒数十亿次的惊人速度进行周期变化物料中的 极性分子(典型的如水分子、蛋白质核酸、脂肪、碳水化合物等)吸 收了微波能以后,他们在微波的作用下呈方向性排列的趋势,改变了其 原有的分子结构。当电场方向发生变化时,亦以同样的速度做电场极性 运动,就会引起分子的转动,致使分子间频繁碰撞而产生了大量的摩擦 热,以热的形式在物料内表现出来,从而导致物料在短时间内温度迅速 升高、加热或熟化

《机械原理多媒体教学光盘》 机械原理是机械类各专业的一门主干技术基础课程。它在培养学 生的机械设计能力和创新能力所需的知识、能力和素质结构中,占有 十分重要的地位。本课程的任务是使学生掌握机构学和机器动力学的 基础理论、基本知识和基本技能,学会常用机构的分析和综合方法, 并具有进行机械系统运动方案设计的初步能力。在培养高级机械工程 技术人才的全局中,本课程为学生今后从事机械设计、研究和开发创 新奠定必要的基础,并且有增强学生对机械技术工作适应能力的作 用 总学时56(周4学时):其中理论课48学时,实验课6学时, 讨论课2学时

1、课程简介:本课介绍了科学研究和科学试验基本知识、田间试验的设计原理和方 法、田间试验的实施原则和方法、试验资料的整理、概率和正态分布等、统计退推断的原 理和方法、次数资料的统计分析、方差分析的原理和方法、单因素试验的统计分析、多因 素试验的统计分析、直线相关和回归分析、多元线性回归与相关分析等内容。本课另称 “试验统计方法”“试验与统计”“生物统计”等。 2、地位和任务:本门课程是作物、植保、园艺本科专业必修的专业基础、工具课, 其任务是培养学生树立注重调查、注重试验的唯物主义科学观和实践第一的科学素质使学 生掌握与所学专业领域有关科学调查、试验等工作中方案的设计、过程的实施和结果统计 分析的基本能力

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

本文经随机实验统计分析得出孔隙率函数（3lnφ-2ln（1-φ））近似服从正态分布,在实验的粒径范围内（30~180 mm）,其期望值和方差都随着岩块粒径的增大而增大.在推导出岩层二维下沉曲面方程的基础上,先后推演出燃空区冒落岩体孔隙率的连续非均质分布模型和随机离散化非均质分布模型.依据模型计算矩形煤火空间得出以下结果：燃空区浅部及边缘侧冒落岩体的孔隙率大,而中间区域孔隙率小;孔隙率等值线在x-y平面上的投影呈侧躺的＂U＂形分布;沿x轴,随着深入燃空区距离的增加,孔隙率呈类负指数形式衰减.此外,孔隙率连续分布和随机离散化分布,在整体的变化趋势上是相同的,区别之处在于后者所表示的孔隙率具有一定的随机波动性.将上述随机离散化模型应用在某火区温度场的数值模拟中,并经现场红外测温验证了模拟的准确性和孔隙率模型的适用性

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

为了大力发展窄带钢的生产,提出了用行星轧机辅助的窄带钢连轧方案。这是一种用行星轧机作粗轧、用3～4架四辊轧机作精轧的新的连轧工艺。其特点是机架少,投资省、易于调整。本文提出了750及450毫米两种连轧机的设计方案,分别用来生产最大宽度为620及320毫米,最小厚度为1.25毫米,卷重3～6.5吨的窄带钢。其年产量分别为33～40万吨及15～18万吨。我们对行星轧机经历了三次从实践到认识的循环过程。我们所发展的新型钳式行星轧机具有刚度大,重量轻,同步准确可靠及能够长期正常运转等优点,把它用在这种连轧机前,可以便连轧机有较高的作业率及较好的工作性能。本文对这种连轧机设计方案的可行性进行了阐述