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地下水动态观测项目包括水位、水温、水质、涌水量四方面内容。 (1)地下水水位观测,一般每5天观测一次,丰水期或水位急骤变化期可增加观测频 率。对于大面积开采地下水的地区,为了解枯、丰水期区域水位的变化,应增设临时统测 点、网,同时还应选择典型观测孔,用自记水位计连续观测

测1.1用三种不同材料制成尺寸相同的试件,在相同的试验o 条件下进行拉伸试验,得到的应力一应变曲线如图示。比较 三条曲线,可知拉伸强度最高、弹性模量最大、塑性最好的 材料是

测1.1现有两种说法:①塑性材料中若某点的最大拉应力mx=s,则该点一定会产生屈 服;②脆性材料中若某点的最大拉应力max=0b,则该点一定会产生断裂,根据第

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广场设计导则 对附近公共开放空间进行细致的分析。 委托人和设计师应确定广场的各种设计功能—建筑的视 觉退让距离、过渡区、午间休闲、公共汽车等侯处等。在整个开发过程中应考虑街区位置和广场类型之间的关系

多环芳烃（PAHs）是近年来在大气污染问题中逐渐受到关注的一类污染物，不仅其自身严重威胁着人体健康，还可作为低挥发性物质促进二次颗粒物的生长.世界多国开始不断通过各种技术手段对废气中PAHs的排放进行控制，PHAs已成为大气环境领域共同关注的热点问题.吸附法是最具潜力且已被工业应用认可的一类PAHs控制净化关键技术，吸附剂对PAHs的吸、脱附性能是其中的关键.目前国内外学者无论是基于传统碳类吸附剂，还是新型的介孔吸附剂，都针对此类特殊低挥发性气体的吸附相平衡、动力学以及脱附特性做了相关研究，探悉了获取PAHs吸脱附最优平衡的关键因素以及最适吸附剂.本文针对这些结果及相关应用进行了综述，对比分析了介孔吸附剂较传统吸附剂在PAHs吸脱附特性上呈现的优势，旨在为PAHs及其他低挥发性气体吸附净化的相关工作提供有效参考

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义