煤气鼓风机环保风险防控技术实践与探讨

随着环保形势的日益严峻,如何保证煤气鼓风机长周期运行,以及在故障停运后能以最快的速度开启,最大限度地降低荒煤气大量放散造成的环保风险,成为一项重要课题。以山西焦化股份公司化产品回收车间为例,分析了煤气鼓风机故障频发的原因,针对性提出了四个方面措施,分析了鼓风机跳车后备机快速开启三个方面的措施。实践证明:采取措施后可有效降低煤气鼓风机系统的环保风险,具有一定的实践参考意义。

半导体温差发电及制冷教学演示器

学习高中物理时知道热电偶温差现象,特殊半导体材料的温差电现象更明显。高中物理实验室并没有这样现成的演示仪器,本文制作能够实现上述功能的演示仪器,实践效果很好。

对焦炉推焦车轨道的改造

山西焦化股份有限公司1#、2#焦炉投产以来，推焦车基本属于全天候运行状态，每日来回运行次数不下110趟，而推焦车作用于轨道的压力一个为正压力，另一个为侧推力。长期运行以来，整个推焦轨道基础高低不平、溃烂，甚至部分基础下沉严重，造成基础预埋板与预埋钢筋脱焊，

如何让医院思想政治工作“活”起来

针对医院思想政治工作的新困难,寻求创新工作方式,实现医院思想政治工作的新发展。

马克思主义物质定义的发展

物质范畴是马克思主义哲学理论体系重要的基础性范畴,也是整个哲学领域的重要范畴。在马克思主义经典作家中,恩格斯和列宁都对"物质"下过定义。列宁的物质定义虽然遭受到了不少学者的质疑,却还是沿用至今,列宁的物质定义在当下仍有着重要的意义。

在创新中发展,在开拓中进取——记湖南省马王堆医院护理部

湖南省马王堆医院(湖南省马王堆疗养院,湖南省老年医院)护理部是一个蓬勃向上、锐意进取的集体。近年来,护理部以创"三甲"医院、医院管理年。

基于神经网络的生成式三维数字人研究综述:表示、渲染与学习

随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实.面对大规模三维数字人的生产需求,传统图形学建模方法建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术产生高拟真、规模化的虚拟数字人正逐渐成为研究热点.为了深入了解三维数字人技术的研究现状与挑战,本文从生成式模型的视角对数字人技术进行了系统性梳理,并总结了其中的3个关键步骤:表示、渲染与学习.随后,对显式及隐式的表示方法进行总结,对传统渲染与神经网络渲染的成像方式进行归纳,并概括了相应的模型学习方法.最后,本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望.

好听又好唱 凝心又励志 湖南省人民医院创作《吾院吾家》主题歌献礼110周年院庆

湖南省人民医院由中华医学会首任会长颜福庆先生创立于1912年,其前身为中国红十字会湖南分会医院,1924年改名为仁术医院,1958年正式更名为湖南省人民医院,是湖南省政府直属最大的公立综合医院。2022年正值湖南省人民医院建院110周年,为此医院创作了一首院庆主题歌《吾院吾家》并拍摄制作MV。歌曲由湖南省人民医院院长谭李红作词,常务副院长向华与青年作曲家傅贝宜共同作曲,医护人员共同演唱,该院宣传办策划制作音乐MV。

基于多通道特征聚合的盲图像质量评价

提出一种基于多通道融合特征的方法,在多种不同颜色空间中提取多种异构且互补的感知质量敏感特征并将其堆叠为一个特征图组,然后使用费舍尔向量对特征图组编码作为图像表征来解决盲图像质量评价问题.实验结果表明：在多个图像数据集中,该算法相较于传统自然场景统计方法有更好的性能和鲁棒性,与人眼主观感知质量有较高的一致性,在LIVE,CSIQ和TID2013三个主流数据库上分别取得了0.952,0.915和0.795的斯皮尔曼等级相关系数（SROCC）,同时具有较强的泛化能力.

新时期政工师要怀实心干实政

本文主要介绍了实心和实政的概念,并重点详述了新时期实心和实政的联系,然后对新时期政工师需要从自身做起,一名合格的政工师要做好自己的工作,不仅仅限于形式,更要时时刻刻不忘自己的使命和责任,要怀着一颗实心、干着实政,从实际出发。本文重点对政工师如何提高自身修养进行了分析。

最美芙蓉花 “疫”无反顾绽芳华

面对危险从不退缩,英勇无畏,“逆行”出征援鄂又援非,她是没有硝烟的战场上“疫”无反顾的“白衣战士”。面对患者永远微笑,温柔如水,用专业努力去治愈,用仁爱总是去帮助,她是死亡边缘守护生命的“白衣天使”。她始终坚守在平凡的岗位上,在患者最需要的地方,以一往无前的奋斗姿态和永不懈怠的精神状态,守护着人民的生命健康,彰显着一名白衣党员的责任与担当。

基于多层级信息稀疏表征的盲图像质量评价

针对现有盲图像质量评价只关注图像局部或全局特征,且难以有效聚合特征等问题,提出了一种基于多层级信息稀疏表征的评价方法.首先,利用合成失真技术构建大规模数据集;然后,在原始图像上提取图像块作为初级视觉信息建立局部描述子集,同时通过卷积神经网络提取高级语义信息建立全局描述子集,在此基础上利用稀疏编码进行无监督学习训练,得到局部描述子码本和全局描述子码本;最后,汇聚目标数据集训练样本在两类码本上的稀疏编码系数作为图像表征,结合已有标签训练支撑向量回归(SVR)模型以预测图像质量.在LIVE,CSIQ和TID2013单个数据库上的实验结果表明:所提算法具有较强的主客观一致性,整体性能优于其他先进方法.研究结果表明本文算法具有较强的泛化能力和攻防竞争力,有益于图像质量评价任务的广泛应用.