距离对红外热像仪测温精度影响及提高精度的实验研究

基于在固定环境下对手掌各部分温度测量的应用需求,实验研究了距离对目前最常用红外热像仪测温精度影响及提高精度的方法。首先在环境温度和湿度一定的条件下,实验研究了在一种测温距离下标定,不同测温距离测量时的测温精度。实验结果表示,66 cm测温距离标定下在其距离的测量精度是±0.08℃,但在40cm^112cm距离的平均测温精度是0.43℃;其次实验研究了不同测温距离下重新标定的测温精度,测量平均绝对误差可以达到0.07℃,为在固定环境下利用红外热像仪比较精确的测量物体温度的应用提供了实验数据。

直流电阻和绝缘电阻对变压器运行状态的影响及故障判断研究

以在用10 kV变压器为测试对象,测量其直流电阻及绝缘电阻,研究其三相不平衡率,配合开展交流耐压试验,分析得到了测量对象的运行状态及潜在故障.

水—巯基乙酸—异辛醇三元体系液液平衡数据的测定与关联

在温度分别为20℃、30℃、40℃下,常压测定了水—巯基乙酸—异辛醇三元体系的液液平衡数据,得到了三元体系的共轭相组成并绘制出相平衡曲线,确定了30℃为最佳萃取温度.实验数据用UNIQUAC和NRTL模型进行关联,关联值与实验值吻合良好.求得了溶剂对溶质的选择性系数,验证了以异辛醇为溶剂,采用液液萃取的方法分离巯基乙酸—水体系是完全可行的.

神经网络极速学习方法研究进展

神经网络已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但学习方法的速度不能满足实际需求。传统的误差反向传播方法（BP）主要是基于梯度下降的思想，需要多次迭代；网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定，因此算法的计算量和搜索空间很大。ELM（Extreme Learning Machine，ELM）是一次学习思想使得学习速度提高很多，避免了多次迭代和局部最小值．具有良好的泛化性能、鲁棒性与可控性。但对于不同的数据集和不同的应用领域，无论ELM是用于数据分类或是回归，ELM算法本身还是存在问题，所以本文对已有方法深入对比分析，并指出极速学习方法未来的发展方向。

人脸识别信息的法律保护与规制

人脸,作为生物识别信息的一种,一直以来都是人类进行辨识性社交活动的重要信息载体。近年来,随着传感器技术、人工智能技术以及大数据分析处理技术的发展,人脸这种独特而普遍的信息载体逐渐演化为个人数字信息的一部分,即人脸识别信息或数据。人脸识别信息相比于其他生物识别信息而言,呈现出敏感度高,采集方式多样、隐蔽和灵活的特性,不当使用可能会给公民的人身和财产安全带来不可预测的风险。此外,人脸识别技术还面临独特的监管难题,在某些场景下甚至具有道德伦理的隐忧。面对更大范围的人脸识别技术的普及,在加强监管,保障个人信息安全的前提下,促进人脸识别信息的合法合规流通才是引导产业发展的最佳途径。

浅谈中学美术课程情况

在推进素质教育的过程中,越来越多的人认识到美术教育在提高与完善人的素质方面所具有的独特作用。我们也应该看到,我国义务教育阶段的美术教育还有许多不能适应素质教育要求的地方,如课程综合性和多样性不足;在一定程度上脱离学生的生活经验,难以激发学生的学习兴趣。这影响了美术教育功能的充分发挥,制约着我国义务教育阶段的美术教育事业的发展。因此,必须通过课程改革,促进美术教育在我国基础教育体系中发挥更积极的作用,为国家培养全面发展的现代公民。