带料管道传统射线检测与DR检测质量研究

本文通过设置不同物料种类、不同带料状态以及不同工艺参数,通过胶片X射线检测(传统射线检测)以及数字成像检测(DR)两种方式的无损检测正交对比试验,验证了胶片X射线检测以及数字成像检测在带料管道检测中的可行性。

无创产前DNA检测与传统产前诊断在产前诊断中的临床对比研究

讨论产前诊断中实施无创产前DNA检测与传统产前诊断的临床价值。方法 按回顾分析法选取2019年1月1日—2019年12月31日无创高风险在我院接受羊水穿刺孕妇实施传统产前诊断为对照组,并选取2019年1月1日—2019年12月31日在我院接受无创DNA检测孕妇为实验组,实验组为3405例,对照组为3405例,分别比较两组的诊断价值。结果 无创DNA检测结果显示阳性为20例,其中13-三体异常检验阳性具有7例,实施羊水染色核型诊断中具有0例为13-三体染色体异常;18-三体异常检验阳性具有3例,实施羊水染色核型诊断中具有0例为18-三体染色体异常;21-三体异常检验阳性具有10例,实施羊水染色核型诊断中具有6例为21-三体染色体异常,2例为正常;性染色体异常26例,其中23例实施羊水染色核型诊断中具有13例正常,10例为性染色体异常;3号染色体异常检验阳性具有1例,实施羊水染色核型诊断中具有1例为3号染色体异常;8号染色体异常检验阳性具有1例,实施羊水染色核型诊断中具有1例为8号染色体异常;11号染色体异常检验阳性具有1例,其拒绝进一步检查。结论 羊水穿刺对高风险人群染色体具有显著产前诊断价值,能够为遗传咨询、优生优育奠定重要参考依据,已成为产前诊断中不可替代的技术。而无创产前DNA检测能够精准检测染色体数量异常,且具有创伤小、安全性高等优势,已成为产前筛查的首选项目。

传统岩土勘察检测企业数字化转型探索与实践

随着科技的不断发展,以及数字时代的来临,企业的数字化转型已经是大势所趋。面对日益激烈的市场竞争、日益多样化的消费者需求、不断涌现的科技创新,传统企业为了提高竞争能力、满足市场需求,必须进行数字化转型。企业数字化转型是企业发展的关键。它通过引进新的科技,转变商业模式,提升了生产效率,降低了成本,增强了创新能力,提升了用户体验,为公司带来了更多的商业价值。所以,对企业数字化转型的关注点进行深度理解,能够对其进行数字化转型起到一定的指导与参考作用。

量化SpO_2-Allen's检测在重症患儿行桡动脉穿刺前的应用价值

目的:观察量化SpO_2-Allen's检测在重症患儿行桡动脉穿刺前的应用价值。方法:选取重症患儿218例作为观察对象。患儿均行传统Allen's检测和量化SpO_2-Allen's试验。以高频超声检查结果为金标准,比较两种检测结果。结果:两种检测的敏感度均为100.00%;量化SpO_2-Allen's检测的特异度为96.43%(189/196),明显高于传统Allen's检测的87.24%(171/196),量化SpO_2-Allen's检测准确度为96.79%(211/218),明显高于传统Allen's检测的88.53%(193/218),差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:量化SpO_2-Allen's检测在重症患儿行桡动脉穿刺前的应用价值高于传统Allen's检测。

脑电图信号在疲劳驾驶检测中的应用与挑战

当前快节奏生活已经成为日常生活的常态,对人们的身心健康带来了不少负面影响,特别是在驾驶过程中容易出现疲劳困倦的情况。因此,疲劳驾驶检测技术成为了研究的热点,并取得了显著的进展。本文将介绍基于脑电图(electroencephalogram,EEG)信号的疲劳驾驶检测方法。本文首先概述基于EEG信号的疲劳驾驶检测的总体流程,包括信号采集、预处理、特征提取和分类等步骤。然后,详细介绍EEG信号中与疲劳相关的特征及其在疲劳驾驶检测中的应用。这些特征包括频域特征、时域特征、拓扑特征等,通过分析这些特征可以有效地识别出驾驶员是否处于疲劳状态。接下来,探讨目前已有的疲劳驾驶检测模型的性能评估和评价指标。针对基于EEG信号的疲劳驾驶检测,常用的指标包括准确率、灵敏度、特异度等。本文分析不同模型在这些指标上的表现,并比较它们的优劣。本文还简单介绍了EEG信号分类方法及其应用现状。常见的分类方法包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等,这些方法在疲劳驾驶检测中得到了广泛应用。针对目前基于EEG信号的疲劳驾驶检测面临的问题,本文提出了一些解决方法。例如,统一数据标注标准、增加被试数量等。最后,在总结全文内容的基础上讨论了基于EEG信号的疲劳驾驶技术未来的发展方向。在未来,可以进一步提升疲劳驾驶检测技术的准确性和实用性,以更好地应对快节奏社会给驾驶员安全带来的挑战。

人脸关键点检测研究综述

随着计算机视觉等技术的快速发展,人机交互、医疗辅助、安防监控等领域迅速崛起,人脸关键点检测作为其中一项重要任务备受关注,它可以在图像或视频中定位和检测人脸关键点,具有很高的实用价值。通过对人脸关键点检测方法研究现状的梳理和分析,将其分为传统的人脸关键点检测方法和基于深度学习的人脸关键点检测方法;对比分析了各类方法的原理及优缺点,介绍常用数据集和评价指标,全面评估了重点方法在不同数据集上的性能表现;归纳人脸关键点检测应用领域,展望其未来发展方向。

无创产前基因检测与传统唐筛效果的对比研究

目的分析对比无创产前基因检测与传统唐筛检验的效果。方法选取460例行唐氏综合征筛查的孕妇,检查期间孕妇实施传统唐筛检查和无创产前基因检测,对比两种检验效果。结果传统唐筛检验结果中高风险例数明显高于无创产前基因筛查结果,差异有统计学意义(P<0.05)。以羊膜腔穿刺结果为金标准,传统唐筛检验阳性率及假阳性率均高于无创产前基因筛查,差异有统计学意义(P<0.05)。无创产前基因筛查准确率95.24%高于传统唐筛的72.97%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论相比传统唐筛,无创产前基因检测技术在唐氏综合征筛查中的准确率更高,可为优生优育方案的实施提供可靠参考,值得临床推广与使用。

汽车检测诊断技术在汽车维修中的应用研究

本论文探讨了汽车检测诊断技术在维修行业的应用与发展,概述了行业现状,指出专业化和智能化为两大趋势。分析了传统与现代检测技术的特点与价值,强调了技术创新的重要性,总结了诊断技术的发展趋势,并呼吁企业加强技术创新和人才培养,促进行业健康发展。

气相色谱技术在食品安全检测中的运用分析

随着科技的不断进步,食品安全问题特别是粮油食品的质量安全日益引起人们的关注。粮油食品的质量安全直接关系到人们的生命健康,同时也在我国的经济发展中扮演着不可忽视的角色。在粮油食品的安全质量检测中,气相色谱技术是一种常用的方法。它以其强大的灵敏性、迅速的检测周期及相对较低的成本,在确保粮油食品的质量安全方面发挥着至关重要的作用。气相色谱技术相较于传统检测方法更加方便快捷。它能够迅速、精确地分析粮油食品中的各种成分,为食品质量安全提供可靠的数据支持。同时,气相色谱技术的应用水平也直接影响粮油食品质量的检测结果。此外,操作人员对气相色谱技术的熟悉程度和正确操作也是非常重要的,他们的专业知识和技能水平直接关系到检测的准确性和可靠性。粮油食品的质量安全检测不仅需要依赖气相色谱技术的支持,还需要操作人员具备必要的技术能力和操作经验。

食品微生物检验检测方法研究

随着科技的快速更新,我国食品检验检测技术也得到了飞速发展,食品微生物检测技术正逐步从传统培养方法向分子学分析、免疫学检测等方向转变。基于此,本文将探讨常用食品微生物检测技术的原理,并分析其优缺点和适用的检测情况,通过对这些检测方法的比较分析,为我国食品安全领域相关研究提供参考。

肉类新鲜度检测方法研究进展

肉类因其富含蛋白质、维生素、矿物质和其他各类营养物质而深受消费者喜爱。然而近年来,肉类食品安全问题日渐凸显,因误食不新鲜的肉而造成危害公众健康的事件屡次出现。为了切实保障人民群众的肉类食用安全,研究人员致力于开发并优化肉类新鲜度检测方法。为此,本文对国内外肉类新鲜度检测方法的最新进展进行了系统综述,主要包括传统检测方法(感官评价、理化检测、微生物检测方法),以及现代检测方法(高光谱成像技术、近红外光谱技术、电子鼻、电子舌、计算机视觉技术、生物阻抗技术)等。通过对比各类方法的优缺点,分析其实际应用的可行性和有效性。传统检测方法虽普及广泛,但却存在有损性等缺点;现代检测方法则在无损性和快速性上表现出色,但仍旧存在局限性。本文最后对肉类新鲜度检测技术的发展趋势进行展望,未来应注重多技术融合,提高检测准确性和效率,为保障肉类食品安全提供技术和理论参考。

食品检测中现代检测技术的应用与分析

在食品检测领域,现代检测技术已成为确保食品安全和质量的关键技术。通过使用这些先进技术,分析人员能检测出食品中的有害物质、污染物、添加剂和掺假指标,如微生物污染、农药残留、食品添加剂超标和非法掺杂。现代技术的应用提高了检测灵敏度和结果的可重复性,为食品供应链的监管提供了强有力的支持,并增强了消费者对市场上食品安全性的信心。尽管存在成本和技术普及的挑战,但与传统检测方法相比,现代检测技术在食品检测中的优势是显而易见的。因此,这一领域的技术创新和发展对于提升全球食品安全水平至关重要。

伪装目标检测研究进展

伪装目标检测旨在准确地检测出“完美”隐藏在周围环境中的目标,是一项重要且极具挑战性的任务。当前,伪装目标检测在计算机视觉领域引发了广泛关注,并且学者们已成功构建了多种类型的检测模型。但是,大多数工作以构建高效的检测模型为目的,缺少对已有模型的深入分析及归纳总结。因此,对现有伪装目标检测模型进行了全面分析和总结,并探讨了伪装目标检测潜在的研究方向。首先从传统方法和基于深度学习方法两个大类对已存的模型进行全面综述,并详细阐述相关模型的原理和优劣势;其次介绍了伪装目标检测领域常用数据集及评价指标;最后总结全文并对伪装目标检测领域的未来研究方向进行了展望。

中国近现代古法制作墨锭的检测与分析

本工作以中国近现代古法制作墨锭为研究对象,采用元素分析、X-射线荧光光谱分析(XRF)、热重分析(TGA)、透射电子显微镜分析(TEM)、动态光散射分析(DLS)及接触角测试等多种表征方法,分别对墨块本体及其表面描金部分的元素组成,墨锭的烟、胶以及其他添加剂的成分配比,墨颗粒微观形貌及单分散尺寸,墨颗粒聚集状态及尺寸,墨锭表面的亲疏水性等进行了测定,系统研究了几种不同工艺的传统中国墨锭的性质、性能特点。结果表明,不同墨锭在元素组成、成分配比以及微观尺寸、墨颗粒聚集状态、表面亲疏水性上存在一定的规律性。对墨锭物理化学性质的科学检测与分析,可以为中国传统墨锭的科学检测基础数据库提供数据支持,而通过对其具体关联与差异的研究,还可与制墨工艺、墨的品质相关联,为墨的使用、保存和鉴别提供科学依据,为墨的写印效果研究提供参考。

试剂盒法与传统微生物法检测生物素比对试验

目的:评估生物素检测试剂盒检测结果的准确性,以便用试剂盒法来代替传统微生物法检测生物素,从而提高检测效率。方法:选取市售添加了生物素的乳粉样品和一个生物素质控样品,分别采用两个不同品牌的生物素检测试剂盒法和传统微生物法(GB5009.259-2016)同时进行检测,对比结果。结果:两个品牌的生物素检测试剂盒检测数据与国标法检测数据偏差均小于10%,且质控样检测均在标准范围内。结论:本次比对的两个品牌的生物素检测试剂盒法可以代替传统微生物法进行生物素检测。

基于SQL注入攻击检测综述

SQL注入攻击(SQL Injection Attack,SQLIA)是对Web安全产生严重危害的网络入侵方式之一。SQL注入语法简单、入侵收益大,攻击范围甚至可以从云系统到物联网设备中的任何基础设施,这使得SQLIA成为了十大Web威胁报告(OWASP)中最受欢迎的入侵方式。如何有效检测出Web应用中的SQLIA受到研究者的广泛关注。通过对相关文献的调研发现,对SQLIA的检测分为传统检测方法和机器学习检测方法,并进行了简要介绍。在传统检测方法中,针对检测过程是否存在多阶段检测,首次分为一阶段SQLIA检测和两阶段SQLIA检测。在机器学习检测方法中,分为传统机器学习检测方法和深度学习检测方法。把传统的机器学习检测方法分为单一机器学习和集成学习检测方法,深度学习的检测方法分为单一深度学习和算法融合的检测方法。分别从数据集、鲁棒性评估以及模型可解释性等方面提出了对未来SQLIA检测所需考虑的问题并做出了展望。

无创产前DNA检测与传统产前诊断在产前诊断中应用的比较分析

对比分析无创产前DNA检测与传统产前诊断在产前诊断中的应用效果。方法:选取100名2019年02月~2020年02月来我院进行产前筛查的孕妇,按照产前检测的方法分为对照组(传统产前诊断)和观察组(无创产前DNA检测)。观察和对比两组孕妇的产前筛查高风险、高危因素选择干预措施的情况、阳性检出情况、结果准确度以及并发症发生情况,孕期内进行电话随访。结果:观察组孕妇筛查高风险和高危因素选择干预法明显高于对照组(P<0.05);对照组孕妇的阳性检出率明显高于对照组(P<0.05);两组孕妇检测结果的准确度以及并发症发生率没有明显差异(P>0.05)。结论:无创产前DNA检测以及传统产前诊断在筛查高风险和高危因素选择干预法以及阳性检出率方面均具有一定的差异性,当前传统产前诊断在对孕妇进行产前诊断中仍具有十分明显的优势,但是无创产前DNA检测由于不需要进行侵入性的操作,在临床中得到了大部分孕妇的青睐。随着分子生物学不断的发展,无创产前DNA检测有希望成为非侵入性产前诊断的新技术,在临床上进行广泛推广。

传统方法与无损检测技术在建筑工程主体结构评估中的比较研究

本文针对建筑工程主体结构评估领域的研究,比较了传统方法和无损检测技术在该领域的应用。通过对比评估标准、参数和指标的选择,以及实验设计和结果分析,我们对两种方法在性能、准确性和成本等方面进行了全面的比较和分析。结果表明,无损检测技术在建筑工程主体结构评估中具有更高的准确性和更全面的信息获取能力,但在成本和设备要求方面可能存在一定的限制。

RH-CUnet:嵌入边缘和角点的传统村落建筑物提取

传统村落建筑物作为珍贵的文化资源,快速、准确地获取传统村落建筑物信息,对保护传统文化有着重要意义。在利用遥感图像识别农村建筑物,尤其是传统村落建筑物时,存在漏检、错检、轮廓失真、角点不规则等问题。针对此问题,文章提出了RH-CUnet模型。该模型以U-Net网络为基础,通过嵌入边缘识别网络和角点检测算法来提高模型对建筑物的边缘、角点的关注度,从而实现传统村落建筑物的精确提取。实验结果表明,在自制的传统村落建筑物数据集和WHU建筑物数据集上,该方法提取的建筑物更加完整,轮廓形状平滑,边角清晰,且在precision、recall、F1-score、IoU、BoundF和VNE 6种评价指标上都得到了很大的提升。RH-CUnet模型有效地提高了传统村落建筑物的提取精度,具有一定的实用价值。

基于热红外图像的光伏板热斑检测方法研究

光伏板长期处于室外环境,极易因污渍遮挡而产生热斑效应,进而影响光伏电站的安全和高效运行。针对该问题,对基于传统图像处理和基于机器学习的目标检测算法的热斑检测开展研究。基于传统图像处理,利用区域分割算法和边缘检测算法进行试验,并研究热斑检测的效果。基于机器学习,提出了一种改进型你只看一次第四版本(YOLOv4)的热斑检测方法。其中,数据集通过实地拍摄光伏板热斑搭配模拟热斑的方法来获取。试验结果表明,改进的YOLOv4模型对数据集中的热斑检测指标交并比(IoU)达到92.31%、平均精度(AP)达到93.42%,均优于YOLOv4模型的效果。该研究具有一定的工程应用价值。