本文介绍了气体泄漏检测器电路，液化石油气泄漏报警器。

针对石油气体检测系统大部分采用进口设备而存在价格高、体积大的问题,提出了一种石油钻井井口气体成分检测系统的设计方案。该系统采用催化燃烧式气敏探头,以惠斯通电桥作为检测单元,当气敏探头遇到所检测的气体时,只要气体能够被电极引燃,惠斯通电桥的电阻就会由于温度变化而发生改变,从而可得出气体浓度;检测的气体浓度结果通过上位机LabVIEW程序显示、存储,并自动生成报表。实际应用表明,该系统成本低、操作方便、反应灵敏,检测结果与进口设备同步。

碳膜电位器的故障特征 一、碳膜电位器因过电流而严重烧坏故障：这时碳膜电位器烧成开路。调节音量时扬声器中会出现“咯吱”“咯吱”的响声，停止转动碳膜电位器时噪声便随之消失，这说明音量电位器出现转动噪声大的故障。 二、碳膜电位器内部引脚断路故障：这时音量电位器所在电路不能正常工作，对于碳膜电位器而言，可能出现无声故障，或者出现音量关不死的情况。 三、碳膜电位器转动噪声大：主要出现在音量电位器中，因为音量电位器经常转动。 一般音量电位器或音调电位器使用一段时回见后或多或少也会出现转动噪声大的故障，这要要是由于动片触点月碳膜之间摩擦，造成碳膜损坏，使动片与碳膜之间接触不良。 碳膜电位器故障检测方法 一、碳膜电位器的阻值测量方法：碳膜电位器的阻值测量分为在路测量和脱开测量。由于一般电位器的引脚用引线与电路板上的电路相连，焊下引线比较方便，故障用脱开测量的方法，这样测量的结果够准确说明问题。 1、测量两固定引脚之间的阻值。其阻值应等于该电位器外壳上的标称阻值，远大于或远小于标称阻值都说明碳膜电位器有问题。 2、检测阻值的变化情况。用万用表欧姆档相应量程，一支表棒搭动片，另一支表棒搭定

先前的工作认为，在等离子体暗物质模型的框架中，DAMA年调制信号可以用电子反冲来一致地解释。 对于镜面暗物质的特定情况，该解释要求有效的低速截止，vc≳30,000km/ s，以使检测器上的晕镜电子分布。 我们在这里表明，这种截止可能是由于探测器受到地球束缚的暗物质的碰撞而对光环风的碰撞屏蔽所致。 我们还表明，屏蔽效应可以使直接检测实验推导出的动力学混合参数值与小规模结构考虑的有利值value≈2×10-10一致。

在这项工作中，我们从数字上重新检查了环诱导的WIMP-核子散射截面，以简化的暗物质模型和最新直接检测实验设定的约束条件。 我们考虑了来自五个简化模型的费米子，标量或矢量暗物质成分，其中疏散自旋-0介体仅与标准模型夸克和暗物质颗粒耦合。 这些模型中的树级WIMP核子截面均被动量抑制。 我们从回路图计算非抑制自旋独立的WIMP核子截面，并研究Xenon1T对暗物质质量和介体质量的约束空间。 还讨论了间接检测和对撞机搜索的约束。

我们考虑一个模型，该模型具有两个规格的单重态铁离子WIMP，它们由单重态标量介体通过希格斯门户与SM粒子通信。 轻型WIMP是稳定的，并扮演着暗物质（DM）候选者的角色，而重分子则是寿命短的WIMP，对当前的DM遗迹密度没有贡献。 除共an灭作用外，重型WIMP在t通道和u通道DM an没截面中起中介作用，在针对XENON1t和LUX实验提供的直接检测约束条件寻找可行的参数空间方面具有重要作用。 这是对最小单重态铁离子DM模型的扩展，该模型的最新直接检测实验排除了整个参数空间（共振区域除外）。 发现在参数空间中存在可行的区域，这些区域逃避了直接检测的上限，并通过WMAP / Planck遵守了观察到的DM残留密度。 我们还发现，将DM cross没横截面的Fermi-LAT上限限制为b b $$ b \ overline {b} $$可以排除可行参数空间中的小区域，而这直接检测实验就无法进行。 该模型举例说明了WIMP范式中的DM候选对象可以轻松逃避直接检测实验的情况。 这种模型很有趣，可以在LHC等对撞机实验中进行研究。

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整个项目源码： 整个项目数据集：、 引言 本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Normalize 这些特征，并随机化数据集 训练线性SVM分类器 实现一个滑动窗口技术，并使用训练好的分类器在图片中寻找车辆 实现一个流处理机制，并通过一帧一帧地创建循环检测的热图来去除异常值及跟踪车辆 为检测到的车辆估计一个边界框 Features 本项目，我们使用一些有标签的训练数据：汽车图片、无汽车图片，训练数据在all文件夹中可以找到 有汽车地图片标签为1，无汽车的图片标签为0 我们先读取数据，看下数据的分布 # impor

车辆和车道线检测与跟踪 固态硬盘 Yolo3 神经网络 概述 将车道发现和车辆检测项目结合在一起。 添加汽车类别以跟踪检测到的车辆的位置（边界框）和历史记录。 沿摄像机方向覆盖车道的鸟瞰图的透视变换用于测量摄像机的x和y位移。 给出了使用SSD，Yolo3和Mask R-CNN模型的结果。 以米为单位的相对距离（dx，dy）显示在检测到的汽车的边界框上方。 边界框下方显示了以公里/小时为单位的相对速度（vx，vy）。 视频的左上方还提供了缩略图以及检测到的车辆的距离/速度。 车辆按照边框的大小按降序排序。 数据集 项目数据集由Udacity提供。 它分为和。 该数据集是KITTI视觉基准套件和GTI车辆图像数据库的组合。 GTI车辆图像分为远，左，右，中间关闭。 这些是汽车和非汽车的示例： 奇蒂 GTI远 GTI关闭 GTI左 GTI权利 非汽车1 非汽车2 非汽车3