基于曲率信息由曲线到曲面的重建与曲面检测，樊红朝，钱晋武，曲面重建技术是计算机图形学的重要研究内容，传统的曲面重建技术建立在多种数据结构之上，其重建方法各异。但几乎所有的曲面重建

Radon变换检测直线，能够有效实现检测，效果较好。没有hough变换中有现成的函数可以调用。

BXBD-800/660型矿用隔爆型低压综合保护箱存在绝缘监测数据显示不准确、没有"瓦斯电闭锁"外连专用接口和随机资料过于简化等缺陷,给现场的运行管理带来了不便。文章介绍了在不变动硬件结构、不改变防爆性能前提下,通过修正逻辑程序、优化接口配置的技术改造,通过技术改造使其功能更为完善。此外,文章还对保护装置的自检功能和试验方法进行了简要分析和介绍。

番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一部分，可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征（例如颜色，叶子边缘等），并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络（CNN）。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况（一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病）。 结果表明，卷积神经网络（CNN）已经实现了96.43％的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力，并使用5兆像素相机从真实农场中获得，因为感染该星球的大多数常

NSL-KDD 入侵检测数据集.rar

晶体二极管参数 晶体二极管一般可用到十万小时以上。但是如果使用不合理，他就不能充分发挥作用，甚至很快地被损坏。要合理地使用二极管，必须掌握他的主要参数，因为参数是反应质量和特性的。 最高工作频率fM（MC）----二极管能承受的最高频率。通过PN结交流电频率高于此值，二极管接不能正常工作。 最高反向工作电压VRM（V）----二极管长期正常工作时，所允许的最高反压。若越过此值，PN结就有被击穿的可能，对于交流电来说，最高反向工作电压也就是二极管的最高工作电压。 最大整流电流IOM（mA）----二极管能长期正常工作时的最大正向电流。因为电流通过二极管时就要发热，如果正向电流越过此值，二极管就会有烧坏的危险。所以用二极管整流时，流过二极管的正向电流（既输出直流）不允许超过最大整流电流。 晶体二极管的识别和简易检测方法 在使用前，通常先要判别极性，还要检查它的好坏，否则电路不仅不能正常工作，甚至可能烧毁二极管和其他元件。前面介绍的一些二极管封装上的符号或极性标记，我们可以作为依据。当封装上符号或极性标记看不清或者没有手册可查时，也可以根据二极管的单向导电性来判断它的好坏和极性。

针对现有带式输送机托辊故障检测方法准确率及效率低等问题,提出一种基于φ-OTDR技术的带式输送机托辊故障检测方法。该方法利用相干脉冲光的后向瑞利散射对托辊的振动信号进行检测,从而实现对异常托辊的识别和定位。实验及测试结果表明,该方法能够实现带式输送机托辊故障检测,故障定位误差不大于5m。

针对现有带式输送机托辊故障检测方法采用接触式测量、不便于安装操作、不适合于井下大范围故障检测等问题，提出了一种基于小波去噪和BP-RBF神经网络的托辊故障检测方法。采集托辊运行时的音频信号，采用结合了软阈值法和硬阈值法的折中法对音频信号进行小波去噪处理；将每一层小波分解信号的能量和作为该层的特征值，通过处理系数对低频部分的特征值进行转换，以减小其在总能量中的占比，使故障特征更加明显；将提取的特征向量输入BP-RBF神经网络模型中进行故障检测。测试结果表明，对于正常托辊信号、托辊表面存在裂痕、托辊表面磨损3种情况，该方法的故障识别率达到96.7%。与传统的频谱分析诊断技术相比，该方法所需的工作量更少、准确率更高；相较于基于温度检测等的故障检测技术，该方法采用非接触安装方式，安装更方便，检测范围更大，具有良好的应用前景。

一键过虚拟机检测工具，一键过vmp,下在解压直接使用无套路，解压密码标注在文件名后了，后期将不断更新更多有用工具，敬请期待，一样不收费，下载解压直接使用，除了这里的下载耗费点积分，这也算一点小小的支持嘛，嘿嘿，后续将推出别的过检测工具，还有有用的虚拟机资源，下到即是赚到！！！

提出了寻找类似重质夸克TT′或BB′的成对产生的方法，这些夸克通过喷射而没有重构的轻子衰减到最终状态。 最终状态的喷气机使用深度神经网络进行分类，这是由强子衰变的W / Z玻色子，希格斯玻色子，顶夸克或背景引起的。 该分析使用了来自ATLAS实验的数据，该数据对应于2015年和2016年由大型强子对撞机提供的质子-质子碰撞，质量中心为s = 13 TeV的36.1 fb-1质子碰撞。与标准模型无明显偏差 遵守预期。 对于各种分支比率，假设矢量类夸克衰变成标准模型玻色子和第三代夸克T→Wb，Ht，Zt或B→Wt，Hb，Zb，则解释了结果。 在95％置信水平下，弱等位旋双峰（B，Y）的矢量样B-夸克质量的观测（下限）下限是950（890）GeV，纯衰变B的质量下限 结果最强的→Hb和T→Ht分别为1010（970）GeV和1010（1010）GeV。