(Epiphan,美国加利福尼亚州帕洛阿尔托)。所采用的主要人工智能模式是循环神经网络(一种特别适用于序列数据的人工智能类型),该网络经过训练可以计算深度 [1, 2],并结合视觉同步定位和映射 (SLAM) [3]。人工智能软件被应用于 18 名患者的 76 个结肠镜检查视频序列,显示结肠段长度为 4 – 25 厘米。这创建了结肠段的三维 (3 D) 重建,然后识别盲点,显示为重建中的孔洞或间隙,并量化这些非
道路通行权 我们已检查了内部道路通行权,包括路面、人行道和路缘和排水沟。这些部分似乎维护良好,运转正常。我们确实发现了一些轻微的人行道和路缘损坏,以及入口附近的小凹陷或孔洞,这些都应该加以监测,同时还注意到第 2 阶段的路面条纹开始褪色(参见建议)。此外,我们建议现场工作人员监测所有人行道上通常由树根引起的不平整绊倒危险,并制定计划定期解决这些问题。道路分阶段修建,如下所示:第 1 阶段道路 - 修建于 2007 年(17 年历史)
可同时去除油污及无机微粒的清洗剂,对细小孔洞及水龙头有极佳的渗透溶解能力,具有油水分离功能。 外观 淡黄色透明液体 淡黄色澄清液体 淡黄色透明液体 比重 0.98 0.84 0.989 pH(浓缩, 25℃) 6.7 7.0 7.0 粘度(mPa·s, 25℃) 92.7 6.8 14.3 含水量(%) 50 10 60 COD(Mn) 301000 370000 410000 COD(Cr) 1200000 1500000 800000 可燃性 不易燃 不易燃 不易燃 UN 等级/UN 编号 Class 9 / UN3082 不适用(IMDG, IATA) 不适用(IMDG, IATA)
• 如果负载短路,音频放大器将完全关闭,大约 100 毫秒后将尝试重新启动。如果在此时间之后仍然存在短路情况,则将重复此循环。由于此低占空比,平均耗散将很低。• 如果其中一条电源线短路,这将触发 OCP 并且放大器将关闭。重新启动期间将激活窗口保护。因此,放大器将在电源线短路移除 100 毫秒后才能启动。• 如果阻抗下降(例如由于扬声器的动态行为),将激活相同的保护。最大输出电流再次限制为 4 A,但放大器不会完全关闭(从而防止出现音频孔洞)。结果将是一个没有任何伪影的削波输出信号。
点蚀是局部腐蚀的一种重要形式,它始于材料上的一小块区域,并逐渐扩展,在表面形成难以察觉的较深凹坑 [1]。在此过程中会形成半球形或杯形的凹坑或孔洞 [16],被杂质或水覆盖的区域作为阳极,未被覆盖的区域作为阴极。在这种腐蚀类型中,金属的溶解被认为是由电化学机制控制的 [17]。不锈钢、铝和铁极易发生点蚀,这是一种特别危险的腐蚀形式 [1]。尽管不锈钢通常具有耐腐蚀性(含有铬和镍 [18-22]),但由于其保护性氧化膜受到局部侵蚀,不锈钢等材料仍会发生点蚀 [1]。
罕见:眩晕呼吸道,胸腔和纵隔疾病很少见:支气管痉挛胃肠道疾病常见:腹痛,便秘,腹泻,腹泻,恶心/呕吐,呕吐,基础腺静脉(良性),罕见:罕见的嘴巴炎,嘴巴脑,牙齿干燥,牙齿干燥,孔洞,脑囊泡疾病: Uncommon: Increased liver enzymes Rare: Hepatitis with or without jaundice Very rare: Hepatic failure, encephalopathy in patients with pre-existing liver disease Skin and subcutaneous tissue disorders Uncommon: Dermatitis, pruritus, rash, urticaria Rare: Alopecia, photosensitivity, acute generalized exanthematous pustulosis (AGEP), drug reaction with嗜酸性粒细胞和全身症状(着装)非常罕见:多种形式,史蒂文斯 - 约翰逊综合征,有毒表皮坏死(十)
该技术通过使用改进的鼓风机门对建筑围护结构加压,然后分配雾化、无毒、水基密封剂,密封剂会自动被吸入泄漏处,从而密封建筑围护结构。在部署系统之前,所有已完成的水平表面和不应密封的开口均已覆盖。然后对空间加压,无线网状网络控制喷嘴阵列,并跟踪建筑物泄漏的空气分配密封剂。密封剂颗粒是超低挥发性有机化合物 (VOC),不会释放气体,它们会逐渐相互叠加,将围护结构泄漏封闭到系统软件指定的程度。该系统可以密封直径最大为 ½” 的孔洞。在控制密封剂分配的同时,实时监测温度、气压和湿度。密封程序完成后,可在 30 分钟内重新进入空间。本次评估的自动空气密封由 Aeroseal 提供。
有助于提高损伤检测的准确性,减少飞机停机时间,并有助于防止检查事故。本文的目的是展示这种方法在支持飞机工程师自动检测飞机凹痕方面的潜力。这项工作的新颖之处在于应用了最近开发的神经网络架构 Mask R-CNN,该架构能够检测图像中的对象,同时为每个实例生成分割掩码。尽管用于训练的数据集很小,但结果令人鼓舞,并展示了深度学习在自动化飞机维护检查方面的潜力。该模型可以训练以识别其他类型的损坏,例如雷击入口和出口点、油漆损坏、裂缝和孔洞、缺失标记,因此可以成为飞机工程师有用的决策支持系统。