对一个具有高连续流动速率的纵向放电CO激光器作了实验和理论的研究。
实验中，对富含氦的混合物获得了下列输出参量：比输出能量550焦耳/克，效率30%，小信号增益2米-1，连续输出功率700瓦。
在用氩代替氮的混合物中，观察到有20%效率的激射作用。
为CO激光器提供的计算模型与实验有令人满意的符合。

 介绍一种室内空气调控方案，以STC89C52单片机作为控制中心，通过气体传感器采集信号，经放大电路由无线模块传送到控制中心，采样处理后发送到换气模块和报警模块。
本方案实现了多气体监测、气体自动交换和远程报警等功能，很好地解决了当前家庭空气质量及报警时效性问题，具有使用便捷，成本低，扩展性好等特点。

一、课题介绍森林承担着为人类提供氧气以及回收二氧化碳等废弃气体的作用，森林保护显得尤其重要。
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图

基于STC89C52的肺活量测定，用PCF8591AD模块采集气体压力传感器XGZP6847的数据进而显示在1602液晶上，实时采集最大值，并可以根据按键进行清零操作，包含有程序以及PCB电路图。

通过改变气压、脉冲重复频率以及注入电功率等参量，探讨了Cu-Ne-HBr激光器的工作特性，测量了一些参量之间的关系，并对此进行了讨论。
分析了HBr气体在Cu-Ne-HBr激光器中的作用。
实验得出在充电电压较低(<2kV)的条件下，器件工作的最佳参量为:混合气压比约15:1(Ne:HBr)，最佳脉冲重复频率20kHz，最佳混合气压2.66kPa左右。

氮气的最大来源、最低成本是空气，空气中的主要成分是氧气和氮气。
它们各占约22％与78％。
当然还有二氧化碳、水蒸汽及少量的惰性气体。
因此，制氮机实质就是“空分”设备，只要把氧气与氮气分开则可。
制氮机应根据其氮气的纯度高低去选择，如纯度要求不高可选用分子筛制氮机，如纯度要求高，则选用冷冻法制氧机。
冷冻法制氮机是利用氧气和氮气的沸点不同（氧气沸点为-183℃，氮气沸点为-196℃），首先把空气预冷、净化(去除空气中的少量水分、二氧化碳、乙炔、碳氢化合物等气体和灰尘等杂质)，然后进行压缩、冷却，使之成为液态空气。
然后，利用氧和氮的沸点的不同，在精馏塔中把液态空气多次蒸发和冷凝，将氧气和氮气分离

热交换器在工业生产中的应用极为普遍，本期课程主要讲解各类型热交换器的建模和参数设置，包含板翅式、管壳式、翅片管等通用间壁式热交换器的详细参数设置和计算。
可以计算湿空气、液体、气体、两相流等任意两中流体之间的热交换计算。
Amesim仿真热交换器十分便利，本期课程为了通俗易懂，全部采用三维形式讲解各参数含义和计算过程。
推荐理由：适合所有使用热交换器的领域包含了多种类型的常用热交换器热交换器的细节参数和全局参数都采用三维图形解释

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

一、气相色谱仪1、晶体管交流稳压电源3KVA220V2、要求电压波动范围在±5％以内，频率偏差±0.5HZ。
3、气体N2纯度：参照第二页表1瓶/台岛津公司的氮气导管一根H2纯度：参照第二页表1瓶/台岛津公司的氢气导管一根压缩空气1瓶/台或岛津配套的空压机及导管

煤气泄漏报警器是非常重要的燃气安全设备，它是安全使用城市煤气的最后一道保护。
煤气泄漏报警器通过气体传感器探测周围环境中的低浓度可燃气体，通过采样电路，将探测信号用模拟量或数字量传递给控制器或控制电路，当气体浓度超过控制器或控制电路中设定的值时，控制器通过执行器或执行电路发出报警信号或执行关闭燃气阀门等动作。
气体报警器的探测气体的传感器主要有氧化物半导体型、催化燃烧型、热线型气体传感器，还有少量的其他类型，如化学电池类传感器。
这些传感器都是通过对周围环境中的可燃气体的吸附，在传感器表面产生化学反应或电化学反应，造成传感器的电物理特性的改变.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。