摘要：货物在运输的过程中,经常会发生物流物品损坏、丢失等状况,同时,大量的快递包装也给社会的环境保护工作带来不少的压力,因此介绍此设备来解决以上问题。该文章提出了一种基于STM32单片机的智能货物运输箱,该运输箱是由运输箱体、STM32单片机、GPS模块、ADC光敏模块、NB-IoT模块和防碰撞检测模块等组成。其中,该设计采用的主控模块是STM32单片机,其原因是利用它的模块化设计想法,通过以上模块的搭配组合进而设计出这一款能够有效解决货物运输中物流物品的安全性、稳定性、实时监测性以及环境友好性等问题。

摘要：本文通过介绍工业设计的发展,分析产品创新与社会需求和企业发展的相关性,结合资源的利用与节约,为企业发展的创新方向提出建议。

摘要：随着社会的发展以及人类生活方式的改变,人们有了更多碎片化时间,为了更好的利用这些碎片化时间,针对于此,提出自动喂食器与网络直播结合的模式,让小动物们做主播。适应技术的发展,不断创新,寻找新的模式,借助当今流行的网络直播、短视频效益,可以帮助流浪动物、饲喂大型野生动物、保护濒危动物,实现人与自然的和谐相处。

摘要：目前,在我国社会经济不断发展的过程中,我国的自然资源和能源紧缺以及环境问题日渐严重,人们也慢慢的意识到节能环保的重要性.因此,在节能幕墙的设计过程中,设计者开始使用多种多样的节能技术,以达到提升设计效果和质量的目的.本文就建筑门窗幕墙的节能技术进行分析.

摘要：生态技术在饰设计中广泛应用,同时它还是自然科学中的一门学科。人们的环保意识越来越高,对环境的要求和期待就越来越高。然而,环境的保护只靠意识是远远不够的,它更依赖高效节能的生态技术。只有环保意识与生态技术并驾齐驱,人类的生存生活环境才会更好。基于此,本文就从建筑装饰设计中生态技术的应用原则入手,对建筑装饰设计中生态技术的应用进行分析。

摘要：越来越多的直播形式走进人们的生活,拿着一个智能手机就可以随时随地发起直播,直播形式层出不穷,人们可随时随地亲近并了解动物,同时支持慈善事业,让更多的人为社会及自然献出一份力。对此,本文提出将自动投喂设备与网络直播相结合的模式,参考网络直播打赏模式,让各种被圈养的动物或野生动物做'主播',观众们可以通过打赏或送出虚拟礼物换取限量的投喂机会。

摘要：目的探究医务人员应具备的科研素养,为进一步提升医务人员科研能力提供参考依据。方法2022年7月对H医院的16名医务人员实施两组选题小组访谈,根据访谈结果将条目归纳总结并按其重要性进行评分。结果医务人员科研素养包括两个一级条目、7个二级条目和32个三级条目,二级素养条目中专业能力、发现问题能力、科研态度分数较高,三级条目中提出科研问题能力、科研课题设计能力、文献阅读能力评分较高。结论专业能力是医务人员的最基本的科研素养,提出科学问题并进行课题设计是最重要的科研素养,论文撰写能力是科研产出的关键素养,科研态度是开展科研工作的动力,组建专业化科研团队和交叉学科合作能力能够提升医务人员的科研能力。

摘要：目的 本文旨在探讨产妇产褥期乳房胀痛情况及其相关危险因素分析,并进行风险预测模型的构建,从而为产褥期乳房胀痛的防治提供科学依据与参考。方法 设计问卷调查并分析2022年1月—2023年1月在深圳市某三级甲等综合医院产科分娩的产妇资料403例,按是否发生乳房胀痛将其分为胀痛组和无胀痛组,经过Logistic回归分析建立产褥期乳房胀痛风险预测模型。随后,使用受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积、校准图来检验该模型的预测效果。结果 403例患者中101例发生产褥期乳房胀痛,发生率为25.1%,多因素Logistic回归分析显示,孕周、产后过早进补、乳房皮温温度、睡眠质量、心理状态、乳汁分泌量、乳头基础喂养条件不良、母婴分离是产妇产褥期乳房胀痛发生的独立危险因素。利用以上危险因素构建列线图,AUC为0.842,灵敏度为75.2%。结论 本研究通过对乳房胀痛危险因素分析,确定最佳截断值与风险趋势性评估,证实所构建的乳房胀痛预测模型对产妇产褥期乳房胀痛的发生具有较好的预测价值与临床应用效能。

摘要：首先,针对实验数据有限、信息不完全背景下导致的发动机系统电磁脉冲易损性评估不确定性问题,通过引入灰色系统理论中区间灰数表征发动机系统部件敏感度阈值和故障逻辑关系的不确定性,提出一种灰色Bayes网络模型,以提升Bayes网络对不确定信息的处理能力.其次,以宽带高功率微波为例,计算发动机系统区间灰数失效概率和传感器区间灰数后验失效概率,其中前者表示发动机系统整体在强电磁脉冲作用下的生存能力,后者反应了发动机系统失效条件下各传感器的易损顺序,评估结论可为车辆电磁防护设计提供参考.

摘要：已有基于卷积神经网络的目标检测算法倾向于提取目标纹理特征,而非结构特征;因此,已有方法不能实现变纹理目标的可靠检测。针对此问题,提出基于纹理随机化的结构主导目标检测方法,采用仿真纹理随机化方法减弱网络模型对纹理特征的拟合,实现基于结构特征的变纹理目标可靠检测。利用目标的三维模型,借助Blender渲染引擎,完成纹理随机化仿真训练数据集的生成。仿真及真实图像实验测试结果表明:该方法能够实现基于目标结构特征的变纹理目标可靠检测。