Pp формула: что это такое, как рассчитать величину периода DPP по формуле, простой расчет для проекта с учетом дисконтирования и без, как посчитать показатели

Содержание

Present Perfect и Present Perfect Continuous: в чем разница?

Временные конструкции Present Perfect и Present Perfect Continuous часто путают при употреблении в речи. Все дело в схожести времен Present Perfect и Present Perfect Continuous, их «родство» и приводит к вопросу, какую конструкцию использовать правильнее в том или ином случае.

Грамматическая конструкция.

Present Perfect Simple Tense (настоящее совершенное время) образуется с помощью двух глаголов. Первый – вспомогательный глагол have/has, который изменяется в зависимости от подлежащего. Форма has употребляется для третьего лица: he (он), she (она), it (оно), а have – для всех остальных лиц в единственном и множественном числах. Вспомогательный глагол не переводится. Второй – основной глагол в третьей форме, который несет смысловую нагрузку. Третья форма правильных глаголов образуется путем присоединения окончания –ed (to arrive – arrived, to punish – punished), а неправильных – чаще всего, путем видоизменения всего слова (to put – put, to catch – caught).

Формула: подлежащее + have/has + 3-я форма глагола
Примеры: I have put – Я положил. You have found – Ты нашел. He has used – Он использовал.

Present Perfect Continuous Tense (настоящее длительное совершенное время) образуется также с помощью двух глаголов. На первом месте вспомогательный глагол be в Present Perfect – have been или для третьего лица has been. На втором месте — основной глагол, к которому присоединяется окончание –ing, характерное временной формуле Continuous.

Формула: подлежащее + have/has been + глагол-ing

Примеры: I have been putting – Я клал. You have been finding – Ты искал. He has been using – Он пользовался.

Акцент на характер действия, его длительность или быстроту.

Здесь чаще всего возникает путаница. Задача говорящего – описать действие, которое случилось не так давно, но к настоящему моменту завершилось. Что нужно выбрать, Present Perfect Continuous или Present Perfect? Все зависит от того, что необходимо подчеркнуть, быстроту или длительность описываемого действия.

Если требуется сделать акцент на том, что действие началось в прошлом,

быстро подошло к завершению и итог виден в настоящем, то в речи употребляется Present Perfect.

Пример:
My husband has already washed the car. It is clean and its surface is shining now. – Мой муж уже помыл машину. Она чистая и ее поверхность сейчас сияет (для говорящего не важно, когда произошло событие и сколько оно длилось, главное – итог: она чистая).

Слова-маркеры времени: never – никогда, ever – когда-либо, already – уже, just – как раз, только что, before – раньше, прежде, not yet – еще нет.

Когда надо обратить внимание на то, что действие берет свое начало в недавнем прошлом, продолжается какое-то время

, заканчивается к настоящему моменту и есть видимый результат, то применяется конструкция Present Perfect Continuous.

Пример:
My husband looks tired. Bob has been washing the car for three hours – Мой муж выглядит уставшим. Боб мыл машину в течение трех часов. (говорящий обращает внимание на продолжительность действия: оно длилось три часа, что привело к ожидаемому – усталости)

Слова-маркеры времени, подчеркивающие длительность действия: for – в течение, since с тех пор, all morning/day/evening/night – все утро/день/вечер/ночь, all week/month/year – всю неделю/месяц/год.

Тип глагола.

На выбор между Present Perfect Simple и Present Perfect Continuous для употребления в речи влияет также тип глагола. Речь идет о глаголах действия — динамических (Active verbs) и глаголах состояния — статических (Stative verbs).

Если в предложении смысловой глагол обозначает действие в прямом смысле (Active verbs), тогда можно использовать Present Perfect Continuous.

Примеры:
The students have been creating new equipment for the laboratory for one year – Студенты создавали новое оборудование для лаборатории один год.
My sister is so slow.

Ann has been ironing her dress for half an hour. – Моя сестра такая медлительная. Аня гладила платье полчаса.

Динамические глаголы описывают конкретное физическое действие: to eat — кушать, to run — бежать, to write — писать, to burn – гореть.

В отличие от Present Perfect Continuous конструкция Present Perfect употребляется с глаголами состояния (Stative verbs), обозначающими интересы, потребности, желание, отношения.

Примеры:
My parents have admired this black-and-white movie since my childhood – Мои родители восхищались этим черно-белым фильмом с самого моего детства.
Steve has known about this new film for a long time – Стив знал об этом новом фильме давно.

Однако не стоит забывать, что английские глаголы могут иметь более одного лексического значения. В зависимости от значения их можно относить как к динамическим глаголам, так и глаголам состояния, а значит, использовать в речи Present Perfect Continuous или Present Perfect соответственно.

To see – видеть (stative), встречаться (dynamic).

I see a woman in an elegant suit – Я вижу женщину в элегантном костюме.
He’s seeing his parents after work – Он встречается с родителями после работы.

To appear – казаться (stative), выступать на сцене (dynamic).

She appears to be very happy with her new fiance – Кажется, она очень счастлива со своим новым женихом.
My favourite band is appearing on Sunday – Моя любимая группа выступает в воскресенье.

К глаголам с несколькими значениями относятся и to taste — иметь вкус или пробовать, to smell – пахнуть или нюхать, to look – выглядеть или смотреть, to feel – чувствовать или трогать, to think – думать или обдумывать.

LACTOFLORENE ХОЛЕСТЕРОЛ ПАКЕТ DUOCAM N20

Линия Lactoflorene

Lactoflorene Холестерол (Lactoflorene Сholesterol) — комплексная формула для поддержания уровня холестерина в норме

Lactoflorene® ХОЛЕСТЕРОЛ — комплексная формула на базе бифидобактерий, красного ферментированного риса, коэнзима Q10 и витамина PP, которая помогает поддерживать уровень холестерина в норме и способствует снижению риска развития сердечно-сосудистых заболеваний.

Lactoflorene® ХОЛЕСТЕРОЛ выпускается в инновационной упаковке — двухкамерных пакетиках DUOCAM®. Каждый пакетик разделен на две части (камеры) A и B, в камере А находятся бифидобактерии, в камере B — красный ферментированный рис, коэнзим Q10 и витамин PP, это позволяет содержащимся внутри компонентам не взаимодействовать друг с другом до использования продукта и обеспечивает оптимальное сохранение их свойств.

• Красный ферментированный рис помогает снизить синтез и усилить распад холестерина, тем самым уменьшает концентрацию в крови липопротеинов низкой плотности (ЛПНП), так называемый «плохой холестерин» и повышает концентрацию липопротеинов высокой плотности (ЛПВП) — «хороший холестерин», который обладает антиатерогенным эффектом.

• Витамин PP (никотинамид) является частью витаминов B-комплекса (витамин B3), обеспечивает здоровый энергетический обмен, помогает снизить риск развития сердечно-сосудистых заболеваний и сахарного диабета, способствует предотвращению повреждения поджелудочной железы, обладает мягким успокаивающим воздействием на нервную систему.

• Коэнзим Q10 — витаминоподобное соединение, которое выполняет важную роль в образовании энергии, нормализует липидный состав крови, тормозит процессы старения и способствует снижению побочных эффектов от приема статинов. Больше всего в коэнзиме Q10 нуждается сердце и вся сердечно-сосудистая система, однако с возрастом количество коэнзима Q10 в организме снижается.

• Бифидобактерии Bifidobacterium longum BB536® — наиболее изученные и одни из самых известных бактерий. Помимо того, что они способствуют восстановлению нормального функционирования микрофлоры кишечника, эти пробиотики ограничивают всасывание производных холестерина, секретируемых через желчь.

ПОКАЗАНИЯ К ПРИМЕНЕНИЮ

-для поддержания нормального уровня холестерина в крови;

-для контроля уровня холестерина у людей с умеренной гиперхолестеринемией;

-для снижения риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний и поддержания нормального функционирования сердечно-сосудистой системы.

1 двойной пакетик DUOCAM®/дневная доза содержит:

Красный ферментированный рис 10 мг

Витамин PP (никотинамид) 16 мг

Коэнзим Q10 20 мг

Бифидобактерии Bifidobacterium longum BB536® 1×10⁹ КОЕ*

*KOE — колониеобразующая единица (показатель количества жизнеспособных микроорганизмов).

Индексы пригодности процесса

Индексы пригодности процесса

Формулы индексов пригодности процесса

Индексы производительности процесса

Формулы индексов производительности

Негауссовские распределения

Существуют много методов оценки качества, однако как только производственный процесс становится управляемым, возникает следующий вопрос: «в какой степени долговременное поведение процесса удовлетворяет техническим условиям и целям, поставленным руководством?» Рассмотрим, как мы можем оценить пригодность процесса с помощью осмысленных показателей.

Итак, следует различать управляемый и неуправляемый процесс. Заметим, что нет смысла изучать пригодность производственного процесса, если он не управляем. Следовательно, первый шаг к организации высококачественного процесса производства состоит в том, чтобы сделать процесс управляемым.

Если процесс управляем, то можно ставить вопрос о его пригодности. В случае примера с поршневыми кольцами, заметим, что если дана выборка определенного объема, то можно оценить стандартное отклонение процесса, то есть сигма производства поршневых колец. Затем можно построить гистограмму распределения диаметров поршневых колец. Если распределение диаметров нормальное, то можно сделать выводы о доле поршневых колец, попадающих в границы допуска (см. рис.1).

Рисунок 1. Нормальное распределение, границы допуска

Индексы пригодности процесса

Общеупотребительными индексами пригодности процесса являются индексы пригодности (Cp и Cpk), т. к. они достаточно полно отражают отношения технически возможных отклонений (размаха процесса) к ±3 сигма пределам от первоначальных спецификаций.

Для вычислений нам потребуется стандартное отклонение Сигма

Находим размах R(i) для каждой выборки, где R(i) = максимальное значение — минимальное значение для

i — ой выборки;
Вычисляем средний размах
Вычисляем сигма , где d(2) можно найти по стандартным статистическим таблицам

n	d(2)
2	1.128
3	1. 693
4	2.059
5	2.326
6	2.534
7	2.704
8	2.847
9	2.970

Замечание: стандартное отклонение наблюдений не равно стандартному отклонению средних всех выборок, которое является результатом деления стандартного отклонения на квадратный корень из n (объем выборки).

НГД, ВГД (нижняя и верхняя границы допуска). Обычно технические условия задают некий диапазон допустимых значений. Разность между НГД и ВГД называется размахом допуска.

Формулы индексов пригодности

Потенциальная пригодность (Cp). Это простейший и самый естественный показатель пригодности производственного процесса. Он определяется как отношение размаха допуска к размаху процесса; при использовании границ ±3 сигма данный показатель можно выразить в виде . Данное отношение выражает долю размаха кривой (относительно сигма) нормального распределения, попадающую в границы допуска (при условии, что среднее значение распределения является номинальным, то есть процесс центрирован по номиналу).

Нижняя/верхняя потенциальная пригодность (Cpl, Cpu). Недостаток показателя Cp состоит в том, что он может дать неверную информацию о производственном процессе в том случае, если среднее процесса отличается от номинального, иными словами, если процесс не центрирован.

Для пояснения можно провести некоторую аналогию: Вы стреляете по мишени из ружья. Если попадаете точно «в яблочко», то это высокий Сp; если же прицел смещен, и Вы все время попадаете в узкую область, лежащую далеко от центра, то Сp будет высоким при низкой потенциальной пригодности процесса.

Нецентрированность (смещенность) процесса производства можно выразить следующим образом. Сначала можно вычислить верхний и нижний показатели пригодности, чтобы отразить отклонение наблюдаемого среднего процесса от НГД и ВГД. Приняв в качестве размаха процесса границы ±3 сигма, вычислим следующие показатели:

Подтвержденное качество (Cpk). Наконец, Cp можно скорректировать, внеся поправку на нецентрированность посредством вычисления . Если процесс идеально центрирован, то Cpk равно Cp, но, при смещении процесса смещается от своего номинального значения, Cpk становится меньше Cp.

Высокий Cpk будет только в том случае, когда цель достигнута при минимальном отклонении от среднего.

Для понимания смысла индекса производительности рассмотрим еще один простой пример: у Вас есть гараж и машина, которую надо поставить внутрь гаража. Гараж определяет допустимые пределы, машина — результат процесса. Если машина только чуть-чуть меньше, чем гараж, то Вам лучше поставить ее ближе к правой стороне гаража, если Вы хотите потом из нее выйти. Если машина шире, чем гараж, то Вы можете попробовать поставить ее посередине за гаражом, тогда гараж не имеет смысла. Если машина намного меньше, чем гараж (процесс Шесть Сигма), Вы можете поставить ее точно посередине гаража, ближе к правой стороне или даже к левой — по вашему желанию. Если процесс с маленькой дисперсией, то Вы сможете поставить машину внутри гаража и этим удовлетворить требования клиентов. Cpk определяет отношение между размерами машины, размерами гаража и тем, насколько далеко от середины Вам надо ставить машину. Пусть результат процесса (машина) может расширяться перед попаданием в границы спецификаций (дверь гаража):

Cpk=1/2 – Вы врезались в край двери;
Cpk=1 – Вы слегка поцарапали машину о край двери;
Cpk=2 – все в норме, даже если Ваша ширина возрастет чуть меньше, чем в 2 раза;
Cpk=3 – а теперь можете расширяться почти в 3 раза.

Индексы производительности процесса

При контроле процесса с помощью карт контроля качества (например, X- или R-карты) часто бывает полезно вычислять показатели пригодности процесса. Когда набор данных состоит из нескольких выборок, то можно вычислить два разных показателя изменчивости. Один из них – обычное стандартное отклонение для всех наблюдений, не принимающее в расчет, что данные состоят из нескольких выборок; другой показатель оценивает собственный разброс процесса по изменчивости внутри выборки. Если при стандартных вычислениях пригодности используется общая изменчивость процесса, то полученные показатели обычно называют показателями качества процессам Pp и Ppk (process performance) (поскольку они описывают фактическое поведение процесса).

Индекс производительности процесса по существу пытается подтвердить то, что полученная Вами выборка способна удовлетворить требования клиентов. Производительность процесса используется только, когда контроль не может быть осуществлен (Например, при пробном производстве небольшого числа изделий).

Индекс Cpk краткосрочный, а Ppk – долгосрочный. Cpk говорит, что Ваш процесс сможет делать в будущем. Ppk говорит, насколько хорошо процесс был представлен в прошлом. Вы не можете использовать этот показатель в будущем, как Cpk, потому что процесс не подвергается непрерывному контролю. Значения Cpk и Ppk стремятся почти к одному и тому же значению, когда процесс статистически контролируется. Это происходит из-за того, что в этом случае сигма =стандартное отклонение. Если контроль не осуществляется, значения, естественно, будут различными, разница, возможно, будет достаточно велика.

Реалистичней использовать Pp и Ppk, чем Cp или Cpk, так как дисперсия процесса не сочетается с разбиением на выборки. Однако, Cp и Cpk могут быть очень полезны при определении попадания пригодности процесса в определенные границы. Это даст Вам наилучший сценарий развития существующего процесса.

Формулы индексов производительности

где – стандартное отклонение выборки

Негауссовские распределения

Рассмотрим что делать, если распределение соответствующего параметра качества или переменной (например, диаметров поршневых колец) не является нормальным.

Если того требует поставленная задача, гистограмму можно аппроксимировать отличным от нормального распределением и вычислить показатели пригодности с помощью метода процентилей. Для всех распределений можно также вычислить таблицы ожидаемых частот, ожидаемое число наблюдений, выходящих за рамки технических условий, и построить графики квантиль-квантиль и вероятность-вероятность.

Негауссовские индексы пригодности

Как уже отмечалось ранее, показатели пригодности в общем случае вычисляются для того, чтобы оценить качество процесса, т.е. чтобы получить оценки разброса производимых изделий (размах процесса) по отношению к размаху допуска. Для стандартных показателей пригодности процесса, основанных на нормальном распределении, размах процесса обычно определяется как 6 сигма, т.е. как плюс-минус утроенная оценка стандартного отклонения процесса. Для стандартной кривой нормального распределения эти границы (zl = -3 и zu = +3) пересчитываются в 0. 135 и 99.865 процентили соответственно. Для распределений, отличных от нормального, границы 3 сигма, а также среднее (zм = 0.0) можно заменить соответствующими стандартными значениями, дающими те же величины процентилей под кривой негауссовского распределения.

где M – медиана (50 процентиль) соответствующего распределения,

Up и Lp – 99.865 и 0.135 процентили соответственно.

Обратите внимание, что значения Up и Lp могут быть другими, если размах процесса задан другими границами (например, ±2 сигма).

В начало

Содержание портала

Гарциния формула управления весом Bluebonnet Nutrition Skinny Garcinia 60 вегетарианских капс PP, КОД: 1845307, цена 584.98 грн.

184·53·07 — код товара.

ОБЯЗАТЕЛЬНО назовите его при звонке. Без него мы не сможем принять заказ.

Рекомендуется при:

замедленном метаболизме
избыточном весе
упадке сил

Что это?

Гарциния Камбоджийская широко известна, как средство для снижения аппетита и похудения. Эти свойства приписывают гидроксилимонной кислоте, которая содержится в этом фрукте и регулирует чувство голода.

Как это работает?

Экстракт Гарцинии камбоджийской не стимулирует кофеин и может помочь в поддержании и коррекции веса, в сочетании с правильной диетой и физическими упражнениями. Данный препарат препятствует производству жира, а также способствует его сжиганию, уменьшает тягу к сладким продуктам. Ускоряет пищеварение, помогает усваивать полезные вещества и оказывает тонизирующее действие на весь организм. Кроме этого, Гарциния имеет и ряд других полезных свойств: очищает организм от токсинов и шлаков, улучшает настроение, нормализует гормональный фон. Стабилизирует уровень сахара в крови и подходит для профилактики сахарного диабета.

Показания к применению

В качестве пищевой добавки принимайте по три капсулы один раз в день, желательно во время еды или по предписанию врача.

элементВесЕдиницаПроцентПорция3Гелевые капсулыПорций в упаковке20Витамин В6 (пиродоксин гидрохлорид)25мг1471Магний (в виде цитрата или оксида)50мг12Хром (как хром пиколинат)200мкг571Калий (как цитрат калия)50мг1Холин битартрат20мг4Экстракт Гарцинии Камбоджийской (фрукты)1250мгL-Карнитин500мгИнозитол50мгL-Метионин50мг

Форма выпуска	Капсулы
Назначение	Для ускорения метаболизма
Возрастная группа	От 18 лет
Количество капсул	60
Пол	Женский
Пол	Мужской

Товар обновлен 28.

m$-smooth vector fields on infinite-dimensional Banach manifolds. For classical linear system this formula can be efficiently used, for example, to obtain Magnus expansion of solutions. The generalized Wilcox formula is obtained by using an extended Chronological Calculus for Banach manifold. We apply this formula to derive new structured differential equations which solutions approximate solutions of the original differential equation.

Keywords: flow of diffeomorphisms, Wilcox formula, chronological calculus, Magnus expansion.

REFERENCES

1. Agrachev A.A. and Gamkrelidze R.V. Exponential representation of flows and a chronological calculus. Mat. Sb. (N.S.), 1978, vol. 149, pp. 467–532 . English transl. in Math. Sb., 1979, vol. 35, no. 6, pp. 727–785. doi: 10.1070/SM1979v035n06ABEH001623

2. Agrachev A.A. and Gamkrelidze R.V. Chronological algebras and nonstationary vector fields. J. Math. Sci., 1981, vol. 17, no. 1, pp. 1650–1675. doi: 10.1007/BF01084595

3. Agrachev A.A. and Sachkov Yu.L. Control theory from the geometric viewpoint, Encyclopaedia Math. Sci. Book Ser., vol. 87, Berlin: Springer-Verlag, Berlin, 2004. 412 p.

4. Blanes S., Casas F., Oteo J.A., and Ros J. The Magnus expansion and some of its applications. Phys. Rep., 2009, vol. 470, no. 5-6, pp. 151–238. doi: 10.1016/j.physrep.2008.11.001

5. Coron J.-M. Control and nonlinearity, Ser. Math. Surveys and Monographs, vol. 136, Providence, RI: Amer. Math. Soc., 2007. 426 p. doi: 10.1090/surv/136

6. Deimling K. Ordinary differential equations in Banach spaces, Ser. Lecture Notes in Math., Berlin: Springer-Verlag, 1977. 140 p. doi: 10.1007/BFb0091636

7. Diestel J. and Uhl J. Vector measures. Ser. Math. Surveys and Monographs, vol. 15, Providence, RI: Amer. Math. Soc., 1977. doi: 10.1090/surv/015

8. Dyson F. J. . The radiation theories of Tomonaga, Schwinger, and Feynman. Phys. Rev. (2), 1949, vol. 75, pp. 486–502. doi: 10.1103/PhysRev.75.486

9. Engel Kl.J. and Nagel R. One-parameter semigroups for linear evolution equations, Ser. Graduate Texts in Math., vol. 194, NY: Springer-Verlag, 2000. 589 p.

10. Kipka R. and Ledyaev Yu. Extension of chronological calculus for dynamical systems on manifolds. J. Diff. Eq., 2015, vol. 258, no. 5, pp. 1765–1790.

11. Lang S. Fundamentals of differential geometry. NY: Springer-Verlag, 1999. 540 p. doi: 10.1007/978-1-4612-0541-8

12. Magnus W. On the exponential solution of differential equations for a linear operator. Comm. Pure Appl. Math., 1954, vol. 7, pp. 649–673. doi: 10.1002/cpa.3160070404

13. Rossmann W. Lie groups, Ser. Oxford Graduate Texts in Math., vol. 5. Oxford: Oxford University Press, 2002. 265 p.

14. Snider R. F. Variational methods for solving the Boltzmann equation. J. Chem. Phys., 1964, vol. m$-гладких векторных полей на бесконечномерных банаховых многообразиях. Эта формула может эффективно использоваться, например, для получения разложения Магнуса решений классических линейных систем. Обобщенная формула Уилкокса получена с использованием расширения хронологического исчисления для банаховых многообразий. Эта формула применена для вывода новых стуктурированных дифференциальных уравнений, решения которых приближают решения исходного дифференциального уравнения.

Ключевые слова: поток диффеоморфизмов, формула Уилкокса, хронологическое исчисление, разложение Магнуса.

Знайте, как и когда их использовать

В течение многих лет отрасли использовали C _p, C _pk, P _p и P _pk в качестве статистических показателей качества процесса. Некоторые производственные сегменты установили минимальные требования к этим параметрам даже для некоторых из своих ключевых документов, таких как расширенное планирование качества продукции и ISO / TS-16949. Шесть сигм, однако, предлагает иную оценку возможностей процесса путем измерения уровня сигма, также известного как сигма-способность.

Включение показателей, которые отличаются от традиционных, может заставить некоторые компании задуматься о необходимости и адаптации этих показателей. Важно подчеркнуть, что традиционные исследования возможностей, а также использование сигма-показателей имеют схожую цель. Если процесс находится под статистическим контролем и показывает только нормальные причины, его можно предсказать. Именно тогда компаниям становится интересно предсказать вероятность текущего процесса удовлетворения спецификаций или требований клиентов.

Исследования возможностей

Традиционные показатели возможностей рассчитываются, когда характеристика продукта или услуги измеряется с помощью количественной непрерывной переменной, предполагая, что данные соответствуют нормальному распределению вероятностей. Нормальное распределение включает измерение среднего значения и стандартного отклонения, что позволяет оценить вероятность инцидента в любом наборе данных.

Наиболее интересные значения относятся к вероятности появления данных за пределами спецификаций заказчика.Это данные, которые находятся ниже нижнего предела спецификации (LSL) или выше верхнего предела спецификации (USL). Обычная ошибка заключается в использовании исследований возможностей для работы с категориальными данными, преобразовании данных в коэффициенты или процентили. В таких случаях определение пределов спецификации становится сложным. Например, процесс выставления счетов может генерировать правильные или неправильные счета. Они представляют собой категориальные переменные, которые по определению несут идеальный USL со 100-процентной безошибочной обработкой, отображая традиционные статистические показатели ( C _p, C _pk, P _p и P _pk) неприменимо к категориальным переменным.

При работе с непрерывными переменными традиционные статистические меры весьма полезны, особенно в производстве. Разница между показателями возможностей ( C _p и C _pk) и показателями производительности ( P _p и P _pk) является методом оценки статистического стандартного отклонения совокупности. Разница между централизованными ставками ( C _p и P _p) и односторонними ставками ( C _pk и P _pk) — это влияние средней децентрализации на оценки производительности процесса. .

В следующем примере подробно описывается влияние различных форм вычислений на результаты исследования процесса. Компания производит продукт, допустимые размеры которого, предварительно оговоренные заказчиком, составляют от 155 мм до 157 мм. Первые 10 деталей, изготовленных машиной, которая производит продукт и работает только в течение одного периода, были собраны в качестве образцов в течение 28 дней. Данные оценки, взятые из этих частей, были использованы для создания контрольной диаграммы Xbar-S (Рисунок 1).

Рисунок 1. Контрольная диаграмма данных оценки Xbar-S

На этой диаграмме представлены только вариации по общей причине и, как таковые, можно сделать вывод, что процесс предсказуем. Результаты расчета возможностей процесса представлены на Рисунке 2.

Рисунок 2: Возможности процесса для размера

Расчет

C _p

Коэффициент возможности C _p рассчитывается по формуле:

, где s представляет собой стандартное отклонение для совокупности, взятой из, с s-bar , представляющим среднее отклонение для каждой рациональной подгруппы, а c ₄ представляет собой статистический коэффициент коррекции.

В этом случае формула учитывает величину отклонения, определяемую стандартным отклонением, и допустимый разрыв, допускаемый заданными пределами, несмотря на среднее значение. Результаты отражают стандартное отклонение популяции, рассчитанное на основе среднего значения стандартных отклонений внутри подгрупп как 0,413258, что дает C _p 0,81.

Рациональные подгруппы

Рациональная подгруппа — это концепция, разработанная Шюартом, когда он определял контрольную графику.Он состоит из выборки, в которой различия в данных внутри подгруппы минимизированы, а различия между группами максимальны. Это позволяет более четко определить, как параметры процесса меняются с течением времени. В приведенном выше примере процесс, используемый для сбора образцов, позволяет рассматривать каждый ежедневный сбор как конкретную рациональную подгруппу.

Коэффициент возможности C _pk рассчитывается по формуле:

с учетом тех же критериев стандартного отклонения.

В этом случае, помимо изменения количества, на показатели влияет еще и среднее значение процесса. Поскольку процесс не является полностью централизованным, среднее значение ближе к одному из пределов и, как следствие, представляет более высокую вероятность недостижения целевых возможностей процесса. В приведенном выше примере пределы спецификации определены как 155 мм и 157 мм. Среднее значение (155,74) ближе к одному из них, чем к другому, что приводит к коэффициенту C _pk (0,60), который ниже значения C _p (0.81). Это означает, что LSL труднее достичь, чем USL. Несоответствия существуют на обоих концах гистограммы.

Оценка

P _P

Аналогично расчету C _p, коэффициент производительности P _p определяется следующим образом:

, где с — стандартное отклонение всех данных.

Основное различие между исследованиями P _p и C _p заключается в том, что в рациональной подгруппе, где образцы производятся практически одновременно, стандартное отклонение ниже.В исследовании P _p вариация между подгруппами увеличивает значение с во временном континууме, процесс, который обычно создает более консервативные оценки P _p. Включение межгрупповой вариации в расчет P ^p делает результат более консервативным, чем оценка C ^p.

Что касается централизации, меры P _p и C _p имеют такое же ограничение, где ни одна из них не учитывает проблемы централизации (среднего) процесса.Однако стоит отметить, что оценки C _p и P _p возможны только при наличии верхнего и нижнего пределов спецификации. Многие процессы, особенно в области транзакций или услуг, имеют только одно ограничение спецификации, что делает невозможным использование C _p и P _p (если у процесса нет физических границ [не спецификации] с другой стороны ). В приведенном выше примере стандартное отклонение генеральной совокупности, взятое из стандартного отклонения всех данных по всем выборкам, равно 0.436714 (в целом), что дает P _p 0,76, что ниже, чем полученное значение для C _p.

Оценка

P _pk

Разница между C _p и P _p заключается в методе вычисления s и в том, учитывается ли существование рациональных подгрупп. Вычисление P _pk дает сходство с расчетом C _pk.Коэффициент производительности для P _pk рассчитывается по формуле:

Еще раз становится ясно, что эта оценка способна диагностировать проблемы децентрализации, помимо количества изменений процесса. Следуя тенденциям, обнаруженным в C _pk, обратите внимание, что значение P _p (0,76) выше, чем значение P _pk (0,56), из-за того, что скорость несоответствия с LSL выше.Поскольку расчет стандартного отклонения не связан с рациональными подгруппами, стандартное отклонение выше, в результате чего значение P _pk (0,56) ниже, чем C _pk (0,60), что дает более отрицательный результат. прогноз производительности.

Расчет возможности сигмы

В приведенном выше примере можно наблюдать частоту неисправностей, вызванных несоответствием верхним или нижним пределам спецификации. Хотя недостатки, вызванные несоответствием LSL, имеют больше шансов произойти, проблемы, вызванные USL, будут продолжать возникать.При вычислении C _pk и P _pk это не учитывается, потому что ставки всегда рассчитываются на основе более критической стороны распределения.

Чтобы рассчитать уровень сигмы этого процесса, необходимо оценить скамью Z. Это позволит преобразовать распределение данных в нормальное и стандартизованное распределение с добавлением вероятностей отказа выше USL и ниже LSL. Расчет выглядит следующим образом:

Суммирование обоих видов дефектов дает следующий результат:

(Рисунок 3)

Рисунок 3: Распределение Z

Расчет для достижения уровня сигмы представлен ниже:

Уровень сигмы = Z _стенд + 1. 5 = 1,51695 + 1,5 = 3,1695

Существует большое противоречие по поводу отклонения 1,5, которое обычно добавляется к уровню сигмы. Когда за длительный период времени собирается большой объем данных, появляется множество источников изменчивости. Многие из этих источников отсутствуют, если прогноз рассчитан на период в несколько недель или месяцев. Преимущество добавления 1,5 к уровню сигмы проявляется при оценке базы данных с помощью длительного просмотра исторических данных. Краткосрочные результаты обычно лучше, поскольку многие из переменных со временем изменяются, отражая изменения в бизнес-стратегии, усовершенствованиях системы, требованиях клиентов и т. Д.Для этой цели компания Motorola намеренно выбрала добавление значения 1,5, и теперь эта практика широко используется во многих исследованиях сигма-уровня.

Сравнение методов

При вычислении C _p и P _p оценка учитывает только количество отклонений процесса, связанных с диапазонами пределов спецификации. Этот метод, помимо того, что он применим только к процессам с верхним и нижним пределами спецификации, не предоставляет информации о централизации процессов.На данный момент метрики C _pk и P _pk имеют более широкий диапазон, поскольку они устанавливают скорости в соответствии с наиболее критическим пределом.

Разница между C _p и P _p, а также между C _pk и P _pk, является результатом метода расчета стандартного отклонения. C _p и C _pk учитывают среднее отклонение внутри рациональных подгрупп, а P _p и P _pk устанавливают отклонение на основе изученных данных.Стоит работать с более консервативными данными P _p и P _pk в случае, если неясно, соответствуют ли критерии выборки всем предпосылкам, необходимым для создания рациональной подгруппы.

Уровни

C _pk и P _pk оценивают возможности процесса на основе изменения процесса и централизации. Однако здесь рассматривается только один предел спецификации, отличный от сигма-метрики. Когда у процесса есть только один предел спецификации, или когда количество дефектов сверх одного из двух пределов спецификации незначительно, уровень сигмы, C _pk и P _pk дают очень похожие результаты.Столкнувшись с ситуацией, когда определены оба предела спецификации и оба имеют историю введения ограничений на продукт, расчет сигма-уровня дает более точное представление о риске недостижения качества, желаемого потребителями.

Как видно из приведенных выше примеров, традиционные коэффициенты возможностей действительны только при использовании количественных переменных. В случаях, когда используются категориальные переменные, рекомендуется рассчитывать уровень сигмы на основе недостатков, дефектных продуктов или недостатков для каждой возможности.

Список литературы

Брейфогл, Форрест В., Внедрение шести сигм: более разумные решения с использованием статистических методов, Нью-Йорк: Wiley & Sons, 1999.

Montgomery, Douglas C., Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade, New York: Wilwy & Sons, 2001.

Вам также может понравиться

Как рассчитать производительность процесса (Pp & Ppk)? Скачать шаблон

Как рассчитать производительность процесса (Pp & Ppk)?

Привет, читатели! Сегодня мы поговорим о том, как рассчитать производительность процесса? Pp (Производительность процесса) обеспечивает меру того, насколько хорошо процесс удовлетворяет требованиям изменчивости.А Индекс производительности процесса обозначается как Ppk. При этом учитывается как расположение процесса, так и его производительность. Перед обсуждением расчетной части я прошу всех своих читателей пройтись по формуле Pp и Ppk. А если вы хотите загрузить наш бесплатный шаблон Excel, нажмите на ссылку для скачивания ниже.

СКАЧАТЬ Шаблон Excel / Формат для расчета Pp & Ppk с Примером.

Как использовать шаблон / формат Pp & Ppk в вашем процессе для расчета значения индекса? Шаг-1: Загрузите шаблон / формат по указанным выше ссылкам.Шаг 2: Прочтите примечание, указанное в шаблоне Excel. Шаг 3: Только желтое цветовое поле (указанное в формате) можно изменить, а другие значения будут рассчитаны автоматически.

Формула Pp (Производительность процесса):

Pp = ((USL-LSL) / (6 XS))

[где USL = верхний предел спецификации, LSL = нижний предел спецификации и S = Стандартное отклонение]

Как рассчитать производительность процесса

Формула Ppk (Индекс производительности процесса):

Ppk = Минимум PPU или PPL

PPU = ((USL-Среднее среднее) / (3 XS))

PPL = ((Среднее значение среднего LSL) / (3 XS))

Примечание: Pp ≥ Ppk.

Пример:

Компания ZYX Ltd собрала 100 значений температуры разливки в диапазоне от 1420 ° C до 1400 ° C и рассчитала производительность процесса и его индекс, чтобы узнать производительность процесса, означает насколько хорошо он удовлетворяет требованиям изменчивости. Итак, у нас есть 100 чисел чтения, и мы рассчитаем значение Pp & Ppk;

Sl.
№

6 9024 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 SG1

1409

1410

1412

1410

1408

1414

1413

1411

SG2 9021 14404 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 902

1414

1413

1411

SG3

1408

1409

1411

1410

1405

1413 24 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904

1409

1410

1409

1405

1413

1411

1410

SG5

1406

1408

1410

1409

1404

1409 904 24 Примечание: SG = подгруппа

904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 1408

9	10	11	12	13	9024 903 903 9024 903
1413	1408	1413	1412	1410	1409	1412	1408
1413	1408
1411	1405 904 24	1411	1410	1410	1408	1411	1405
1411	1405	1411	1410	1404 1411	1410	1404 1404 904 904 904	1404 9024 904 904	1404	1411	1410	1409	1406	1410	1404

Таблица-1

17	903
1412	1408	1410	1408
1412	1408	1410	1408
1411 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904 904	1409	1405
1410	1404	1409	1404

Таблица-1

Расчет:

Pp = 20 / (6 X 2. 69) = 1,24

PPU = (1420-1409,04) / (3 X 2,69) = 1,36

PPL = (1409,04-1400) / (3 X 2,69) = 1,12

Ppk = 1,12 (Минимум ППУ или ППЛ).

Пример формата:

DOWNLOAD-Pp & Ppk Excel Template

Полезные статьи:

Качество у источника | Шаги по внедрению

Автономия Дзидока, Бакайоке и Йо-И-дон | Концепция в TPS

Система вытяжного производства

| Concept

Бесплатная загрузка шаблонов контроля качества

Спасибо за чтение … Продолжайте посещать Techiequality.Com

Популярное сообщение

Об авторе

ТЕХНИЧЕСКОЕ КАЧЕСТВО

Автор является экспертом в области системы менеджмента качества, управления операциями, совершенства бизнеса, совершенства процессов, IATF 16949, ISO 9001, ISO 14001, ISO 45001, ISO 17025 , TQM, TPM и QA. Он имеет сертификат IA по стандартам ISO 9001, IATF 16949, ISO 14001, ISO 17025 и ISO 45001.

Типы, свойства, использование и информация о структуре

Что такое полипропилен и для чего он используется?

Полипропилен — это прочный, жесткий и кристаллический термопласт, произведенный из мономера пропена (или пропилена).Это линейная углеводородная смола. Химическая формула полипропилена (C ₃ H ₆) _n. ПП — один из самых дешевых пластиков, доступных сегодня.

Молекулярная структура полипропилена

PP принадлежит к семейству полиолефинов и входит в тройку наиболее широко используемых сегодня полимеров. Полипропилен применяется как в качестве пластика, так и в качестве волокна:

Автомобильная промышленность
Промышленное применение
потребительских товаров и
Мебельный рынок

Имеет самую низкую плотность среди товарных пластиков.

Полипропилен был впервые полимеризован немецким химиком Карлом Реном и итальянским химиком Джулио Натта в кристаллический изотактический полимер в 1954 году. Это открытие вскоре привело к крупномасштабному производству полипропилена, начавшемуся в 1957 году итальянской фирмой Монтекатини.

Синдиотактический полипропилен также был впервые синтезирован Наттой и его сотрудниками.

Как производить полипропилен?

В наши дни полипропилен получают в результате полимеризации мономера пропена (ненасыщенное органическое соединение — химическая формула C ₃ H ₆) посредством:

полимеризации Циглера-Натта или
Каталитическая полимеризация с металлоценами

Структура мономера ПП
C ₃ H ₆

Полимеризация Циглера-Натта

или металлоценовый катализ

Структура полипропилена
(C ₃ H ₆) n

После полимеризации PP может образовывать три основные цепные структуры в зависимости от положения метильных групп:

Атактическая (APP) — Неправильное расположение метильных групп (CH ₃)
Изотактические (iPP) — Метильные группы (CH ₃), расположенные на одной стороне углеродной цепи
Syndiotactic (sPP) — Расположение чередующихся метильных групп (CH ₃)

Типы полипропилена и их преимущества

Гомополимеры и сополимеры — это два основных типа полипропилена, доступных на рынке.

Гомополимер полипропилена — это наиболее широко используемый сорт общего назначения. Он содержит только мономер пропилена в твердой полукристаллической форме. Основные области применения включают упаковку, текстиль, здравоохранение, трубы, автомобилестроение и электротехнику.

Сополимер полипропилена Семейство далее подразделяется на статистические сополимеры и блок-сополимеры, полученные полимеризацией пропена и этана:
1. Случайный сополимер полипропилена получают путем совместной полимеризации этилена и пропена.Он содержит звенья этена, обычно до 6% по массе, случайно включенные в полипропиленовые цепи. Эти полимеры гибкие и оптически прозрачные, что делает их подходящими для применений, требующих прозрачности, и для продуктов, требующих превосходного внешнего вида.
2. В полипропиленовом блок-сополимере содержание этена больше (от 5 до 15%). Он имеет звенья сомономера, расположенные в правильном порядке (или блоках). Следовательно, регулярный рисунок делает термопласт более жестким и менее хрупким, чем случайный сополимер.Эти полимеры подходят для применений, требующих высокой прочности, например, для промышленного использования.

Вдохновение: удовлетворяйте насущные потребности в более экологически чистых полипропиленовых продуктах (более легкие, пригодные для вторичной переработки, высокоэффективные марки ПЦР …) с бета-нуклеацией, чтобы получить преимущество над конкурентами

Полипропилен, ударный сополимер — Гомополимер пропилена, содержащий смешанную фазу статистического сополимера пропилена с содержанием этилена 45-65%, относится к ударному сополимеру ПП.Это полезно в деталях, требующих хорошей ударопрочности. Ударные сополимеры в основном используются в производстве упаковки, посуды, пленки и труб, а также в автомобильном и электрическом сегментах.

Вспененный полипропилен — это гранулированная пена с закрытыми порами и сверхнизкой плотностью. EPP используется для производства трехмерных изделий из вспененного полимера. Пенопласт из пенополистирола имеет более высокое соотношение прочности и веса, отличную ударопрочность, теплоизоляцию, химическую и водостойкость.EPP используется в различных приложениях: от автомобилей до упаковки, от строительных товаров до товаров народного потребления и т. Д.

Полипропиленовый тройной сополимер — он состоит из пропиленовых сегментов, соединенных мономерами этиленом и бутаном (сомономер), которые случайным образом появляются по всей полимерной цепи. Тройполимер ПП имеет лучшую прозрачность, чем гомо ПП. Кроме того, включение сомономеров снижает кристаллическую однородность полимера, что делает его пригодным для применения в герметизирующих пленках.

Полипропилен с высокой прочностью расплава (HMS PP) — это длинноцепочечный разветвленный материал, сочетающий в себе высокую прочность расплава и растяжимость в фазе расплава. Марки PP HMS обладают широким диапазоном механических свойств, высокой термостойкостью, хорошей химической стойкостью. HMS PP широко используется для производства мягких пен с низкой плотностью для упаковки пищевых продуктов, а также в автомобильной и строительной промышленности.

Гомополимер ПП против сополимера — Как выбрать между ними?

Гомополимер ПП

Сополимер ПП

Высокое соотношение прочности и веса, жестче и прочнее, чем сополимер
Хорошая химическая стойкость и свариваемость
Хорошая технологичность
Хорошая ударопрочность
Хорошая жесткость
Допускается контакт с пищевыми продуктами
Подходит для коррозионностойких конструкций

Немного мягче, но имеет лучшую ударную вязкость; прочнее и долговечнее гомополимера
Лучшая стойкость к растрескиванию под напряжением и низкотемпературная вязкость
Высокая технологичность
Высокая ударопрочность
Высокая прочность
Не рекомендуется для приложений, контактирующих с пищевыми продуктами.

Потенциальные области применения гомополимера ПП и сополимера ПП практически идентичны

Это из-за их общих свойств .В результате выбор между этими двумя материалами часто делается на основе нетехнических критериев.

Прочтите по теме: Развитие характеристик полипропилена движется вперед!

Свойства материала полипропилена

Всегда полезно заранее сохранить информацию о свойствах термопласта. Это помогает выбрать подходящий термопласт для применения. Это также помогает оценить, будет ли выполнено требование конечного использования или нет.Вот некоторые ключевые свойства и преимущества полипропилена:

Точка плавления полипропилена — Точка плавления полипропилена находится в диапазоне.
- Гомополимер: 160 — 165 ° C
- Сополимер: 135 — 159 ° C

Плотность полипропилена — ПП — один из самых легких полимеров среди всех товарных пластиков. Эта особенность делает его подходящим вариантом для легких приложений, позволяющих сэкономить на весе.
- Гомополимер: 0.904 — 0,908 г / см ³
- Случайный сополимер: 0,904 — 0,908 г / см ³
- Ударный сополимер: 0,898 — 0,900 г / см ³

Химическая стойкость полипропилена
- Отличная стойкость к разбавленным и концентрированным кислотам, спиртам и основаниям
- Хорошая стойкость к альдегидам, сложным эфирам, алифатическим углеводородам, кетонам
- Ограниченная устойчивость к ароматическим и галогенированным углеводородам и окислителям

Воспламеняемость: Полипропилен — легковоспламеняющийся материал

PP сохраняет механические и электрические свойства при повышенных температурах, во влажных условиях и при погружении в воду.Это водоотталкивающий пластик

PP обладает хорошей устойчивостью к растрескиванию под воздействием окружающей среды

Чувствителен к атакам микробов, таких как бактерии и плесень

Обладает хорошей стойкостью к стерилизации паром

Узнайте больше обо всех свойствах полипропилена и их значениях — от механических и электрических до химических свойств; и сделайте правильный выбор для вашего приложения.

Недостатки полипропилена

Плохая устойчивость к УФ-излучению, ударам и царапинам
Хрупкость ниже -20 ° C
Нижняя верхняя рабочая температура, 90-120 ° C
Атакует сильно окисляющих кислот, быстро набухает в хлорированных растворителях и ароматических соединениях
На устойчивость к тепловому старению отрицательно влияет контакт с металлами
Изменение размеров после формования из-за эффектов кристалличности — эту проблему можно решить с помощью зародышеобразователей »Смотреть видео
Плохая адгезия к краске

Как добавки помогают улучшить свойства полипропилена?

Полимерные добавки, такие как осветлители, антипирены, стекловолокно, минералы, проводящие наполнители, смазочные материалы, пигменты и многие другие добавки, могут дополнительно улучшить физические и / или механические свойства полипропилена.Например, полипропилен имеет плохую стойкость к ультрафиолетовому излучению, поэтому такие добавки, как затрудненные амины, обеспечивают световую стабилизацию и увеличивают срок службы по сравнению с немодифицированным полипропиленом.

Кроме того, добавляются наполнители (глины, тальк, карбонат кальция…) и армирующие элементы (стекловолокно, углеродное волокно…) для достижения значительных свойств, связанных с обработкой и конечным применением.

Разработка и использование новых добавок, новейших процессов полимеризации, а также растворов для смешивания значительно улучшают характеристики полипропилена.Следовательно, сегодня полипропилен не рассматривается как дешевое решение, а в гораздо большей степени рассматривается как высокоэффективный материал, конкурирующий с традиционными конструкционными пластиками и, иногда, с металлическими предметами (например, с сортами полипропилена, армированными длинным стекловолокном).

Полезность полипропиленовых пленок

Пленка PP сегодня является одним из ведущих материалов, используемых для гибкой упаковки, а также для промышленного применения. Две важные формы полипропиленовых пленок включают:

Литая полипропиленовая пленка

Литой полипропилен, широко известный как CPP и широко известный своей универсальностью.

Супер стойкость к разрывам и проколам
Более высокая прозрачность и лучшая термостойкость при высоких температурах.
Отличные барьеры для влаги и атмосферы
Высокая проницаемость для водяного пара

Биаксиально ориентированная полипропиленовая пленка

Биаксиально ориентированная полипропиленовая пленка (БОПП) растягивается как в поперечном, так и в продольном направлениях, обеспечивая ориентацию молекулярных цепей в двух направлениях.

Ориентация увеличивает прочность на разрыв и жесткость
Хорошая стойкость к проколу и растрескиванию при изгибе в широком диапазоне температур
Обладает отличным блеском и высокой прозрачностью, может быть глянцевым, прозрачным, непрозрачным, матовым или металлизированным.
Эффективный барьер против кислорода и влаги

ПП против ПЭ — Выбор подходящего полимера

PP против PE — Выбор подходящего полимера

Хотя полиэтилен и полипропилен схожи по физическим свойствам, вот ключевые моменты, которые следует учитывать при выборе полимера, подходящего для ваших нужд.

Полипропилен	Полиэтилен
Мономер полипропилена пропилен Может быть оптически прозрачным Легче PP обладает высокой стойкостью к растрескиванию, кислотам, органическим растворителям и электролитам Обладает высокой температурой плавления и хорошими диэлектрическими свойствами PP нетоксичен Он более жесткий и устойчивый к химическим веществам и органическим растворителям по сравнению с полиэтиленом ПП жестче полиэтилена	Мономером полиэтилена является этилен Полиэтилен можно сделать только полупрозрачным, как кувшин для молока Его физические свойства позволяют ему лучше выдерживать низкие температуры, особенно при использовании в качестве знаков Хороший электроизолятор PE обеспечивает хорошее сопротивление трекингу Полиэтилен прочнее полипропилена
»Просмотреть все товарные марки полипропилена	»Просмотреть все коммерческие марки полиэтилена

Обработка полипропилена — все, что вам нужно знать об этом

Полипропилен можно перерабатывать практически всеми способами.Наиболее типичные методы обработки включают: литье под давлением , экструзию , , выдувное формование и универсальную экструзию.

Литье под давлением
- Температура расплава: 200-300 ° C
- Температура формы: 10-80 ° C
- При правильном хранении сушка не требуется
- Высокая температура формы улучшает блеск и внешний вид детали
- Усадка пресс-формы составляет от 1,5 до 3%, в зависимости от условий обработки, реологии полимера и толщины готовой детали

Экструзия (трубы, экструзионные и литые пленки, кабели и т. Д.))
- Температура плавления: 200-300 ° C
- Степень сжатия: 3: 1
- Температура цилиндра: 180-205 ° C
- Предварительная сушка: Нет, 3 часа при 105-110 ° C (221-230 ° F) для доизмельчения

Выдувное формование
Компрессионное формование
Ротационное формование
Литье под давлением с раздувом
Экструзионно-выдувное формование
Литье под давлением с раздувом и вытяжкой
Универсальная экструзия

Вспененный полипропилен (EPP) можно формовать с помощью специального процесса.Являясь идеальным материалом для процесса литья под давлением, он в основном используется для серийного и непрерывного производства.

3D-печать из полипропилена

ПП — прочный, устойчивый к усталости и долговечный полимер, который идеально подходит для применений с низкой прочностью. Из-за его полукристаллической структуры и сильного коробления в настоящее время трудно использовать полипропилен для процессов 3D-печати.

Сегодня несколько производителей оптимизировали свойства полипропилена или даже создали смеси с улучшенной прочностью, что делает его пригодным для применения в 3D-печати.Следовательно, рекомендуется тщательно обращаться к документации, предоставленной поставщиком для определения температуры печати, печатной платформы и т. Д., В то время как 3D-печать с полипропиленом … Посмотреть все марки PP, подходящие для 3D-печати

Полипропилен подходит для:

Сложные модели
Прототипы
Небольшая серия компонентов и
Функциональные модели

(Источник: FormFutura)

Токсичен ли полипропилен? Как утилизировать ПП?

Все пластмассы имеют «Идентификационный код смолы / Код вторичной переработки пластмасс», основанный на типе используемой смолы. Идентификационный код смолы PP — 5 .
ПП на 100% пригоден для вторичной переработки . Корпуса автомобильных аккумуляторов, сигнальные лампы, аккумуляторные кабели, щетки, скребки для льда и т. Д. — вот несколько примеров, которые могут быть изготовлены из переработанного полипропилена (RPP).

Процесс переработки полипропилена в основном включает плавление пластиковых отходов до 250 ° C для удаления загрязнений с последующим удалением остаточных молекул в вакууме и отверждением при температуре около 140 ° C. Этот переработанный полипропилен можно смешивать с первичным полипропиленом в количестве до 50%.Основная проблема при переработке полипропилена связана с его потребляемым количеством — в настоящее время перерабатывается почти 1% бутылок из полипропилена по сравнению с 98% переработкой бутылок из полиэтилена и полиэтилена высокой плотности вместе.

Использование полипропилена считается безопасным, поскольку он не оказывает заметного воздействия с точки зрения охраны труда и техники безопасности с точки зрения химической токсичности.

Найдите подходящие марки полипропилена

Просмотрите широкий спектр доступных сегодня марок полипропилена, проанализируйте технические данные каждого продукта, получите техническую помощь или запросите образцы.Возможности процесса

| Развивайте свое понимание возможностей процесса. Презентация EZE

Информация и обучение

Process Capability — это относительно простая статистическая мера, которая обеспечивает оценку уровня выходных данных процесса, которые будут находиться в допустимых пределах спецификации.

Он обеспечивает сравнение между выходными данными процесса и спецификациями процесса.

Таким образом, мера возможностей процесса позволяет сравнивать желаемые уровни возможностей процесса и фактические уровни производительности процесса.Если процесс является «приемлемым как есть», тогда для мониторинга процесса могут применяться методы контроля, такие как статистический контроль процесса, где процесс не способен и не соответствует желаемым уровням производительности, тогда могут быть предприняты действия для расследования и получения процесса. внесены улучшения для достижения желаемых уровней возможностей.

SPC и совершенствование статистических процессов.
Информация | Понимание | Передовой опыт

Возможности процесса — это мера, полученная путем взятия репрезентативной выборки выходных данных процесса, выполнения статистического анализа и использования полученных результатов для определения будущих ожидаемых выходов процесса.

«Возможность процесса» предоставит единое число, которое детализирует способность процесса постоянно обеспечивать выход, который будет в пределах требуемых спецификаций.

Для того, чтобы измерить возможности процесса, процесс должен быть «стабильным», то есть внутри процесса могут быть только вариации по общей причине. Вариации по общей причине — это отклонения от среднего (среднего) процесса, возникающие из-за отклонений, которые естественным образом свойственны процессу, а не по каким-то особым причинам.

SPC и совершенствование статистических процессов.
Информация | Понимание | Передовой опыт

Информация и обучение

Возможности и стабильность:

Процесс Возможен , если полученные выходные данные предсказуемо находятся в пределах спецификации.

Процесс является стабильным , если на него влияют только общие причины вариаций.

На самом деле вам не нужно знать спецификации процесса для определения стабильности процесса, но вы должны знать спецификации, чтобы определить возможности.

Индекс возможностей, Cpk.

На что способен процесс, если бы он был стабильным.

Результатом исследования возможностей процесса является единая метрика, которая обеспечивает указание на способность процесса последовательно обеспечивать выход, который находится в пределах требуемых спецификаций.

CPK <1,00 (плохо, неспособно)

1,00

CPK> 1,67 (отлично, способно)

CPK = 2 для процесса 6δ (т. Е. Процесса 6 сигм)

Формулы для Cp, Cpk, Pp и Ppk.

SPC и совершенствование статистических процессов.
Информация | Понимание | Лучшие Лрактики

Что такое Cpk?

Cpk — это «индекс возможностей». Это мера способности процесса обеспечивать выход, который находится в пределах спецификации процесса. Формула Cpk применяет оценку сигмы, которая детализирует потенциал процесса для соответствия спецификациям.Формула Cpk включает ссылку на среднее значение процесса.

Если Cpk = 1, тогда 99,73% всех точек данных будут находиться в пределах спецификации, то есть 99,73% выходных данных процесса будут в пределах спецификации.

Значение Cpk = 1.

SPC и совершенствование статистических процессов.
Информация | Понимание | Передовой опыт

Информация и обучение

Что такое Cp?

Cp — это мера потенциала процесса по обеспечению выхода, который находится в пределах верхнего и нижнего пределов спецификации.Показатель Cp не принимает во внимание центрирование процесса, поэтому, хотя Cp может указывать на возможность работы в рамках спецификаций, из-за плохого центрирования фактический выход может быть искажен, а итоговые выходные данные выходят за рамки спецификации. Поэтому использование одного Cp может вводить в заблуждение, но дает хорошее представление о потенциале процесса.

По мере увеличения показателя Cp разброс выходных данных процесса уменьшается, что обычно считается положительным. По мере уменьшения вариации результат процесса становится все более однородным.

Cp обычно используется вместе с показателем Cpk, чтобы можно было понять как центрирование, так и разброс.

Если значения Cp и Cpk равны, тогда процесс центрируется между спецификациями, где не равны, тогда чем больше разрыв между двумя значениями, тем больше отклонение среднего значения процесса от номинального среднего.

Технологические возможности (CPK). Предположим худший случай.

Cpk измеряет степень контроля процесса путем измерения его разброса / дисперсии в пределах спецификации.

В метрических единицах:

Cpk = {USL — Mean} / 3σshort или {Mean — LSL} / 3σshort

Мы берем наихудший случай: Cpk = {USL — Mean} / 3σshort или {Mean — LSL} / 3σshort.

Если среднее значение центрировано, любой подход дает одинаковый результат. Если среднее значение (скажем) ближе к верхнему пределу спецификации (USL), то мы используем USL — Mean, чтобы получить результат наихудшего случая, то есть результат, который будет генерировать более высокий уровень выходных данных за пределами спецификации.

SPC и совершенствование статистических процессов.
Информация | Понимание | Лучшие Лрактики

Что такое Ppk?

Показатель Ppk предоставляет информацию о том, насколько хорошо процесс фактически выполняется по сравнению со спецификациями процесса. Измерение Ppk также включает сопоставление выходных данных процесса со спецификациями.

Примечание: Ppk использует фактическую сигму процесса, а не оценку сигмы, которая используется для Cpk, поэтому Ppk используется для измерения фактической прошлой производительности, тогда как Cpk используется для измерения будущей производительности, будущих возможностей процесса.

Согласно Cpk, если Ppk = 1, то 99,73% всех точек данных будут находиться в пределах спецификации.

Что такое PP?

Pp — это мера фактической производительности процесса при обеспечении вывода, который находится в пределах верхнего и нижнего пределов спецификации.

(согласно Cp).
Мера Pp не принимает во внимание центрирование процесса и обеспечивает только меру уровня разброса или вариации процесса внутри процесса

Мера Pp должна использоваться вместе с мерой Ppk, чтобы понять, как процесс работает с точки зрения разброса / вариации и того, насколько хорошо процесс центрирован в пределах спецификации.

По мере увеличения меры Pp разброс выходных данных процесса уменьшается.

Если значения Pp и Ppk равны, тогда процесс центрируется между спецификациями, где не равны, тогда чем больше разрыв между двумя значениями, тем больше отклонение среднего значения процесса от номинального среднего.

Различия между Cpk и Ppk.

Cpk информирует пользователя о будущих возможностях процесса.

Ppk информирует пользователя о том, как этот процесс выполнялся в прошлом.

Показатели Cpk и Ppk будут очень близкими, когда процесс остается в состоянии последовательного статистического контроля, поскольку как фактическая сигма, так и оценочная сигма будут одинаковыми. Если процесс не находится в статистическом контроле, тогда показатели будут отличаться друг от друга.

Сравнение между Cpk и Ppk может использоваться, чтобы помочь идентифицировать вариацию по особой причине.

Преимущества эффективного процесса.

i) Процесс должен обеспечивать выходы, соответствующие спецификациям.Эффективный процесс будет последовательно и надежно соответствовать требованиям спецификации.

ii) Способный процесс с низким уровнем распространения даст очень однородные результаты.

iii) Благодаря стабильному процессу с низким уровнем вариабельности можно сократить объемы внутренних и окончательных проверок и испытаний, что приведет к сокращению времени выполнения заказа и сокращению затрат.

iv) Уровень дефектов будет низким или даже может быть устранен. Будет низкий уровень брака, переделок, ремонта, связанных с работоспособным процессом.

v) Эффективный процесс, хорошо сконцентрированный и с низким разбросом, предоставит возможность пересмотреть пределы спецификации.

Примечание. Технические характеристики должны соответствовать требованиям и ожиданиям клиентов. Это предполагает постоянное общение с клиентом.

Интерпретация индекса возможностей.

Индекс возможностей> 2,0 «Отлично». На уровне «6 сигм».

О ИМТ взрослого | Здоровый вес, питание и физическая активность

¹ Гарроу, Дж.S. & Webster, J., 1985. Индекс Кетле (Вт / ч3) как показатель полноты. Внутр. J. Obes ., 9 (2), pp.147–153.

² Фридман, Д.С., Хорлик, М. и Беренсон, Г.С., 2013. Сравнение уравнений толщины кожной складки Слотера и ИМТ для прогнозирования ожирения и уровней факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний у детей. Am. J. Clin. Nutr. , 98 (6), стр. 1417–24.

³ Wohlfahrt-Veje, C. et al., 2014. Жир в детстве у 2647 здоровых датских детей: соответствие ИМТ, окружности талии, кожных складок с помощью двойной рентгеновской абсорбциометрии. евро. J. Clin. Nutr. , 68 (6), стр. 664–70.

⁴ Steinberger, J. et al., 2005. Сравнение измерений ожирения по ИМТ и кожным складкам с двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрией и их связь с факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний у подростков. Внутр. J. Obes. , 29 (11), стр.1346–1352.

⁵ Sun, Q. et al., 2010. Сравнение двухэнергетических рентгеновских абсорбциометрических и антропометрических измерений ожирения по отношению к биологическим факторам, связанным с ожирением. Am. J. Epidemiol. , 172 (12), с.1442–1454.

⁶ Лоулор, Д.А. et al., 2010. Связь между общим и центральным ожирением в детстве и их изменение с факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний в подростковом возрасте: проспективное когортное исследование. BMJ , 341, p.c6224.

⁷ Flegal, K.M. И Граубард Б.И., 2009. Оценка дополнительных смертей, связанных с индексом массы тела и другими антропометрическими переменными. Am. J. Clin. Nutr. , 89 (4), стр.1213–1219.

⁸ Freedman, D.S. et al., 2009. Связь индекса массы тела и толщины кожных складок с факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний у детей: исследование сердца Богалуса. Am. J. Clin. Нутр ., 90 (1), стр.210–216.

⁹ Willett, K. et al., 2006. Сравнение биоэлектрического импеданса и ИМТ в прогнозировании заболеваний, связанных с ожирением. Obes. (Серебряная весна) , 14 (3), стр. 480–490.

¹⁰ НХЛБИ. 2013.Управление избыточным весом и ожирением у взрослых: систематический обзор данных экспертной группы по ожирениюpdf iconeexternal icon [PDF — 5.98MB]

¹¹ Kuczmarski, R.J. et al., 2002. 2000 CDC Growth Charts для США: методы и разработка. Vital Health Stat . 11., 11 (246), с. 1–190.

¹² Prentice, A.M. & Джебб, С.А., 2001. Помимо индекса массы тела. Obes. Ред. ., 2 (3), стр.141–7.

¹³ Вагнер Д.& Хейворд, В.Х., 2000. Измерения состава тела у чернокожих и белых: сравнительный обзор. Am. J. Clin. Нутр ., 71 (6), стр.1392–1402.

¹⁴ Flegal, K.M. et al., 2010. Высокое ожирение и высокий индекс массы тела к возрасту у детей и подростков в США в целом и по расово-этническим группам. Am. J. Clin. Нутр ., 91 (4), стр.1020–6.

¹⁵ Barba, C. et al., 2004. Соответствующий индекс массы тела для азиатского населения и его значение для политики и стратегий вмешательства. Ланцет , 363 (9403), стр. 157–163.

¹⁶ Брей, Г.А. и др., 2001. Оценка жировых отложений у более толстых и стройных 10-летних афроамериканцев и белых детей: Детское исследование Батон-Руж. Am. J. Clin. Нутр ., 73 (4), стр.687–702.

¹⁷ Клинические рекомендации по выявлению, оценке и лечению избыточной массы тела и ожирения у взрослых значок pdf [PDF — 1,25 МБ] external icon.

¹⁸ Bhaskaran K, Douglas I, Forbes H, dos-Santos-Silva I, Leon DA, Smeeth L.Индекс массы тела и риск 22 конкретных видов рака: популяционное когортное исследование 5 • 24 миллионов взрослых в Великобритании. Ланцет. 2014 30 августа; 384 (9945): 755-65. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (14) 60892-8. Epub 2014 13 августа

¹⁹ Engstrom G, Hedblad B, Stavenow L, Lind P, Janzon L. и Lingarde F. Чувствительные к воспалению белки плазмы связаны с увеличением веса в будущем. Диабет. Aug 2003; 52 (08): 2097-101.

²⁰ Marseglia L, Manti S, D’Angelo G, Nicotera A, Parisi E, DiRosa G, Gitto E, Arrigo T.Окислительный стресс при ожирении: критический компонент болезней человека. Международный журнал молекулярных наук. Декабрь 2014 г .; 16 (1): 378-400.

²¹ Kasen, Stephanie, et al. «Ожирение и психопатология у женщин: проспективное исследование за три десятилетия». Международный журнал ожирения 32.3 (2008): 558-566.

²² Луппино, Флориана С. и др. «Избыточный вес, ожирение и депрессия: систематический обзор и метаанализ продольных исследований». Архив общей психиатрии 67.3 (2010): 220-229.

²³ Han, T. S., et al. «Качество жизни в зависимости от избыточного веса и распределения жировых отложений». Американский журнал общественного здравоохранения 88.12 (1998): 1814-1820.

ДДТ — Краткая история и статус

Разработка ДДТ

ДДТ (дихлор-дифенил-трихлорэтан) был разработан как первый из современных синтетических инсектицидов в 1940-х годах. Первоначально он с большим успехом использовался для борьбы с малярией, тифом и другими передаваемыми насекомыми болезнями человека как среди военного, так и среди гражданского населения.Он также был эффективен для борьбы с насекомыми в растениеводстве и животноводстве, в учреждениях, домах и садах. Быстрый успех ДДТ в качестве пестицида и широкое использование в США и других странах привело к развитию устойчивости у многих видов насекомых-вредителей.

Регулирование, связанное с воздействием на здоровье и окружающую среду

Министерство сельского хозяйства США, федеральное агентство, отвечающее за регулирование пестицидов до создания Агентства по охране окружающей среды США в 1970 году, в конце 1950-х и 1960-х годов приняло регулирующие меры, запрещающие многие из них. Использование ДДТ из-за растущего числа свидетельств уменьшения пользы от пестицидов, а также экологических и токсикологических эффектов.Публикация в 1962 году книги Рэйчел Карсон « Silent Spring » вызвала широкую общественную озабоченность опасностями неправильного использования пестицидов и необходимостью более эффективного контроля над пестицидами.

В 1972 году EPA издало приказ об отмене ДДТ на основании его неблагоприятного воздействия на окружающую среду, например, на дикую природу, а также потенциальных рисков для здоровья человека. С тех пор исследования продолжаются, и на основании исследований на животных подозревается связь между воздействием ДДТ и репродуктивными эффектами у людей.Кроме того, у некоторых животных, подвергшихся воздействию ДДТ в ходе исследований, развились опухоли печени. В результате сегодня ДДТ классифицируется как вероятный канцероген для человека американскими и международными властями.

ДДТ:

известно, что он очень стойкий в окружающей среде,
будут накапливаться в жировых тканях, а
может путешествовать на большие расстояния в верхних слоях атмосферы.

После того, как использование ДДТ было прекращено в Соединенных Штатах, его концентрация в окружающей среде и животных снизилась, но из-за его стойкости остатки, вызывающие обеспокоенность в результате его использования в прошлом, все еще остаются.

Текущее состояние

С 1996 года EPA участвует в международных переговорах по контролю за использованием ДДТ и других стойких органических загрязнителей, используемых во всем мире. Под эгидой Программы Организации Объединенных Наций по окружающей среде страны объединились и заключили договор о введении глобальных запретов или ограничений на стойкие органические загрязнители (СОЗ), в группу которых входит ДДТ. Этот договор известен как Стокгольмская конвенция о СОЗ. Конвенция включает ограниченное исключение для использования ДДТ для борьбы с комарами, которые являются переносчиками микробов, вызывающих малярию — болезнь, от которой до сих пор умирают миллионы людей во всем мире.

В сентябре 2006 г. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) заявила о своей поддержке использования ДДТ в помещениях в африканских странах, где малярия остается серьезной проблемой для здоровья, сославшись на то, что преимущества пестицида перевешивают риски для здоровья и окружающей среды. Позиция ВОЗ соответствует Стокгольмской конвенции о СОЗ, которая запрещает ДДТ для всех видов использования, кроме борьбы с малярией.

ДДТ — один из 12 пестицидов, рекомендованных ВОЗ для программ опрыскивания остаточных материалов в помещениях. Отдельные страны сами решают, использовать ДДТ или нет.EPA работает с другими агентствами и странами, консультируя их по вопросам разработки и мониторинга программ по ДДТ, с целью использования ДДТ только в контексте программ, называемых «Комплексная борьба с переносчиками болезней». IVM — это процесс принятия решений об использовании ресурсов для достижения наилучших результатов в борьбе с переносчиками болезней и о том, чтобы они не затрагивались сельскохозяйственными секторами.

Дополнительная информация по ДДТ:

Метод восстановления изображения на основе дифференциального уравнения в художественном дизайне окружающей среды

С быстрым развитием сетей и появлением различных устройств изображения стали основной формой передачи информации в реальной жизни.Восстановление изображения, как важная ветвь обработки изображения, может применяться в реальных ситуациях, таких как потеря пикселей при передаче изображения или вероятность потери пакетов в сети. Однако существующие алгоритмы восстановления изображений имеют недостатки, такие как эффект нечеткого восстановления и низкая скорость; Для решения таких проблем в данной статье используется модель двойного дискриминатора, основанная на генеративных состязательных сетях, которая эффективно повышает точность восстановления за счет добавления локальных дискриминаторов для отслеживания информации о локальных недостающих областях изображений.Однако модель не оптимистична в отношении генерации разумной семантической информации, и по этой причине предлагается модель восстановления изображения на основе уравнений в частных производных. Классификатор и сеть извлечения признаков добавляются к модели двойного дискриминатора, чтобы обеспечить ограничения категории, стиля и потери контента для генерирующей сети соответственно. Чтобы решить проблему обучающей нестабильности конструкции дискриминатора, в конструкцию дискриминатора вводится спектральная нормализация.Обширные эксперименты проводятся с набором данных уравнений в частных производных, и результаты показывают, что модель восстановления изображений на основе уравнений в частных производных обеспечивает значительные улучшения в восстановлении изображений по сравнению с предыдущими методами, и что методы восстановления изображений исключительно важны в применении искусства окружающей среды. дизайн.

1. Введение

Люди вступили в эпоху информационных технологий, и все виды информации, такие как текст, изображения, видео и аудио, распространяются через Интернет.Условно говоря, изображения более приемлемы и понятны для людей, чем текст и аудио, и, исходя из их интуитивно понятных и эффективных характеристик, большинство из них используется в качестве важного носителя и инструмента для передачи информации. Качественные изображения приносят людям более богатую информацию и контент и даже дарят людям чувство прекрасного. При обработке изображений изображения, которые легко обрабатывать, не маскируются и отсутствуют, но в процессе получения и передачи изображений из-за низкой точности передающего оборудования, используемого для получения изображений или нестабильных сетей, некоторые изображения отсутствуют. или потеряны пиксели, что не только влияет на визуальный эффект изображений, но также нарушает целостность информации, передаваемой изображениями, и снижает качество обработки изображений.Следовательно, для улучшения качества изображения и обеспечения эффективности передачи информации очень необходимы работы по восстановлению искаженных изображений, особенно в дизайне средового искусства [1].

Целью восстановления изображения является устранение преграды в изображении и восстановление недостающей информации в изображении на основе фоновой информации; если в экологическом арт-дизайне эффективно использовать технику восстановления изображений, то эффективность дизайна будет более эффективной, а представленные работы — более совершенными.Процесс заполнения указанной области визуального ввода реальными данными и процесс восстановления указанной области реальных данных, заполняющих визуальный ввод, очень субъективны. Восстановление изображений наиболее широко используется при восстановлении цифровых изображений, кодировании и передаче изображений. Методы восстановления изображений широко используются в области кино и телевидения, чтобы восстановить испорченную пленку, а также удалить ненужные даты с изображений и, среди прочего, устранить мозаику.Еще в эпоху Возрождения [2] методы восстановления изображений возникли как важная отрасль обработки изображений, когда профессиональные реставраторы восстанавливали поврежденные предметы масляной живописи вручную, но было много недостатков в использовании ручной реставрации, специалисты, специализирующиеся на восстановлении артефактов были очень редкими, а ручное восстановление было трудоемким и рискованным.

Традиционное восстановление изображения используется для заполнения недостающих частей пикселями в других частях изображения.Грубый метод используется для прямого растягивания краевых пикселей, а точный метод должен вычислять подобие небольших блоков и постепенно заполнять диффузию. Эти методы можно условно разделить на две категории: восстановление изображений на основе уравнений в частных производных и восстановление изображений на основе синтеза текстур.

То, как компьютеры выполняют автоматическое восстановление изображений в начале 21 века, означает, что восстановление изображений вступило в новую эру. В последние годы сверточные нейронные сети используются в областях компьютерного зрения, таких как сегментация изображений, восстановление изображений и обнаружение целей.Восстановление изображений на основе глубокого обучения может восстановить реалистичные и семантически согласованные изображения, чего нельзя добиться с помощью традиционных методов восстановления. Имея дело с искаженными изображениями, с развитием искусственного интеллекта, все больше и больше профессиональных ученых сосредотачиваются на методах восстановления изображений с глубоким обучением и изучают их, а восстановление изображений имеет важное академическое исследовательское значение и практическое значение.

2. Сопутствующие работы

С развитием науки и техники обнаружение целей и восстановление изображений стали хорошо расти с помощью компьютерных технологий.В этой статье мы в основном обсуждали обзор области обнаружения целей и восстановления изображений. Среди них обнаружение цели можно разделить на двухэтапное и одноэтапное обнаружение цели, а восстановление изображения можно разделить на традиционный подход и подход глубокого обучения. В литературе был предложен алгоритм R-CNN (региональная сверточная нейронная сеть), который может автономно обучаться и извлекать особенности изображения образца с высокой точностью, но кадра кандидата.При извлечении признаков требуется много времени на обучение и дисковое пространство, а скорость обнаружения низкая; алгоритм Fast R-CNN, предложенный в 2014 году, использует алгоритм выборочного поиска для масштабирования областей-кандидатов на отображенной карте функций [3], нормализация функций выполняется с использованием области интереса (ROI), а Softmax используется для классификации, но у метода больше избыточной информации, что в некоторой степени ограничивает скорость.

Алгоритм Faster R-CNN был предложен в литературе, который использует сеть предложений региона (RPN) для прямого прогнозирования; точность этого метода значительно улучшена, но скорость обнаружения все еще низкая.Кроме того, хотя репрезентативные алгоритмы, основанные на областях-кандидатах, таких как R-FCN-FPN, улучшают точность обнаружения, процесс обнаружения в основном представляет собой шаг от областей-кандидатов к сверточным нейронным сетям для обнаружения признаков, а скорость обнаружения все еще сильно ограничена. В литературе был предложен алгоритм Yolo (You Only Look Once), который сегментирует входное изображение и предсказывает цели, чьи центроиды попадают в сетку, и имеет упрощенный процесс, улучшенную скорость и хорошую производительность в реальном времени; Алгоритм SSD (Single Shot MultiBox Detector), предложенный в литературе, вводит механизм привязки и использует многослойную карту характеристик для прогнозирования класса цели и смещения положения, но алгоритм SSD испытывает трудности в улучшении обнаружения небольших целей; Предложенный в литературе алгоритм Yolov4, значительно превосходящий по скорости двухэтапный алгоритм обнаружения цели, дает хорошие результаты.С появлением цифровых камер и других интеллектуальных устройств большое количество задач, которые должны выполняться людьми, передаются машинам для разработки автоматизации, а с развитием глубокого обучения восстановление изображений на основе глубокого обучения постепенно растет. В литературе было предложено сочетание разреженного кодирования и глубоких нейронных сетей с самокодировщиками, которое является более эффективным по сравнению с традиционными алгоритмами восстановления изображений; затем были предложены два различных алгоритма восстановления изображения на основе многослойного персептрона, но оба они обычно эффективны при восстановлении больших блоков закрытых областей; В литературе были предложены алгоритмы восстановления изображения на основе контекстного контента, где многомерные особенности изображения изучаются с использованием сети с самокодированием, а восстановление детального контента использует состязательную сеть, но этот метод трудно обучить; В литературе предлагается модель генерации алгоритма семантического восстановления изображений на основе глубокой сети DCGAN для восстановления поврежденных областей путем итеративного обучения и оптимизации сетевой модели; К недостаткам этого алгоритма можно отнести длительное время обучения, легкий взрыв градиента и невозможность его применения в реальном времени [4].

Алгоритм Yolov5, предложенный в литературе, также показал лучшие результаты, будучи очень быстрым, но официально не сертифицированным. Восстановление изображения фокусируется на структуре и текстуре изображения, имея в виду геометрическую структуру и известный образец текстуры в изображении, соответственно. Восстановление изображений можно разделить на традиционные методы восстановления изображений и методы восстановления изображений с глубоким обучением. Среди традиционных методов восстановления изображений алгоритм BSCB (Bertalmio Sapiro Caselles Bellester) является первым предложенным в литературе алгоритмом восстановления изображений, основанным на уравнении в частных производных (PDE), но этот алгоритм имеет много недостатков, таких как сложная структура и очень медленный [ 5]; в литературе предлагается модель Total Variation (TV), в которой для восстановления изображения используется уравнение Лагранжа; В литературе предлагается метод восстановления изображения на основе разреженной декомпозиции, который использует модель CDD (Curvature-Driven Diffusions) для восстановления структуры изображения и метод Criminisi для восстановления текстурной части изображения.Однако традиционные методы восстановления изображений имеют много проблем, таких как низкая скорость и плохие результаты, которые не могут удовлетворить потребности людей. Из тех методов, которые использовались при восстановлении изображений, применяемых до сих пор, среди них метод восстановления изображений, основанный на уравнении микрочастиц, является наиболее полезным, а восстановление является лучшим.

3. Уравнения в частных производных

Уравнение в частных производных — это уравнение неизвестной функции и ее частных производных, описывающее взаимосвязь между независимой переменной, неизвестной функцией и ее производными.Так называемое решение уравнения в частных производных используется для нахождения функции, удовлетворяющей уравнению и соответствующим условиям начального предельного значения. Уравнение в частных производных — один из важнейших математических инструментов для описания законов мира восстановления объективных изображений. Частичное микроуравнение в основном углубляет технологию восстановления изображений и уделяет больше внимания восстановлению деталей во время восстановления изображения, а эффективность восстановления значительно повышается.

3.1. Уравнения в частных производных на основе восстановления изображения

Многие уравнения в частных производных занимают важное место в своих областях, например, уравнение Аллена-Кана для задач фазового перехода и уравнение Монжа-Ампера для геометрии. Из-за их широкой практической ценности уравнения в частных производных уже давно привлекают большое количество исследователей [5] для работы над ними. Уравнения в частных производных -порядка формально определяются следующим образом:

Первая формула в статье объясняет основное содержание технологии восстановления изображений и объясняет, какое восстановление изображения в основном ремонтируется, какой метод используется для восстановления и какова точность восстановления.

Точные решения уравнений в частных производных получить трудно, поэтому обычно рассматривается получение приближенных решений уравнения. Численные методы — это классические приближенные методы решения уравнений в частных производных. К классическим численным методам в основном относятся методы конечных разностей, методы конечных элементов и методы конечных объемов. Эти методы получают приближенное решение уравнения, выполняя дискретизацию сложной сетки по заданной области определения и затем аппроксимируя результат дискретизации с помощью простых функций.Хотя эти методы имеют хорошую теоретическую основу и экспериментальные результаты, качество их решений сильно зависит от разбиения сетки, а хорошее разбиение сетки может повлечь за собой огромные вычислительные затраты и затраты на хранение. Кроме того, процесс одного и того же численного метода сильно различается между разными уравнениями. Например, методы конечных разностей должны использовать разные форматы разностей для различных уравнений в частных производных. Эти недостатки ограничивают применение численных методов.В последние годы в исследованиях, связанных с машинным обучением, произошла революция в связи со стремительным ростом объемов данных и вычислительных ресурсов. Некоторые исследователи рассматривали возможность использования моделей машинного обучения для решения практических задач восстановления изображений. Часть исследователей рассматривает чисто основанные на данных подходы для решения проблем восстановления изображений. Этот тип подхода основан на исторических данных, собранных с помощью измерительных инструментов, в сочетании с моделями машинного обучения для восстановления изображений. Принцип рецептуры следующий:

Некоторые исследователи рассматривали возможность использования моделей машинного обучения для решения уравнений в частных производных для практических задач восстановления изображений.Этот тип подхода основан на обширных априорных знаниях из других областей для моделирования процесса восстановления изображения как уравнения в частных производных, а затем использует модель машинного обучения для приближенного решения уравнения в частных производных для решения проблемы. Такие методы, которые используют модели машинного обучения для аппроксимации дифференциального уравнения в частных производных, а затем решают реальную проблему восстановления изображения, обычно называются физически ориентированными методами машинного обучения для восстановления изображений.Принцип рецептуры следующий:

Основные преимущества подходов машинного обучения на основе восстановления изображений перед традиционными численными методами заключаются в следующем: (1) Разбиение сетки не требуется: традиционные численные методы используют простые функции, такие как сплайн-функции, в качестве аппроксиматоров. Эти аппроксиматоры имеют очень ограниченную возможность нелинейного выражения, поэтому они должны максимально эффективно разбирать область определения дифференциального уравнения в частных производных.Под наилучшим возможным рассечением я подразумеваю, что вариация решения в подобласти рассечения минимальна, а свойства настолько просты, насколько это возможно, что позволяет получить хорошие результаты аппроксимации также и для простых функций. Методы машинного обучения, основанные на восстановлении изображений, обычно используют модели глубокого обучения в качестве аппроксиматоров. Модели глубокого обучения имеют гораздо более сильное нелинейное представление, чем простые функции. Это позволяет методам восстановления изображений хорошо решать уравнения в частных производных даже без разделения сетки.Это экономит накладные расходы на вычисления и хранение, связанные с рассечением сетки. Вычислительный принцип заключается в следующем [6]: (2) Простота использования: один и тот же численный метод обрабатывает процесс по-разному для разных дифференциальных уравнений в частных производных. Например, методы конечных разностей должны использовать разные форматы разностей для различных уравнений в частных производных. Методы машинного обучения, основанные на восстановлении изображений, обрабатывают, по сути, один и тот же процесс между различными уравнениями со следующими основными принципами: (3) Пояснительный: подход, основанный исключительно на данных, заключается в изучении законов восстановления изображений непосредственно из данных с использованием моделей машинного обучения, что аналогично в «черный ящик».Подход машинного обучения на основе восстановления изображений изучает соответствующие законы восстановления изображений путем аппроксимации уравнений в частных производных. Уравнения с частными производными — это математические модели, которые были обобщены экспертами [7] для научного описания сцен. С помощью уравнений в частных производных, математического инструмента, который содержит большой объем априорных знаний, зависящих от предметной области, для описания заданного процесса восстановления изображения, метод машинного обучения на основе восстановления изображений имеет лучшую интерпретацию.Принцип формулировки следующий: (4) Хорошая универсальность: подходы, основанные исключительно на данных, изучают законы восстановления изображения непосредственно из данных и должны учитывать конкретные ограничения восстановления изображения в данном сценарии. Например, в задаче прогнозирования температуры поверхности [8] озера необходимо учитывать взаимосвязь между глубиной и плотностью озера, чтобы повысить точность прогноза, но такие соображения не применимы к сценарию ЭМ. Методы машинного обучения, основанные на восстановлении изображений, представляют собой приближенный метод решения уравнений в частных производных, а ограничения восстановления изображений для конкретных сценариев часто учитываются в уравнениях в частных производных, а не в модели.Вполне возможно использовать различные уравнения в частных производных для описания проблемы температуры поверхности озера и проблемы электромагнетизма, соответственно, а затем использовать тот же метод машинного обучения с учетом восстановления изображения для решения уравнений без необходимости разрабатывать специальную модель для конкретной сцена. Основное основное уравнение выглядит следующим образом:

3.2. Уравнения с частными производными на основе PINN

PINN рассматривает использование глубоких нейронных сетей для аппроксимации неизвестных решений уравнений с частными производными.Эта статья также фокусируется на рассмотрении этого подхода на основе глубокой нейронной сети для решения уравнений в частных производных, то есть подхода нейронной сети, основанного на восстановлении изображения [9]. В реальной задаче восстановления изображения нам требуется объем восстановления изображения в какой-то момент, в некоторой пространственной точке или некоторой небольшой области. Это требует, чтобы наша модель не только имела хорошую производительность в целом, но и имела высокую точность в любой точке или в любом субдомене. Как улучшить существующие методы нейронной сети, основанные на восстановлении изображений, чтобы они имели высокую точность в произвольных точках или произвольных подобластях, является важной проблемой.Мы называем эту проблему проблемой согласованности точности для нейронных сетей, основанных на восстановлении изображений, или для краткости проблемой согласованности точности. Принцип показан на рисунке 1.

Стоит отметить, что традиционные численные методы используют простые аппроксимации функций на результатах дискретизации сетки, чтобы в конечном итоге получить приближенное решение. Когда сетка рассечена достаточно мелко, ее можно рассматривать как «микроэлемент». Аппроксиматоры, такие как дробные полиномы, аппроксимируются на «микроэлементах».«Природа решения на« микроэлементе »однородна, и использование одного и того же аппроксиматора даст аналогичную точность прогноза. Следовательно, точность предсказания классических численных методов согласована [9] в заданной области определения. Фактически, с помощью теории численного приближения численные методы могут получить непротиворечивые априорные оценки погрешности. Однако метод нейронной сети, основанный на восстановлении изображения, подходит для подбора неизвестного решения дифференциального уравнения в частных производных по всей области определения, что трудно гарантировать согласованность точности решения.Принцип рецептуры следующий:
Алгоритм P1NN имеет две важные идеи. Один из них заключается в том, что он кодирует физическую информацию, встроенную в уравнение в частных производных, в функцию потерь через глубокую нейронную сеть, а затем оптимально решает ее для решения конкретной проблемы. Вышеупомянутый процесс является воплощением этой идеи, и многие последующие варианты алгоритма PINN унаследовали это вдохновение. Другой вариант — стратегия единой сети, основанная на методах автоматического дифференцирования для построения функции потерь [10].Все существующие физически информированные методы нейронных сетей являются односетевыми стратегиями, но, конечно, их можно изменить на многосетевые стратегии. Стратегия с несколькими сетями действительно имеет преимущество в эффективности по сравнению со стратегией с одной сетью, но это не означает, что стратегия с несколькими сетями лучше во всех случаях.
4. Применение реставрации изображения в художественном дизайне окружающей среды
В этой главе основное внимание уделяется методам восстановления изображений, в основном изображений в процессе передачи и получения; из-за получения изображения сети нестабильности, точность передачи оборудования сделает изображение частью недостающего повреждения или потери пикселей, или процесс съемки, чтобы захватить неважные элементы, изображение дефектной части ремонта [11].
4.1. Обнаружение цели восстановления изображения
Определение неизвестной поврежденной области изображения выполняется с использованием обнаружения цели, где поврежденная область обнаруживается как цель, а выходные данные обнаружения используются в качестве входных данных для модели восстановления. Основной принцип формулировки следующий:
Скорость обнаружения дефектной области должна соответствовать требованиям реального времени, а точность обнаружения должна быть высокой. В этой главе основное внимание уделяется анализу методов восстановления изображений для уравнений микробиологического анализа.Основной принцип формулировки следующий:
На рисунке 2 показан базовый процесс восстановления изображения.

Основными этапами обнаружения цели являются, во-первых, создание региональных схем-кандидатов (региональные схемы) и устранение отрицательных образцов, затем классификация и определение местоположения региональных схем-кандидатов и дальнейшее уточнение и получение окончательных результатов испытаний. Основные принципы заключаются в следующем:
Алгоритм обнаружения изображения, основанный на уравнении в частных производных, является одним из распространенных алгоритмов, используемых при двухэтапном обнаружении цели.Одноэтапное обнаружение цели не требует предложения области-кандидата и может напрямую определять вероятность класса и координировать положение целевого объекта с помощью простого процесса. SSD, Yolo и CornerNet — это распространенные одноуровневые алгоритмы обнаружения целей. Типичными одноэтапными алгоритмами обнаружения целей являются сеть обнаружения целей Yolov4 и сеть обнаружения целей Yolov3. Основной принцип формулировки следующий:
4.2. Сеть обнаружения цели восстановления изображения
4.2.1. Network Framework
Сеть обнаружения целей Yolov4 вводит изображение цели в эту сеть обнаружения целей; сначала функции остаточного изображения извлекаются магистральной сетью CSPDarknet53 [12], а затем функции помещаются в расширенную сеть извлечения функций (Spatial Pyramid Pooling, SPP) для разделения контекстных функций, а затем через объединение путей сеть (Path Aggregation Network, PANet) для объединения функций и, наконец, многомасштабного прогнозирования с использованием головы Yolov3; конкретная схема сетевой модели показана на рисунке 3.

4.2.2. Функция потерь
Функция потерь сети обнаружения целей Yolov4 в основном состоит из функции потери достоверности (достоверности), функции потери положения якорной коробки и потери классификации (L-класс) вместе. Функциональная формула принципа функции потерь сети обнаружения целей Yolov4 выглядит следующим образом:
4.3. Кодеры для восстановления изображений
В области восстановления изображений с глубоким обучением в области обработки изображений контекстное кодирование, предлагаемое в литературе, может напрямую и быстро предсказывать структуру поврежденных областей и изображений, но обучение является более трудным.Для генерирующей состязательной сети (GAN), которая является горячей точкой исследований в последние годы, эффект восстановления изображений с высоким разрешением не очень хороший, а в процессе обучения сеть генератора и сеть дискриминатора имеют недостаток в том, что они не сходятся легко во время обучения, поэтому выбирается структура кодер-декодер (кодировщик), которая обычно используется в поле восстановления (декодер). Состав выбран. Базовый формульный принцип его работы следующий [13]:
Кодер-декодер, сетевая модель, которая может генерировать другую выходную информацию на основе входной информации, может быть применена к проблеме Seq2Seq; Seq2Seq может применяться в системах перевода, вопросов и ответов и т. Д.Для решения проблемы Seq2Seq предлагается кодер-декодер, который в основном применяется для сжатия данных и впоследствии используется для уменьшения шума изображения, генерации данных и т. Д. Общая структура кодера-декодера показана на рисунке 4.

Кодирование означает преобразование входной информации в вектор фиксированной длины, тогда как декодирование означает преобразование фиксированного вектора, сгенерированного кодером, в выходную информацию. Структура кодер-декодер имеет множество типичных применений, но ее структура имеет множество недостатков и ограничений; Самым большим ограничением является то, что структура имеет только вектор, который соединяет кодировщик с декодером, который обычно называется фиксированной длиной вектора, которая является семантической информацией.Когда модель работает, кодировщику необходимо сжать всю входную информацию в семантическую информацию фиксированной длины [14]. Однако из-за этой единственной структуры это приведет к тому, что информация о содержимом ввода в начале будет перезаписана информацией о содержимом более позднего ввода, и если содержимое вводимой информации длиннее, эта операция заставит декодер декодировать с меньшей точностью. Основной принцип его работы заключается в следующем:
Для устранения таких недостатков кодера-декодера обычно задействуется механизм внимания; эта модель будет фокусироваться на полезной информации в информации о последовательности в выходных данных и сразу же после этого производить выходные данные.Схема такой модели показана на рисунке 5.

5. Экспериментальные результаты и анализ
Целью восстановления изображения является использование информации, имеющейся в изображении, для восстановления недостающих частей изображения, а также возможно близкое к исходному изображению. После оценочных экспериментов в главе 3, в последней секции обнаружения коротких участков используется метод восстановления изображения на основе уравнений в частных производных для сети обнаружения цели, а сеть обнаружения коротких участков Yolov4 может быстро и точно обнаруживать короткие участки изображения с различным встраиванием. сильные стороны, расположение и размеры.После обнаружения коротких участков на изображении результаты обнаружения используются для работы по восстановлению изображения в этом разделе. Изображениям, создаваемым общей структурой кодер-декодер, не хватает характеристик деталировки глубины и они плохо фокусируются на особенностях текстуры искаженных областей, а восстановленные изображения неудовлетворительны. Для решения таких проблем в данной статье представлен механизм самовнимания в структуре кодер-декодер и улучшается самовнимание. Сетевая структура кодировщика-декодера, основанная на самовнимании, предложенная в этой статье, может уделять больше внимания особенностям искаженных областей, так что восстановление искаженных изображений обеспечивает хороший эффект восстановления.В последние годы модули внимания могут моделировать удаленные зависимости, а механизмы внимания достигли большого успеха в различных задачах обработки изображений. Для достижения глобальной ссылки для каждого пикселя появился механизм самовнимания. Рассматривая каждый пиксель в изображении как случайную переменную, получается ковариация между пикселем предсказания изображения и другими пикселями в изображении, и веса в нем получаются на основе корреляции между каждым пикселем и целевым пикселем, который является взвешенным сумма между всеми значениями пикселей [15].
5.1. Экспериментальные результаты
Предлагаемый в этой статье модуль самовосприятия используется для захвата инвариантных элементов из коротких областей с разными углами и местоположениями. В сети кодер-декодер с добавлением механизма самовнимания сверточный слой сохранит карты характеристик из предыдущих сверточных слоев. Используя кодер-декодер и слой самовнимания, получаются остаточные характеристики изображения, чтобы гарантировать качество сгенерированного изображения.Общая сеть восстановления искаженного изображения использует сеть кодера-декодера на основе самовосприятия для завершения восстановления искаженного изображения и вычисления разницы между сгенерированным результатом и изображением истинного значения (соответствующего перехваченной части неповрежденной области). Эффективность общей сетевой модели восстановления искаженного изображения, построенной в этой статье для различных реставраций, показана на рисунке 6.

Для кодировщика его основной задачей является получение остаточного изображения на входе и генерация потенциальных характеристик изображение, я.е., пиксели изображения. Прогнозирование выполняется как глобальное ограничение с использованием возможности структурированного прогнозирования с ограничениями кодировщика, основанного на платформе AlexNet. Роль декодера состоит в том, чтобы сгенерировать недостающую часть изображения с использованием потенциальных функций, сгенерированных кодером, и после прохождения через декодер целевой размер достигается повышающей дискретизацией. Кодер и декодер обычно соединяются промежуточным канальным уровнем, чтобы лучше определить местонахождение недостающих областей; Затем в этой статье вводится уровень механизма внимания.По сравнению со стандартной структурой кодера-декодера, механизм самовосприятия, предложенный в этой статье, фокусируется на особенностях остаточного изображения, а сверточный слой сохраняет характерные области предыдущего сверточного слоя; с помощью этого кодера-декодера можно получить признаки остаточной области изображения, тем самым обеспечивая качество сгенерированного изображения. В кодировщике используется пакетная нормализация; пакетная нормализация может регулировать числовой вывод нейронной сети, чтобы сделать его более стабильным; В этой статье пакетная нормализация выполняется для каждого канала после вычисления свертки и перед функцией активации.Функция нелинейной активации Re LU используется для кодера, а функция активации LU с утечкой используется для декодера.
Структура модели глубокого обучения имеет сложное и большое количество неявных слоев; модель обладает высокой способностью к обучению, но модель склонна к переобучению (переобучению) после обучения. Переоснащение также может произойти, когда модель имеет большое количество измерений элементов, небольшое количество выборок данных и высокий уровень шума. Увеличение набора данных может использоваться во время подготовки набора данных, чтобы предотвратить переобучение.Дублируйте, измените или удалите данные в наборе обучающих данных, чтобы сбалансировать долю выборок различных типов функций в наборе данных. Например, панорамирование, поворот или масштабирование существующих изображений в наборе данных увеличивает количество наборов данных, чтобы модель могла лучше изучить особенности различных типов изображений [16].
Перед началом экспериментов в этой статье набор сетевых данных восстановления предварительно обрабатывается, который используется в художественном дизайне окружающей среды, где — входное изображение с дефектной областью, а это целевое изображение (основная истина).Сначала изображения в наборе сетевых данных восстановления разделяются на изображения и, и изображения и перехватываются относительно большего размера, чем размер входного изображения сети восстановления, а затем более крупный набор данных перехватывается с соответствующим размером входного сетевого изображения в качестве входное изображение. Предварительная обработка набора данных для сети восстановления в основном выполняется путем объединения входных данных по горизонтали, что делается для увеличения данных для ограниченного набора обучающих данных и предотвращения возникновения переобучения в сети восстановления изображений.Однако код разбивает его в процессе обучения, сегментируя его на отдельные изображения, такие как и. Конкретный эффект показан на рисунке 7.

5.2. Анализ результатов
Набор данных сети восстановления дефектных изображений также состоит из обучающего набора и тестового набора; Всего выбирается 10 000 дефектных изображений и 10 000 истинных изображений, из них 14 000 положительных и отрицательных образцов [17], включая 7 000 положительных образцов изображений и 7 000 отрицательных образцов изображений, из которых 70.00% подготовленного набора данных (14 000 изображений) используется в качестве обучающего набора для обучения алгоритма восстановления изображений. Остальные 30,00% (6000 изображений) из 3000 отрицательных образцов используются в качестве тестовых данных для подтверждения эффекта восстановления дефектных областей в этом исследовании [18]. Для 7000 отрицательных выборок в обучающем наборе набора сетевых данных восстановления конкретное количество построенных распределений показано в таблице 1.
9024 904 904 500
Обучающий набор Отношение площадей Количество Прочность
5000 листов 5% 1000 30%
10% 2000 40%
40% 500 20%
Метод восстановления, описанный в этой статье, сначала сравнивается количественно на наборе данных сети восстановления, созданном в этой статье [19], и среднем величина убытка — 2.21% используют схему, предложенную в этой главе, что доказывает, что метод, описанный в этой статье, обеспечивает наивысшую числовую производительность для точного вывода правильного содержания, а детали искаженного изображения являются входным изображением, как показано на рисунке 8.

Сравните несколько моделей восстановления изображений, эффективность восстановления которых показана на рисунке 9.

Применение метода восстановления изображений на основе дифференциальных уравнений в частных производных в экологическом искусстве и дизайне чрезвычайно важно; такой эффективный метод реставрации может улучшить дизайн средового искусства [20].
6. Заключение
В современном быстрорастущем информационном веке большой объем данных используется в форме изображений для повседневной коммуникации и для дизайна окружающей среды из-за ошибок передачи оборудования или проблем с нестабильностью сети, которые приводят к потере сетевых пакетов. , так появилась технология восстановления изображений. Методы восстановления изображения могут улучшить качество обрабатываемого изображения и добиться визуального комфорта. Традиционные методы восстановления имеют такие недостатки, как трудоемкость и плохие результаты восстановления.
Для решения таких задач в данной статье предлагается метод восстановления изображений, основанный на уравнениях в частных производных. Метод в основном состоит из двух частей: обнаружение коротких участков и восстановление коротких участков. Часть обнаружения искаженной области включает в себя создание набора данных искаженного изображения и проверочного набора различных влияющих факторов. Для части восстановления искаженной области в этой статье предлагается механизм самовосприятия на основе кодера-декодера для алгоритма восстановления искаженного изображения.Новый механизм самовнимания разработан и объединен с кодером-декодером для решения проблемы неоднозначности в эффекте восстановления, предложены потеря совместной реконструкции и функция состязательных потерь, а для оптимизации деталей выбран оптимизатор Adam. Искаженные области, обнаруженные сетью обнаружения, соответствующим образом ограничиваются расширенным диапазоном, а обрезанные положительные и отрицательные образцы предварительно обрабатываются путем горизонтального сращивания. Результаты экспериментов показывают, что сеть эффективна при восстановлении поврежденной области с небольшой площадью, низкой прочностью заделки и простым фоном.
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт

Рубрики
Бизнес
Где искать
Инвестиции
Разное
С нуля
Советы
Copyright bonusnik2.ru 2025 | Theme by ThemeinProgress | Proudly powered by WordPress