损失

摘要： 基于中国统计年鉴中的省际面板数据,实证研究了互联网发展对交通事故的影响,结果表明,在控制了相关因素后,互联网发展显著降低了中国交通事故,相对于宽带互联网而言,移动互联网对降低交通事故的作用更大。因此,从进一步降低交通事故的角度看,各级政府应该充分认识互联网发展在公共交通管理方面的作用,通过降互联网的使用费用,大力发展互联网,特别是移动互联网,来降低交通事故对社会所造成的危害,从而保障人民群众的基本权益。

摘要： 随着生活水平的提升,人们对食物营养的关注度也在不断升高。食物原料的烹饪与加工会导致营养素的流失。因此,烹饪时需根据食材的特点,科学选择烹饪方式,减少食物中营养素的流失,提升食物的营养价值。本文阐述了食物原料在烹饪过程中营养素流失的原因及控制措施,为人们合理选择烹饪方式提供参考。

摘要： 本文分析了国内外森林火灾损失评估现状,探讨了森林火灾损失评估方法的主要完善措施,结合今后森林火灾损失评估方法的内容和任务,提出我国开展森林火灾损失评估工作的重点。

摘要： 羊传染性脓疱又名羊传染性脓包性皮炎,俗称“羊口疮”,是由传染性脓疱病毒所引起的一种绵、山羊的接触性、急性人畜共患传染病,此病多见于羔羊,传播速度快且感染率较高,而成年羊则表现为散发,个体患病率较大。主要表现为口唇等部位形成红斑、丘疹、脓疱、溃疡、结痂等,该病对养羊业的危害较大,羊只患病时间过长时,也可继发肺炎、皮肤炎等各类炎症,造成患病羊只死亡,进而给养羊业带来巨大的经济损失。本文通过对绵羊传染性脓疱的流行特点、临床症状、病理变化、治疗及预防措施进行综述,以期为进一步促进养羊行业的发展,缓解该病对养羊行业带来的损失提供参考。

摘要： 如果说在前几十年缺乏空间交通管理仅仅会带来财产的损失和太空环境的污染,那么在商业载人航天时代来临之后,如果不能实施有效的空间交通管理,那么就可能会带来非常可怕的人员伤亡。哪怕只损失一个载人航天器,损失个位数的生命,给全人类带来的精神创伤也是非常严重的。

摘要： S-Zorb装置在长期低负荷运行中出现进料换热器偏流、再生取热泄漏、辛烷值损失大等问题。对S-Zorb装置在长期低负荷运行中出现的问题进行了分析,提出整改措施,维持装置长周期稳定运行。

摘要： 以陕西省扶风县为例,介绍当前小麦机械化收获的损失情况,分析机收损失的构成及原因,提出小麦机收减损的措施。

摘要： 了解婴幼儿配方奶粉生产过程和货架期内维生素含量的变化情况,对于优化生产工艺、确保产品中所有维生素含量在货架期内符合国家标准要求具有重要意义。本文对国内外对于婴幼儿配方奶粉生产和储存过程中维生素损失情况进行的研究进行了汇总分析,可供业内人士参考。

摘要： 水利工程移民安置规划工作中,企业单位的安置是重点也是难点。通过梳理江苏省水利工程建设对受影响企业安置补偿的流程,得出企业安置补偿的重点是受影响程度分析和相应的损失补偿,前者直接决定企业的安置方案,后者关系到企业补偿的公平、合理、全面性。企业损失补偿既要分析有形的损失,也应重视无形的损失,并且要选用合理的标准和科学的方法对损失进行测算。

摘要： 天气生成器是采用随机过程论,并结合概率论和数理统计的方法生成气象数据的一种模型,它可以模拟出对灾害时空模式的分析和预测中关键的高分辨率、连续的气象数据。在梳理了天气生成器的产生、发展过程与5种主流天气生成器的定义原理与使用情况的基础上,重点关注了天气生成器在自然灾害评估中的角色地位与作用。研究表明,主流的天气生成器多基于马尔可夫链或半经验模型,计算转移概率并发生降水,进而得到其他日值气象数据,近年来多用于水文、气象、农业和灾害综合风险评估等领域。天气生成器可以结合致灾阈值,评估致灾因子发生的强度与频率,或结合水文农业模型对灾害进行评估;也可以结合农作物估产模型,评估损失与脆弱性,或结合未来排放情景,对全球变化背景下未来灾害情况进行预估。但各个模型也存在一定的模拟数值不准确、精度差、极值模拟差的问题。天气生成器的模拟数据是灾害评估中的一种科学的代用资料,进一步开展对天气生成器在灾害学领域的研究,对防灾减灾具有重要的意义。

摘要： 本课题采取分层PPS随机抽样，将河南省142家小麦粉加工企业按照日加工量进行分层后，采取不等概率抽样方法对其中40家进行调查。调查结果显示：小麦粉加工损失率为1.96％，其中小麦储藏过程、原粮水分、加工中有无撒漏、原粮杂质含量等都与小麦粉加工损失率有关系。此次调查对粮食加工损失的原因也做了进一步分析，并提出粮食加工战损对策。

摘要： 本文从管理模式、地测资料、采矿基本原则、采矿充填工艺、施工管理等5个方面，总结、分析了狮岭深部地段保持低贫化损失率的措施，针对存在的一些问题，提出了建立和完善废石回填、出碴系统和大、小出矿设备配套使用的建议，为18万吨达产做好准备。

摘要： 文章总结2006“桑美”台风对苍南鹤桑顶口风电场赞成的损失，以及从中得出的一些启示。2006年8月10日“桑美”于在鹤顶山风电场附近的马站镇登陆过程中浙江省和福建省遭受重大人员和财产损失，处于台风中心路径上的苍南风电场28台风电机不同程度损坏，其中5台600千瓦风电机被吹倒，33支叶片吹断，总体损失在7000万人民若。文章在调查

摘要： 茂名乙烯1#裂解装置在高负荷运行时,丙烯精馏塔塔釜丙烷产品中丙烯损失比较大,本文分析丙烯损失大的原因,优化生产操作的方法,增加丙烯的收率,提高装置的经济效益.

摘要： 本文针对丙烯精馏系统丙烯损失过大的原因进行了分析,并提出了相应的优化措施,在减少丙烯损失方面进行了一些尝试取得较好的效果,提高了丙烯收率.有效减少装置损失.

摘要： 本发明公开了一种减少窑筒体表面热损失和无窑头余风热焓损失的水泥生产系统，该系统去除了窑头烟囱，还包括连接窑头引风机和篦冷机冷却风机的窑头余风循环单元、和设置在回转窑筒体上的筒体余热回收装置；窑头余风循环单元由窑头余风循环管道、风量分配器和若干个出风管道组成，窑头余风循环管道一端与窑头引风机出风口连接，窑头余风循环管道另一端与风量分配器进风口连接，风量分配器出风口与对应出风管道一端连接，出风管道另一端连接对应篦冷机中部风室下方冷却风机，将窑头余风送入篦冷机中部风室；筒体余热回收装置进水口与冷水水箱相连，出水口与AQC炉相连。本发明达到窑头余风热焓全部利用，同时减少窑筒体表面热损失，提高了全系统热效率。

摘要： 本发明涉及一种基于感知损失和风格损失的图像扩展方法，包括：对预处理后的数据集送入到构建好的图像扩展网络中，图像扩展网络包括重构路径和生成路径，重构路径用于输入待补全区域图像，获取其待补全部分的先验信息，最后重构出原始图像；生成路径用于输入缺失图像，利用重构路径得到的先验分布，引导图像的生成过程，在训练过程中，重点引入感知损失和风格损失约束生成图像的纹理和风格，改善了传统方法的扭曲模糊结构。感知损失和风格损失分别获取已知区域的语义信息和整体风格，从而有助于网络把握图像的真实纹理风格。

摘要： 劳动生产率损失成本计算系统包括：就业信息存储部(21)，存储关于每个从业者的就业信息的数据；健康诊断结果存储部(22)，存储关于每个从业者的健康诊断的数据；压力检查结果存储部(23)，存储关于每个从业者的压力检查的数据；设定数据存储部(300)，存储设定数据；劳动生产率损失成本计算部(40)，根据就业信息存储部(21)存储的项目数据、健康诊断结果存储部(22)存储的项目数据以及压力检查结果存储部(23)存储的项目数据计算劳动生产率损失成本；以及输出部(50)，将已计算出的劳动生产率损失成本输出。

摘要： 压力损失决定装置(1)具有路径跟踪部(30)、配管信息管理部(50)和损失决定部(40)。路径跟踪部(30)从三维建筑物信息中提取应该配置配管的平面，对平面进行网格分割而分割成多个单元，设定作为配管的始点的始点单元和作为终点的终点单元。配管信息管理部(50)存储有表示流体在单元之间的压力损失值的损失信息(51)。损失决定部(40)检索通过从始点单元到终点单元的单元的连接而形成的多个配管路径，针对多个配管路径的各配管路径，使用损失信息(51)决定从始点单元到终点单元的压力损失值。

摘要： 本发明提供了一种损失分布计算系统，包括：频率分布/规模分布输入部分，用于输入关于频率分布和规模分布的信息；规模分布离散化部分，用于执行针对输入规模分布的上部离散化和下部离散化之一或者两者；子复合分布计算部分，用于在执行对所有事件的划分之后计算针对所有事件之外的部分的损失的累积和的概率值，以便计算上部子复合分布和下部子复合分布之一或者两者，上部子复合分布基于频率分布和上部离散规模分布进行计算，并且下部子复合分布基于频率分布和下部离散规模分布进行计算；精确度计算部分，用于基于上部子复合分布和下部子复合分布之一或者两者计算损失分布函数的上限和下限，基于上部子复合分布和下部子复合分布之一或者两者计算函数作为损失分布函数的近似值，并且计算近似值的精确度；以及损失分布输出部分，用于输出关于具有由关于所计算的精确度的信息表示的保证的精确度的损失分布函数的近似值的信息。

摘要： 本文讨论了用于训练机器学习(ML)模型以基于图像数据确定深度数据的技术。训练可以使用立体图像数据和深度数据(例如，激光雷达数据)。可以将第一图像(例如，左图像)输入到ML模型，该模型可输出预测的视差和/或深度数据。预测的视差数据可与第二图像数据(例如，右图像)一起使用以重建第一图像。第一图像和重建图像之间的差异可用于确定损失。损失可能包括像素、平滑、结构相似性和/或一致性损失。此外，可以确定深度数据和预测深度数据之间的差异和/或预测视差数据和预测深度数据之间的差异，并且可以基于各种损失来训练ML模型。因此，这些技术可以使用自我监督训练和监督训练来训练ML模型。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘损失和风格损失的图像卡通化方法、装置、计算机设备及存储介质，其包括：将原始图像输入预设神经网络模型进行训练以获得卡通图像；计算第一训练模型、卡通图像和预设卡通图像的边缘损失值和风格损失值；根据边缘损失值和风格损失值调整预设神经网络模型的参数，并重新对原始图像进行训练以再次获得卡通图像；返回步骤二，并判断当前边缘损失值与上一次边缘损失值之间的第一差值是否在第一预设范围内以及判断当前风格损失值与上一次风格损失值之间的第二差值是否在第二预设范围内；若第一差值在第一预设范围内且第二差值在第二预设范围内，输出卡通图像。本发明可以在保证原图内容信息不丢失的前提下，提高卡通化程度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与损失权重分析的涡轮叶片损失模型构建方法，所述方法为了探究如何对现有涡轮叶型损失模模型修正，首先需对叶型损失中的各项损失进行拆分，并与现有模型的预测大小进行对比，分析得到需要修正的系数与项和需要添加的修正项，进而形成具有修正形式的损失预测模型。并通过对比具有不同叶型参数的涡轮叶型损失，找到需要考虑的叶型参数变量。利用人工神经网络模型建立需要考虑的叶型参数变量与需要修正的系数(或项和需要添加的修正项)之间的函数关系，并带入具有修正形式的损失预测模型，进而构建涡轮叶型损失预测模型。该方法能够准确预测具有较大攻角工作范围的涡轮叶型损失。

摘要： 本发明涉及图像深度学习领域，且公开了一种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法，包括以下步骤：第一步：首先使用Sign‑OPT攻击产生初始对抗噪声方向θ0和距离λ0；第二步：计算噪声维度不重要度矩阵β；第三步：使用二分搜索寻找一个阈值t，使得将β中高于t的值置0，低于t的值置1后，依然满足f(x0+λ0θ0·β)！＝y0，其中x0表示原始图像，y0表示神经网络对x0的正确分类类别，对初始对抗噪声方向θ0进行维度优化得到最终噪声方向θ'＝β·θ0。该种兼顾L2损失与L0损失的对抗攻击方法，与现有技术比较，不需要重复多次输入多个模型通路，节省了计算资源，受攻击的像素少。

摘要： 在本说明书的一实施例中，可以提供一种对灾害损失区域的损失规模进行评估的服务器的工作方法。此时，服务器的工作方法可以包括：获取至少一个以上的第一灾害图像的步骤；从至少一个以上的第一灾害图像分别推导出损失区域，并以所推导出的损失区域为基础通过贴标获取损失区域相关信息的步骤；以及，使用至少一个以上的第一灾害图像以及损失区域相关信息学习第一学习模型的步骤。