简介:摘要:我国是人口大国,面临着巨大的人口用水压力。污水处理每年都需要我国投入巨额资金,以保证人们的用水安全和水资源的可持续发展。除此之外,伴随我国经济迅猛发展,人们对生活品质的追求越来越高,人们的环保意识也得到了显著提升。开始意识到“废物处理问题”的重要性,一方面,不希望污水处理的污泥中含有的有害物质污染城镇居民居住环境;另一方面,从污水处理厂角度出发,每年需要花大额资金进行污泥处理,这给污水处理厂的运营造成了巨大的经济负担。加强污水处理中的污泥资源转化利用率,是为企业降本增效的有效办法。所以,我国开始重视资源的“二开率”,旨在实现节能环保、降本增效的目标。
简介:摘要 螺杆式空压机组合式干燥机后处理分冷冻式干燥和无热吸附式干燥两部分,其中冷冻式干燥部分的制冷压缩机需要消耗电能,无热吸附式干燥部分再生时需要消耗15-20%的成品压缩空气,极大地浪费能源,本文对螺杆式空压机后处理节能的实例进行了详细分析。根据分析结果,对空压机后处理节能提出了对策和建议。
简介:摘要:目的:人工智能在冠状动脉CT血管成像图像后处理和冠状动脉狭窄诊断中的应用。方法:回顾性分析2020年1月至2022年1月40例同时行CCTA和经皮冠状动脉造影(coronaryarteriography,CAG)患者的影像学资料。图像后处理及诊断分为人工组和AI组,比较两种方法后处理用时和图像质量主客观评分及评估冠状动脉斑块性质的差异。以CAG结果为金标准,以血管为单位,比较两种方法诊断冠状动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率的差异,并采用Kappa检验评价其结果的一致性。结果:AI组后处理及诊断用时为(236.57±20.66)s,较人工组[(789.74±63.38)s]缩短了约70.04%(P<0.05);两种方法得到的图像质量主客观评分差异均无统计学意义(均P>0.05)。AI组检测斑块总准确率为96.32%(131/136)。人工组与AI组对冠状动脉钙化斑块、非钙化斑块及混合性斑块检出差异无统计学意义(P>0.05),且一致性较好(Kappa=0.901,P<0.001)。以血管为单位,AI组诊断冠状动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为87.72%(50/57)、94.12%(48/51)、94.34%(50/53)、87.27%(50/53)和90.74%(98/108),与CAG诊断冠状动脉狭窄一致性较好(Kappa=0.815,P<0.001)。结论:AI在CCTA图像后处理效率、斑块性质识别及冠脉狭窄诊断方面具有一定的优势,可作为分析诊断CCTA的有效辅助工具。
简介:【摘要】目的 探究人工智能AI对冠状动脉CT血管成像图像后处理和诊断冠心病的应用价值影响。方法 筛选2022年 5月~2023年5月的60例疑似冠心病患者作为本次研究对象,均开展冠状动脉CT血管成像扫描检查,而后将其分为两组,每组30例,医生组由专业医师进行图像处理和分析,AI组采用人工智能AI技术进行图像处理和分析,评估人工智能AI在冠心病诊断中的应用价值。结果 AI组的图像后处理和诊断时间短于医生组(P<0.05)。AI对各冠脉狭窄的检出率与医生相比无统计学意义(P>0.05)。结论 人工智能AI辅助医生,有利于提高冠状动脉CT血管成像图像后处理效率,从而为冠心病的诊断提供有价值的参考,值得研究和推广。