简介：

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简介：文章回顾了洗涤剂的发展历史,并用大量事实说明随着石化工业发展起来的石化合成洗洁剂,虽然给人的生活带来许多便利,但同时也造成对环境的污染和对人体健康的危害,应该引起人们的高度警惕,并指出用天然洗剂替代石化合成洗洁剂是洗洁剂今后发展的必然方向.

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简介：褪去冬的沉重，撩开春的困倦，夏的气息扑面而来，快换上轻快的夏装，收拾下行囊，带着你的数码装备去感受走自然的精彩吧！

简介：摘要教育的本质是培育人才，需要有明确的发展方向。政治教学作为立德树人的主阵地，培养学生的学科核心素养就成为本学科关注的一大焦点。只有牢牢抓住这个焦点问题，政治教学不但有了方向保障，而且也真正体现学科育人的价值观念。在核心素养视野下，需要贴近学生生活，发挥教师主导作用，开发整合课程资源，构建高中政治学科活动课。

简介：文章回顾了石化合成洗剂的发展历史,从经历的五代产品的发展过程中可以看出它经历了一个环保到不环保再到环保的曲折过程;分析了石化合成洗剂的主要成分及其清洗去污的作用原理着重指出目前使用的石化合成洗剂虽然给生活带来便利,但同时也给人体健康和生态环境都造成严重的危害;倡导使用新型环保型的第五代洗剂已成为新世纪中清洗剂发展的必然趋势.

简介：摘要现下，石化企业信息化步伐逐渐加快，有效应用云存储虚拟化技术，能够为其提供丰富的理论知识以及实践指导，从整体上提高石化企业竞争力。本文在云存储虚拟化技术简介的基础上，重点探究该技术在石化企业中的具体应用。希望同行在此借鉴经验，为新技术大范围推广做出应有贡献。

简介：<正>近日,台湾环保署增订石化业、石化专区污水下水道系统、晶圆制造及半导体制造业放流水标准,将氨氮、含氯或含苯等6项挥发性有机物以及DEHP等6项塑化剂列入管制。环署预估,将减少4000吨的氨氮排入河川水体,并可督促厂商谨慎处理含氯和含苯等致癌性较显著化合物、与加强制程废溶剂源头的管理。新增标准将管制石油化学业的河川与海洋管线放流水,其中苯、氯乙烯等6项挥发性有机物质,及DEHP、DNOP、DMP、DEP、DBP、BBP等6种塑化剂的含

简介：本文主要介绍了清水射流清洗、脉冲射流清洗、空化射流清洗、磨料射流清洗、带电气溶性射流清洗,还包括射流与机械刀具联合清洗等高压水射流清洗.并对高压水射流在清洗中的应用给予展望.

简介：最近一家陕西的洗涤用品公司提出的“石化合成洗涤用品有害论”的观点不光让读者吃惊也让部分从事洗涤用品生产的业内人士大跌眼镜：这家公司这么大胆，竟敢挑战全行业?对此该公司有关人士一再重申：他们并没有挑战全行业。他们挑战的只是一种观念。

简介：摘要本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。

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简介：提出了基于小波去噪结合自适应阈值的Canny算子进行返回散射电离图前沿提取的方法；简单介绍了小波变换去除噪声和用Canny算子进行边缘检测的基本步骤,结合返回散射电离图的统计特性和基本全局阈值技术,提出一种自适应阈值方法进行Canny算子硬阈值的确定方法.所研究的方法可有效的降低噪声对返回散射电离图前沿提取的影响,将返回散射电离图前沿成功提取出来.

简介：传统图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法,通过计算图像局部方向的角度矩阵,用优化最小化算法迭代求解实现图像去噪,不能保存图像边缘信息,去噪效果及稳定性差。提出基于能量回归滤波全变分图像自适应去噪算法,通过能量回归尺度空间滤波法获取滤波图像时,对源噪声图像进行多尺度二进小波分解获取小波变换系数及低频粗糙分量,采用能量回归滤波法计算小波系数并对小波系数进行重构,获取源图像的滤波图像。采用基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪算法从含噪滤波图像中分离出轮廓尺度图像,对含噪图像同轮廓尺度图像实施差计算获取含噪残差纹理细节图像,基于该图像运算获取规整化可信度参数λ后,采用基于参数P与λ的全变分图像自适应去噪算法对带噪滤波图像进行处理,得到消噪图像。实验结果表明：所提算法去噪效果佳,其具有较高的稳定性和效率。

简介：专家场（FieldsofExperts，FOE）图像先验模型是一种基于滤波器学习的高阶马尔可夫随机场（MRF）模型，对于许多图像复原问题该模型已经被验证其有效性。本文提出一种基于FOE图像先验模型的新的变分模型，用于相干斑噪声（乘性噪声）去噪。本文提出的变分模型需要求解一个非凸极小化问题，该问题可以通过iPiano（InertialProximalAlgorithmforNonconvexOptimization）算法来有效地解决。通过仿真图像和真实合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）图像的去噪试验，可以表明本文提出的算法与目前最好的相干斑去噪算法性能相当。此外，本文提出的算法适用于图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）平台并行加速，可以大大提高运算效率。