电检机车辆漏检怎么处罚找不到问题请问是啥原因

漏检原因分析?
漏骸的什么异常?是功能还是外观、尺寸?每个异常都有不同的原因,不知道你们是不是抽检?建议从抽样是否均匀?仪器设备有无故障?人员有无教育训练或培训?这几个方面着手分析!
剃须刀片分量的金属都能检查出来,金属匕首就不要考虑了,除非塑料的
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XX车管所领导:你们好!我是XX-12345的车主,因XX事情导致XX次年审没有及时参加,给贵所带来了工作上的诸多不便,现在特向贵所申请批准我参加此次年审。望贵所领导批复!为盼!李XXX年X月X日尽量把事情说的可怜点、让他们看到同情点,另外别忘记同时打点下有关工作人员。
本文由tonyxiong77992贡献pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT,或下载源文件到本机查看。iltt信■o科教前沿o2008年第35搠输油管道泄漏检测及定位技术综述朱志千王兮璐 I西安科技大学陕西西安710054)【摘要】输油管道的泄露,不仅会造成巨大的经济损失,还会带来极大的危险,而且套造成对环境的严重污染。对此,本文系统介绍了近年 来国内,F,II油管线泄满检测及定位技术,并对比了各种方法的优缺点。 【关键词】输油管绒;泄露;检测;定位0.引‘言 管道运输具有平稳连续,安全性好,运输量大,质量易保证,物料 损失小以及占地少,运赞低等特点,已经成为石油运输的首选方式。然 而.由于管道服役时间不断增长而逐渐老化,或受到各种介质的腐蚀 以及人为破坏等因素,会引起管道泄漏,严重威胁着输油管线的安全, 及周围的自然环境,同时带来不可估量的经济损失。 目前,国内外出现多种输油管线泄漏检测及定位方法,其中包括 基于硬件的检测方法,如人工巡线、“管道猪”、声发射技术等;基于软 件的检测方法,如负压波法、压力梯度法等。时性较强,对泄漏点的定位较为精确。但是,声发射信号在输油管道上 传播的距离极为有限,不利于长距离检测。闭 基于硬件检测的方法还有很多。比如管内智能爬机系统(即“管道 猪”)、光线检测、电缆检测及GPS检测等。3.软件检测方法基于软件的检测方法是指根据计算机数据采集系统(如SCADA 系统)实时采集管道的流量、压力.温度及其他数据,利用流量或压力的 变化、物料或动量平衡、系统动态模型、压力梯度等原理,通过计算对 泄漏进行检测和定位。 3.1负压波检测法 当管道发生突然泄漏时,由泄漏部位会产生一个向管道上游或管 道下游传播的减压波,称之为负压波。在管道两端设置压力传感器,当 传感器检测到负压波。就可以削断泄漏并对泄漏进行定位。应用负压 渡检测法的关键问题是如何区分正常操作与泄漏带来的负压波。负压 波检测法灵敏准确。可以迅速地检测出大的泄漏,但是对于比较小的 泄漏或已经发生的泄漏效果则/fi明显。‘31 3.2压力梯度法 当输油管道内原油流动平稳时.压力沿管道是线性变化的,也就 是说.压力呈斜直线分布。在管道的上、下游分别设置两个压力传感 器.通过上、下游的压力信号可分别讣算出管道的压力梯度。当管道发 生泄漏时,泄漏点前的流量变大,压力梯度变陡;泄漏点后的流量变 小,压力梯度变平,其折点就是泄漏点。由此可以计算出泄漏点的位 置。在实际运行中,由于沿管道压力梯度是非线性分布,因此压力梯度 法的定位精度较差,并且仪表测量的精度和安装位置都对定位结果有 较大的影响。 3.3小波分析法 小波分析是20世纪80年代中期发展起来新的数学理论和方法, 是一种良好的时频分析工具。利用小波分析可以检测信号的突变、去 嗓、提取系统波形特征、提取故障特征进行故障分类和识别等。因此, 可以利用小波变换检测泄漏引发的压力突降点并对其进行消噪,以此 检测泄漏并提高检测的精度。小波变换法的优点是不需要管线的数学 模型。对输入信号的要求较低,计算量也不大,可以进行在线实时泄漏 检测。克服噪声能力强,但是,此方法对由工况变化及泄漏引起的压力 突降难以识别.易产生误报。 3.4瞬变模型法 瞬变模型法是建立管道内流体流动的数学模型,在一定边界条件 下求解管道内流场。然后将计算值与管道端的实测值相比较。当实测 值与计算值的偏差大于一定范围时,即认为发生了......余下全文>>
最好咨询当地车管所,因为即使答复你的人当地可以但不代表你那儿可以。
拿原车主的死亡证明去办理过户及检车手续。
车子办理完毕车检手续,处理完毕违章,手续齐全,是可以办理二手车过户的。车牌照,不允许办理过户,规定是,车牌在原车主持有使用满3年后,卖掉车子,可以申请保留半年,买新车继续使用这个牌子,不满3年或是车主不想要车牌,过户车子后,车管所会收走车牌
不能过户还买什么。不过户说明车子还在卖方名下,你买过来没证据证明车是你的
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对人脸检测中误检漏检的一些理解~
人脸检测是二分类问题,误检指的是非人脸被认为是人脸,漏检指的是人脸被认为是非人脸,误检和漏检的理论解释有一些,本文尝试从下面这个角度与童鞋们探讨一下误检漏检的原因。
如果训练样本比较少(小样本问题),会造成人脸检测的误检还是漏检?
答案应该是漏检,请看下面这个图,假设特征在二维空间中进行表征(w1,w2),黑色圆圈代表正样本(人脸),黑色叉叉代表负样本(非人脸)。红色圆圈和绿色圆圈代表不同训练样本集合学习到的分类器。这里我们进一步假设红色圆圈是最优分类器,绿色圆圈是当前训练样本集合学习到的分类器。
红色圆圈代表样本多样性最好的正样本集合学习到的分类器,这个集合训练出来的分类器的性能是最好的,然而,由于训练样本个数较少,虽然没有负样本,但多样性不足,只能形成绿色圆圈代表的分类器,从图上看,这种训练样本集学习出来的分类器势必会造成一些正样本被错分为负样本,却不会令负样本被分为正样本,因为小样本得到的分类器始终是正确的,只是性能不足而已,在图上就表现为,绿色圆圈始终会在红色圆圈之内。所以,小样本问题会造成漏检,而不是误检。
然而,为什么在做人脸检测的时候,样本不够多,发现误检漏检都很多?什么情况下会造成人脸检测的误检?
如果正样本训练集合中,存在着负样本(这点非常常见,需要花费较多的人力进行筛选),那么训练出来的分类器,无论如何都会导致一定程度的误检,即便是小样本问题,如果此时训练样本中存在着负样本,那么同样也会导致误检,如下图所示。
所以,在做人脸检测的时候,如果发现结果不是很理想,如果是漏检较多,那就应该尽可能增加人脸样本,如果是误检较多,那么就要检查一下正样本(人脸)训练集合中,是否有一些干扰样本混在其中。同时,也要观察负样本集合,确保其中不要含有任何人脸样本。
再说说另外一种情况,由于人脸存在着姿态,光照等各种复杂因素。导致正样本集合中人脸分布较为松散,这个时候,有必要进一步把人脸进行细分,分开训练。比如说,侧脸的分为一类,正脸的分为一类,低头的分为一类。然后各自训练,得到多个人脸检测器。那么,此时如果类别之间有所交叉,会不会造成漏检或者误检呢?
我认为不会,因为就算是正样本集合之间存在交叉,对于单个正样本集合来说,不论其余样本是否均为负样本,它能够保证的只是判断自己能力范围内的正样本,判断不来的,完全可以由其他正样本子类确定。如上图所示,三个正样本子类存在交叉,只要其合集学习到的分类器在红色圈圈内,变和混合单类没有什么区别。
以上分析,均出于个人理解。有错误,请指正,谢谢!
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体检中心错检漏检我怎么维权
今年3月中旬,我带我父亲在合肥市**中心办了老年体检套餐,体检时我父亲告知外科医生大便流血一年多,医生指检摸了下,手套上也带出了血,给定为痔疮,我们就没重视了,2个月后5月底便血颜色发黑,到我们小县城医院检查,医生也是指检手摸了下说这不是痔疮,是直肠癌,建议去大医院再确诊。我父亲又来到了合肥安医做了肠镜确诊是恶性直肠癌。现在手术做了身体很虚。以后还要有7--10次化疗。。还有漏检,别的我看不出来,就骨密度这项没做。请问律师这样错检漏检体检中心应付多少责任?
体检机构是有过错的,建议到卫生局投诉申请医调委调解,调解不成的可以通过诉讼处理
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错检是指检错物料、或拿错图纸、或看错图纸参数、或用错仪器、或用错误方法、或在错误的环境下,(以上一种或几种情况下)进行的产品检验。
漏检是指该检验的没检验,如漏检某一项参数,或某几项参数,或某件产品,或某些件产品。
误判,是指做出错误的判断,不良的判为合格的,合格的判为不良的。
错检、漏检是误判的(可能的)原因,误判是错检或漏检的(可能的)结果。
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