目前，传统的风机叶片缺陷检测方法主要依赖人工视觉，存在效率低下和准确性不高的问题。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于深度学习的风机叶片缺陷自动识别技术。该技术利用深度神经网络模型，通过对大量标注好的风机叶片图像进行训练，实现了对风机叶片缺陷的自动识别。本研究结果表明，基于风机叶片缺陷自动识别技术具有较高的准确性和效率，在风机维护和管理中具有广阔的应用前景。

近年来，国内大宗散货进出口贸易额持续提高，推动了国内对外贸易的进一步发展，同时也给港口设备带来了更大的压力。而通过对电气自动化技术的合理应用，能推动港口设备运作效率的显著提升，因此，有关人员应当全面掌握该技术的应用要点，为我国港口建设事业提供助力。

应用现代技术对汽轮机进行创新与改造，进一步提高其流通效率，能有效控制汽轮机的漏气故障并解决设备运行能耗过大的问题，对可持续发展有积极影响。基于此，本文先讨论了影响汽轮机运行的主要因素，提出了汽轮机改造的主要方向以及冗余改造技术、节能改造技术、运维优化技术在汽轮机改造中的实践应用。

本文旨在研究智能设备运行数据的挖掘和异常检测方法，以提高对设备运行状态的监测和管理效率。首先，介绍了智能设备运行数据挖掘方法，包括数据采集、预处理和各种数据挖掘算法的应用。然后，探讨了智能设备异常检测方法，涵盖统计分析和机器学习两大类方法，并详细阐述了各种具体的异常检测手段。最后，通过案例分析验证了所提出方法的有效性和实用性。

在医院开展医疗卫生服务时，因医疗器械不良事件而导致的医患纠纷和医疗事故会给患者就诊和医院发展带来严重的不良影响，针对其风险展开评估和预测，不仅能提前发现各类潜在风险，还能及时采取针对性处理措施，提高医院的管理水平。在口腔医疗领域，因其设计的医疗器械品目繁多、器械精细，患者口腔内部空间狭小，各类病症复杂，众多不良因素导致口腔器械不良事件发生率偏高，当前国内口腔科器械不良事件上报数已经进入前十之列。本文依托口腔医疗器械事故上报数据，基于朴素贝叶斯理论建立风险监测模型，通过对口腔科器械不良事件及相关伤害事故的数据进行分析，对潜在口腔器械不良事件进行风险预警，并提出了一些风险防控建议。

本文旨在探索电厂输煤系统中智能监测与远程管理技术的应用。我们深入研究了输煤系统结构、智能监测技术和远程管理框架。通过实时监测系统的设计，引入先进算法，可以提高系统的效率和可靠性。智能监测技术能显著改善系统性能。最后，提出未来研究方向，包括性能优化和安全性研究。这项研究为电厂输煤系统的进一步发展提供了实质性的指导，助力电力行业向更高效、可靠、可持续的未来迈进。

随着环保法规的日益严格，低氮燃烧技术已在 670MW 机组中广泛应用，旨在减少氮氧化物排放。但实际运行中，部分改造后的机组出现了锅炉结焦问题，对机组运行造成了不小的困扰。本文针对 670MW 机组低氮燃烧器改造后出现的结焦现象，从其结焦现状入手，深入分析其产生的原因，并对燃烧器的清理和维护策略进行探讨。本研究旨在为同类问题提供解决思路，为实际运行提供指导。

为了解决智能更换刀片机器人视觉辅助系统的定位问题，本文提出了基于 U-Net 和形态学边缘检测算法的定位方法。首先，对 U-Net 网络中激活函数和损失函数进行改进，并应用改进 U-Net 算法进行刀片 ROI 粗提取，其次对基于 Laplacian 算子的边缘检测方法进行改进，应用改进的万向边缘检测算法对图像进行精确定位。对提出的基于 U-Net 和形态学边缘检测算法的定位方法进行仿真实验，结果表明，该方法能够有效提高定位准确率，从而证明算法的有效性和时效性。

毛细管电泳（capillary electrophoresis，CE）又称高效毛细管电泳（HPCE），是以毛细管作为通道，用高压电场作为驱动的新型液相分离技术，该技术使得分析化学从微升水平进入纳升水平成为可能，甚至实现了单细胞分析、乃至单分子分析，为生物大分子的分离分析提供了新的方向。毛细管电泳技术具有多种操作模式，如毛细管区带电泳、胶束电动毛细管色谱、毛细管凝胶电泳、亲和毛细管电泳、毛细管等电聚焦电泳、毛细管等速电泳、毛细管电色谱以及 CE/MS 联用等，在多个方面展现了其独特的优势和应用价值。具有广泛的应用范围，其中包括环境分析、临床医学、食品分析、药物分析、基础科学研究等领域。本文详细讲述了毛细管电泳仪的原理、医学应用，探讨了 Sebia Capillarys 2 NEONAT FAST 全自动毛细管电泳仪的常见故障及处理方案。

本文针对火力发电厂曝气风机推力侧轴承过热问题，分析了离心式曝气风机轴承过热发生主要原因的末端因素，阐述了具体解决对策，为今后解决类似的工作缺陷拓展了新的方法和思路。