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浪费会快速累积，甚至造成停工。空气浪费带来的高成本根据美国能源部的数据，压缩空气管道中单个1/8”(3mm)泄漏点每年的成本超过2,5美元。据美国能源部估算，对于美国国内维护不善的普通工厂，泄漏造成的浪费可达到其压缩空气总量的2%。为了弥补泄漏引起的压力损失，工厂往往通过购容量大于实际需求的压缩机进行补偿，这就需要大量的资本成本，且增加能源成本。除了成本的考虑外，空气泄漏还会引起资本支出、返工、停工或质量问题，以及维护成本增大。
众所周知，电机是一种能将电能转化成机械能的设备，它广泛应用在工业、农业、工、轨道交通、家用电器、等领域，可以说是无处不在。尤其随着行业中变频调速技术的发展，支持实时控制的电机可以说是越来越多，因为它们具备一些不可替代的特点：可根据负载需要进行实时的输出转速、转矩调节，以实现运动控制或者节能的目的。这类电机都有一个共同点——需要驱动器控制， 典型的可数是伺服电机和变频电机了。像传统的风机、水泵行业，原本是用三相异步电机的，现在都该用变频器+变频电机的组合了，就是为了实现对电机的调速控制，达到节能减排的目的。
有没有一个曝光时间能够安全涵盖一个场景的温度变化，并测量该场景的所有冷热物体？没有，但有另一个选项。解决方案：FLIR超帧技术FLIR超帧技术指的是，在一个快速的连续时间内，以逐渐加快的曝光时间拍摄一组4幅具有代表性的场景图像（子帧），然后重复这个循环。每次循环的子帧被合并为一个超帧，如我们所知，这个超帧结合了曝光时间不同的4个子帧的特性。这一过程称为叠加。采用这种方式，叠加算法生成的超帧图像对比度高，温度范围广。
在动物或人难以被观察到的漆黑夜晚，驾驶员可以通过红外热像仪在车载大屏幕上看到明亮的白色人体或鹿等任意形状的障碍物。步，实现红外热像仪在车辆上的装配，下一步合乎逻辑的——也是FLIR正在践行的，便是训练车载计算机识别红外热像仪探测到的障碍物。FLIR已经将机器学习技术应用于红外读出，帮助计算机学习以识别行人和骑行者等物体，就像其它传统可见光摄像头厂商正在研究并应用的图像识别技术。FLIR希望出一种系统，能够利用热成像来自动判断车辆前方的状况，以示驾驶员，或者在必要时采取紧急制动。
在这种采样率和分辨率下，可以看到许多波形细节。利用峰值检测和长记录长度捕获多个脉冲.利用峰值检测和长记录长度捕获多个脉冲对于这个信号，脉冲间隔超过6.5毫秒。为了获得与相同的采样率的信号，时间窗口扩展了5万倍，通过增加时间/分割和记录长度来捕获更多的连续脉冲。(峰值检测采集也被用来使窄脉冲更明显。)如所示，这将占用产品的整个标准记录长度。然而在20毫秒的采集中只捕获了3个3.25纳秒的脉冲。在这种情况下，只有0.00005%的捕获是我们测试需要的。
放大器输出节点在为滤波器选择组件时了的自由度，并且实现起来非常简单，尽管它可能需要后续的缓冲。当分流电阻值减小时，并联电感对频率响应有显著影响。在小于1mΩ的情况下，并联电感产生传递函数中的零点，通常导致在100kHz的低频率下产生拐角频率。这种电感增加了电流检测线路上高频尖峰瞬态事件的幅值，从而使任何并联电流检测集成电路（IC）的前端过载。这个问题必须通过在放大器输入端进行滤波来解决。请注意，无论商如何声称，所有电流检测IC都容易受到此问题的影响。
样品经色谱柱分离后收集,再经荧光分光光度计测荧光强度,影响因素多,测定复杂,后的液相色谱-荧光法则可以不经衍生化和收集分离物,只经化学除杂,浓缩后直接进样即可。用该法测定贯叶连翘中金丝桃素的含量也取得了较好的结果。液相色谱-示差折光测黄芪精口服液中黄芪甲苷的含量也都取得了较为满意的结果。对于只有紫外末端吸收,用紫外检测时灵敏度低,基线易漂移,示差折光检测其易受外界条件干扰,蒸发散射检测器能克服以上不足,响应值只与样品质量有关,其信号相应与质量成正比,不同化合物,质量相同则信号相应基本一致。
