蒋雪松
- 作品数：306 被引量：719H指数：13
- 供职机构：南京林业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏高校优势学科建设工程资助项目江苏省农业科技自主创新基金更多>>
- 相关领域：医药卫生农业科学自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 一种电控自动分料执行机构
- 本实用新型提供了一种电控自动分料执行机构，包括安装于物料输送带末端的机构安装板，所述机构安装板上垂直设置有多个物料通道，每个所述的物料通道下方设置有一个分料装置，每个所述的分料装置包括通过折页连接的一个挡板，所述挡板安装...
- 姜洪喆蒋雪松茹煜许林云陈青成锋娜周宏平施明宏
- 文献传递
- 基于物联网的鱼塘水质监测及无人机施药投料系统
- 本发明公开了一种基于物联网的鱼塘水质监测及无人机施药投料系统，包括鱼塘监控系统和无人机施药投料装置，所述的鱼塘监控系统用于实时监测鱼塘水质状况并将所述的鱼塘水质状况传递给增氧机（15）启动增氧或者传递给用户终端（26）补...
- 陈青刘键仓业峥余兵张超许林云蒋雪松周宏平
- 文献传递
- 一种采用激光和磨料射流进行生物质材料复合加工的方法
- 本发明公开了一种采用激光和磨料射流进行生物质材料复合加工的方法，该方法的步骤如下：首先利用激光发生装置（2）产生激光束（3）作用在生物质材料（4）上，生物质材料（4）在被高温气化的同时产生有害炭化层；同时利用射流发生装置...
- 陈吉朋施明宏蒋雪松周宏平
- 护理分支专业社区护理现状调查及对策
- 2008年
- 蒋雪松
- 关键词：社区护理
- 急性有机磷农药中毒患者并发呼吸机相关性肺炎的影响因素分析被引量：1
- 2021年
- 目的分析急性有机磷农药中毒机械通气患者发生呼吸机相关性肺炎(VAP)的影响因素,为采取针对性干预措施提供科学依据。方法以河南省周口市9家代表性医院2018-2020年收治的急性有机磷农药中毒机械通气患者为研究对象,通过自行设计的调查问卷收集资料,分析其发生VAP的影响因素。结果共纳入264例机械通气患者,发生VAP31例,VAP发生率为11.7%。VAP组与非VAP组在使用呼吸机天数、激素使用史、免疫抑制剂使用史和抗生素使用史的差异均有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归显示,长期使用呼吸机和激素使用史是急性有机磷中毒机械通气患者发生VAP的危险因素(P<0.05)。结论长期使用呼吸机和激素使用史是急性有机磷中毒机械通气患者发生VAP的危险因素,应加强监测,缩短机械通气时间,合理使用激素,以降低VAP的发生。
- 段雪亚韩成义蒋雪松
- 关键词：有机磷中毒呼吸机相关肺炎
- 高射程喷雾机优化设计虚拟仿真实验教学
- 2019年
- 作为林业高校林业机械专业的必修实验课,高射程喷雾机优化设计实验存在诸多实验教学难点。虚拟仿真技术的应用为解决这些教学难点提供了新的思路。文章阐述的高射程喷雾机优化设计虚拟仿真实验教学将分成三大模块,通过虚实结合的方式进行高射程喷雾机的设计、加工、组装和测试过程,帮助学生提升专业知识及专业技能。
- 施明宏蒋雪松许林云周宏平
- 关键词：优化设计实验教学
- 一种喷头组件及基于该喷头组件的喷药无人机
- 本发明公开了一种喷头组件及基于该喷头组件的喷药无人机，喷头组件包括由多个喷头构成的喷头阵列，所述喷头阵列内的所有所述喷头呈圆周阵列布局；还包括疏密调节机构；所述疏密调节机构用于调节所述喷头阵列的分布半径。本发明的喷头组件...
- 杨风波周宏平茹煜陈青蒋雪松 陈吉鹏 姜洪喆 成锋娜
- 文献传递
- 参数可调型微小液滴发生装置及其使用方法
- 本发明公开了一种参数可调型微小液滴发生装置，包括安装框架（1），所述的安装框架（1）上设有液滴挤出机构、速度控制机构和载物台（2），液滴挤出机构的喷头（3）位于载物台（2）的正上方并位于速度控制机构中作为气流通道的中空玻...
- 陈青 仓业峥 刘键张超蒋雪松许林云周宏平 施明宏
- 文献传递
- 一种半自动挂枝水果采摘收集装置
- 本技术公开一种半自动挂枝水果采摘收集装置，包括收集装置和采摘装置；采摘装置包括采摘头、支撑杆和输送软管，输送软管与采摘装置连通；采摘头包括圆形包络框架、对半式咬合齿和咬合控制机构，两个对半式咬合齿的两端均铰接在圆形包络框...
- 王金鹏缪宏桂晨晨高凯杨凯许林云蒋雪松
- 文献传递
- 深度学习在林果品质无损检测中的研究进展被引量：1
- 2024年
- 林果品质与消费者和果农密切相关,在保障消费者安全、优化运输贮藏、改善后续分级、实现优质优价、提高果农收益等方面均有重要作用,然而传统的林果品质检测方法存在效率低、检测范围有限和鲁棒性差等问题。近年来,随着深度学习的迅猛发展,林果品质无损检测技术也取得了突破性的进步。该研究梳理了目前主流的深度学习模型及其作用,然后从林果安全品质、外部品质和内部品质3个方面阐述了深度学习的研究进展,发现卷积神经网络是林果品质无损检测领域应用最广泛的深度学习模型。同时结合深度学习应用现状与模型不足分析了该领域仍存在数据质量低、模型泛化能力差、实际部署困难等问题,提出未来应围绕数据增强与评价指标、建立公共数据集、多模态融合、模型融合、元学习、拓展应用、模型压缩等方面展开研究。该文旨在为深度学习在林果品质无损检测中的进一步发展提供参考,以加快林果产业的数字化、信息化进程。
- 蒋雪松计恺豪姜洪喆周宏平
- 关键词：卷积神经网络林果无损检测
