Небезпека враження людини електричним струмом

💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Враження людини електричним струмом може спричинити ряд небезпечних наслідків(таблиця 3.9.1).

Потрібно чітко визначити заходи, щоб уникнути травматизму працівників внаслідок враження електричним струмом(таблиця 3.9.2).

Таблиця 3.9.2 – Заходи для уникнення травматизму

Пожежа – найгірше, що може статися в приміщенні, тому потрібно визначити основні джерела можливості спричинення пожежі(таблиця 3.10.1).

Важливим етапом є розроблення заходів для попередження виникнення пожежі в кабінеті(таблиця 3.10.2).

Під час роботи над розділом було розглянуто оптимальний кабінет для роботи з програмою, шкідливі та небезпечні фактори під час роботи та способи їх нівелювання. Після проведення ґрунтовного аналізу над факторами ризику розроблені рекомендації для їх зменшення та по плануванню кабінету.

Під час роботи було створено програмний додаток для адаптивної фільтрації зображення головного мозку утвореного в наслідок проведення перфузійного магнітно-резонансного.

Відповідно до мети було реалізовано наступні задачі:

1. Реалізовано алгоритм бінаризації зображення;

2. Реалізовано алгоритм фільтрації зображень;

3. Реалізовано алгоритм адаптивної фільтрації.

Показано, що класичний підхід до аналізу біомедичних зображень, що грунтується на бінаризації, не дає задовільних результатів. Для видалення неінформативних частин зображення запропоновано адаптивний алгоритм фільтрації.

Для практичного застосування алгоритму адаптивної фільтрації було розроблено програмний додаток, який реалізує процедури бінаризації, фільтрації та адаптивної фільтрації зображення.

Представленні результати демонструють коректність даного методу дослідження сигналу, оскільки дослідження проводилося на реальному зображенні головного мозку.

1. Mehmet S. Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation – Journal of electronic reading, 2003

2. M. Kamel, and A. Zhao, “Extraction of binary character/graphics images from grayscale document images, ” Graph. Models Image Process, Vol.55, pp. 203-2017, 1993

3. Bhanu, “Automatic target recognition: state of art survey, ” IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst., vol. 22, pp. 364-379, 1986.

4. O. D. Trier, and A. K. Jain, “Goal-directed evaluation of binarization methods, ” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intel., vol. 17, pp. 1191-1201, 1995

5. N. Otsu, “A threshold selection method from gray-level histograms, ” IEEE Trans. Syst. Man Cybern., vol. 9, pp. 62-66, 1979.

6. C. K. Leung, and F. K. Lam, “Performance analysis of a class of iterative image thresholding algoritms, ” Pattern Recogn., vol. 29, pp. 1532-1530, 1996.

7. C. V. Jawahar, P. K. Biswas, and A. K. Ray, “Investigation on fuzzythresholding based on fuzzy clustering, ” Pattern Recogn., vol. 30, pp. 1605-1613, 1997.

8. H. J. Trussel, “Comments on picture thresholding using iterative selection method, ” IEEE Trans. Syst. Man Cybern., vol. 9, pp. 311, 1979.

9. Abutaleb, S.: “Automatic thresholding of gray-level pictures using two-dimensional entropy”; Comput. Vis. Graph. Image Process. 47, 22 32, 1989.

10. Bernsen, J.: “Dynamic thresholding of grey-level images”, Proc. 8th ICPR, pp 1251-1255, 1986.

11. J. N. Kapur, P. K. Sahoo, and A. K. C. Wong, “A new method for gray-level picture thresholdilng using the entropy of the histogram, ” Graph. Models Image Process., vol. 29, pp. 273-285, 1985.

12. A. Pikaz, and A. Averbuch, “Digital image thresholding based on topological stable state, ” Pattern Recogn., vol. 29, pp. 829-843, 1996.

14. Parker, J.R.: “Gray level thresholding in badly illuminated images”; IEEE Trans.

16. A. Pikaz, and A. Averbuch, “Digital image thresholding based on topological stable state, ” Pattern Recogn., vol. 29, pp. 829-843, 1996.

17. J. M. White, and G. D. Rohrer, “Image thresholding for optical character recognition and other application requiring characted image extraction, ” IBM J. Res. Dev., vol. 27, pp. 400-411, 1983.

18. Jain, A. K., and Dubes, R. C.: " Algorithms for Clustering Data" Prentice Hall, 1988.

20. She, Y. Thresholding-based iterative selection procedures for model selec-tion and shrinkage. Tech. rep., Statistics Department, Stanford University, June 2008.

21. Gao, H.-Y. Wavelet shrinkage denoising using the non-negative garrote. J. Comput. Graph. Statist. 7 (1998), 469–488.

22. Meinshausen, N., and Yu, B. Lasso-type recovery of sparse representa-tions for high-dimensional data. Annals of Statistics, 720 (2009), 246–270.

23. Wang, L., Chen, G., and Li, H. Group scad regression analysis for microarray time course gene expression data. Bioinformatics 23, 12 (2007), 1486–1494.

24. Tibshirani, R. Regression shrinkage and selection via the lasso. JRSSB 58 (1996)

25. Wang, L., Chen, G., and Li, H. Group scad regression analysis for microarray time course gene expression data. Bioinformatics 23, 12 (2007)

26. A. Pikaz, and A. Averbuch, “Digital image thresholding based on topological stable state, ”

27. Friedman, J., Hastie, T., Hofling, H., and Tibshirani, R. Pathwise coordinate optimization. Annals of Applied Statistics 1 (2007)

28. Gao, H.-Y. Wavelet shrinkage denoising using the non-negative garrote. J. Comput. Graph. Statist. 7 (1998), 469–488.