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金属萃取和纯化通过高温熔母和氢化冶金方法进行。第二部分通过特征提取和分类使用机器学习的准确性增强解释。1图23是划分图像数据库以测试图像和训练图像。使用纯金属图像训练卷积神经网络。
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测试由捕获的图像完成。
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通过混淆矩阵测量系统的准确性。技术发展,市场扩张和增加的人口将导致电子设备的使用增加和电子废物的生产全世界。
在全球处置电子设备处置是一个具有挑战性的问题。电子废物处理不当方式导致人类健康风险和环境污染。该报告显示全球产生5万吨的电子废物。电子废物包括阴极射线管,印刷电路板,未使用的电视电视,计算机和手机。在本文中,镀银铜怎样识别我们专注于再用未使用的手机。本研究的主要目的是使用机器学习引入金属净化测量和改进过程的自动化。手机含有不同的毒性金属,如镉,铍,镀银铜怎样识别铅和砷。未使用的手机处置污染水,空气和土壤的方法不当。这项研究工作有两部分。
第一部分使用磁性分离,银饰清洗用铝箔纸吗涡流,高温冶金和液压冶金制备金属分离,金属提取和纯化过程。在第二部分中,通过相机捕获净化的金属,并且捕获的图像受到噪声去除并作为输入到卷积神经网络类的输入。分类过程以两种方式完银焊片回收找苏州友成成第一个正在取消输入和奠定输出。第二个是找到与特定类别相似的%。我们使用后来的%来寻找再生金属和纯金属之间的相似%。
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假设相似度小于90%,将改善纯化过程以增强纯度。在机器中,学习不怎么去掉银上的镀金同的方法可用于特征提取和分类,其中我们使用。
通过应用适当的滤波器可以轻松找到输入图像的空间和时间依赖性,并且使用卷积和最大池操作提取高级功能,主导功能。该操作还降低了处理输入所需的计算功率。激活功能在特征提取和分类过程中起着重要作用。在我们的研究中,我们使用纠正的线性单元功能来验证从输入图像中学到的特征。使用最重要的优点是它发现没有人类命令的重要特征。我们还使用图像增强来增加输入图像数据集。使用混淆矩阵测量金属分类的准确性。
从这项研究中,我们得到了纯化的金属,它直接用于其他产品制造。

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