Характеристика айджаст s: Eleaf iJust S: характеристики, отзывы, фото, цена, купить

Содержание

Айджаст s (ijast s) характеристики и описание

Компания «Eleaf» – популярный изготовитель электронных сигарет и атрибутики к ним по многочисленным факторам. Но основной заслугой популярности ее продукции является ориентир на потребности вейперов. Компания занимается выпуском девайсов для новичков и профессионалов, постоянно демонстрирует новинки. И недавно продемонстрировала еще одно устройство iJust S – усовершенствованный вариант уже полюбившегося iJust 2.

iJust S характеристики и преимущества

Характеристики eleaf ijust s не особо отличаются от предшественницы. Корпус у вейперсого аксессуара стальной. Предлагаемый вашему вниманию прибор для вейпинга пользуется популярностью среди «чайников» и опытных парильщиков. Многие решают приобрести его в качестве безопасной альтернативе мехмоду. Но у девайса есть ряд прочих преимуществ, делающих его привлекательным для покупателей и востребованным:

Мощность ijust s 3000mAh. Это одно из главных достоинств электронной сигареты. Такая емкость и автономность встроенной АКБ при полном разряде представляет возможность вейперу пару дней интенсивно парить.
Прост в обслуживании. Все элементы киломайзера разборные, легко снимаются и собираются.
Бак на 4 мл, заправлять его нужно сверху.
Новая электронная плата защищена от короткой защитой.
Три испарителя. Производителю стоит отдать должное, так как он предлагает три испарителя: на 0,3Ом, на 0,5Ом и новый ECL со спиралью из нержавейки. Благодаря этому обеспечивается различное интенсивное парение. Интенсивность можно регулировать.
Теперь предложен в классических цветовых решениях – брутальном черном и стальном.

Комплектующие

АКБ – 1.
Атомайзер –1.
Испаритель – 3
USB шнур – 1
Колечко, регулирующее тягу
Руководство по эксплуатации.

Как заправить

Значимое преимущество клиромайзера новинки Айджаст S – заправка сверху. Теперь, чтобы заправить емкость, не потребуется много времени. Для заправки нужно открутить верхнюю крышку клиромайзера одновременно с мундштуком и аккуратно залить жидкость в боковые отверстия.

Не рекомендуется заливать большое количество жидкости – обязательно нужно оставить прослойку для циркулирования воздуха. Также изготовитель советует перед использованием заполнить клиромайзер больше, чем на 10%. На новый испаритель тоже нужно заранее капнуть пару – тройку капелек жидкости, и только потом включить устройство. У нового девайса Айджаст S есть регулировка затяжки, поэтому Вы можете настраивать интенсивность парения.

Правильное применение

Сборка девайса проста:

Капнуть на испаритель электронного устройства и вкрутить его в основание атомайзера.
Открутить крышку, залить жидкость в испаритель и обратно прикрутить (Перед тем, как впервые использовать девайс, желательно затянуться несколько раз).
Установить регулирующее колечко.
Прикрутить атомайзер АКБ.
Все, можно включить вейп Ijast s и пользоваться

Аккумулятор

Аккумулятор iJust S наделен способностью сабомно функционировать. Его производительное сопротивление от 0.15 до 3.5 Ом. Благодаря этому его можно совмещать почти с любым современным клиромайзером, при том, что «родной» картридж тоже на должном уровне.

Заряжается АКБ посредством стандартного провода micro USB, заряжать девайс можно посредством сетевого устройства, или, например, через подходящую модель ПК либо ноутбука. У него есть функция passthrough, поэтому даже когда выполняется зарядка, вейпер может парить.

Сколько нужно заряжать и какую мощность выдает?

Ijust s заряжается 4 часа. Индикатор, который находятся возле порта micro-USB, при полноценной подзарядке погаснет.

Мощность, которую способен выдать Айджаст С, достигает 80 ватт. При условии, что он полностью заряжен.

Как включить после зарядки

После полной зарядки девайс сразу начинает работать после пятиразового нажатия. 5 надавливаний – 5 морганий индикатора. Выключать таким же способом.

Парение

Для начала парения нажмите клавишу активирования.

Защита испарителя

При удерживании кнопки 15 секунд, питание сабомно выключится, а индикатор моргнет 10 раз.

Защита от перезаряда

Если минимальное сопротивление атомайзера снизится до 0.15 Ом срабатывает защита от перезаряда, а индикатор моргнет трижды.

Отсутствует атомайзер

При нажимании на клавишу индикатор замигает.

Заключение

Электронная сигарета Eleaf iJust S – отличное и логичное продолжение своей легендарной предшественницы, полюбившейся вейперам всего мира. Отметим, что в этом устройстве производителем были проработаны проблемные места, девайс подогнан под современные тенденции рынка. Также компания-изготовитель добавила объема аккумуляторной батарее. Теперь вейпер может не переживать о возможности протечек, неудобстве заправки и от западающей кнопки активации. Новая кнопка реально удобна и наиболее надежна.

Этот вариант – не что-то сверх инновационное. Но, вполне возможно, на сегодня этого и не требуется. Ведь, как и прежде, она является одним из самых лучших решений для «новичков». Помимо перечисленных достоинств этого вейперского аксессуара можно отметить и недорогую стоимость. Несмотря на легендарность и множество плюсов, стоит достаточно дешево. Бюджетный вариант, автономность, несложное и удобное применение, огромные клубы ароматного пара. Что еще надо для счастья любителю курить электронные сигареты?

Eleaf iJust S — стартовый набор

Eleaf iJust S — обновление стартового набора для начинающих от компании Eleaf, расширяющее линейку наборов iJust в сторону автономности. По сравнению с остальными устройствами линейки предлагаются следующие конструктивные изменения:

— увеличена ёмкость батареи, теперь аккумулятор имеет ёмкость 3000 мАч, что должно покрыть большинство потребностей пользователей на целый световой день;

— увеличились габариты устройства, теперь диаметр составляет 24,5 мм;

— как следствие увеличение диаметра, увеличился объём бака устройства, теперь атомайзер может удерживать около 4 мл жидкости;

— представлен новый тип испарительных элементов, ECL с сопротивлением 0.18 Ом, несущий на борту увеличенные порты подачи жидкости и увеличенный обдув, что в сочетании со спиралью из нержавеющей стали делает испарительный элемент незаменимым для любителей попускать большие облака пара;

— чуть расширен диапазон сопротивлений, поддерживаемых батарейным блоком, теперь нижний предел составляет 0.15 Ом;

— электронная плата батарейного блока обзавелась двухкаскадной защитой от неприятностей в лице перезаряда, переразряда и короткого замыкания.

Ключевые особенности набора:

Набор выпущен с прицелом на тех пользователей, которые не желают тратить время на то, чтобы копаться в развесистых меню и подгонять устройство под себя. Устройством можно пользоваться прямо из коробки, нужно лишь добавить в бак жидкость;
Батарейная часть устройства выполнена в формфакторе классической трубы и несёт на себе единственную управляющую кнопку Fire, которая, традиционно для серии iJust, располагается в верхней части устройства;
Ёмкость аккумуляторной батареи устройства серъёзно увеличилась и теперь составляет 3000 мАч, что в итоге даёт пользователю серъёзный запас автономной работы до момента необходимости подзарядки батареи;
Батарейный блок по факту представляет собой механический мод, несущий на себе электронную плату, оснащённую дополнительной защитой от неудобств, навроде переразряда или перезаряда аккумулятора в сочетании с защитой от короткого замыкания. Как и в случае с любым механическим модом, выходная мощность напрямую зависит от уровня заряда батареи — чем он меньше, тем меньше мощности будет выдаваться устройством;

Подзарядка батарейного блока производится через micro USB порт, для этого можно использовать как USB порт компьютера или ноутбука, так и с помощью адаптера до 1А подзаряжать устройство от розетки. Время заряда при использовании адаптера с выходным током 1А составит около 4 часов;
Коннектор батарейной части выполнен по стандарту 510 и совместим с большинством атомайзеров, совместимых с данным разъёмом. С точки зрения внешней эстетики рекомендуется использовать габаритные атомайзеры с диаметром, близким к 24,5 мм диаметра;
Комплектный атомайзер фактически представляет собой атомайзер серии iJust, необслуживаемое устройство, основанное на сменных испарительных элементах;

Конструктивно атомайзер состоит из пяти частей: топкэп, воздуховод, колба бака, сменный испарительный элемент и база атомайзера;
Колба бака выполнена из стекла, устойчивого к постоянному контакту с жидкостью для электронных сигарет. Заправка бака упрощена до предела и производится через верх, необходимо просто открутить топкэп и добавить жидкость в бак. Ёмкость бака составляет 4 мл;
База устройства несет на себе два широких отверстия для забора воздуха, регулировка тугости затяжки производится с помощью одевающегося поверх отверстий на базе устройства силиконового кольца с двумя аналогичными прорезями, позволяющими частично перекрывать отверстия на базе атомайзера;
Коннекторная часть атомайзера исполнена по 510 стандарту, плюсовой пин подпружинен, поэтому может использоваться с любыми батарейными блоками;
В комплекте с устройство поставляется три типа сменных испарительных элемента, среди которых каждый может найти что-то по своему вкусу:
— EC 0.3 Ом, установлен в устройстве «из коробки». Двухспиральный, спираль выполнена из кантала, расчитан на мощность до 80 Вт;
— EC 0.5 Ом. Двухспиральный, спираль выполнена из кантала, расчитан на мощность до 100 Вт;
— ECL 0.18 Ом, двухспиральный, спираль выполнена из нержавеющей стали. Поддерживает не только вариватт и механические моды, но и способен работать с батарейными блоками с функцией термоконтроля. Расчитан на мощность до 80 Вт;
Отверстие под мундштук в топкэпе позволяет установить вместо комплектного любой другой мундштук, выполненный под стандарту 510;
Обновление линейки вышло крайне удачным — с помощью небольшого увеличения габаритов разработчикам удалось серъёзно увеличить ёмкость аккумулятора и чуть расширить ёмкость бака, что в сочетании подарило пользователям всё ту же компактную связку, способную теперь дольше работать от одного заряда и реже требующую заправки;

Основные характеристики набора:

Аккумулятор: несъемная батарея ёмкостью 3000 mAh;
Регулировка выходной мощности: отсутствует;
Напряжение, подающееся на испаритель: зависит от уровня заряда батареи;
Диапазон рабочих сопротивлений: от 0.15 Ом до 3.5 Ом;
Коннектор: 510, стальной;
Блокировка кнопки: пятикратное нажатие кнопки Fire;
Время зарядки: ~4 часа при использовании адаптера с силой тока 1А;
Разъём для зарядки: micro-USB;
Сопротивление клиромайзера: зависит от выбранного типа сменного испарителя;
Обдув: настраиваемый регулировочным кольцом;
Коннектор: 510, подпружинен;
Объем: 4 мл;
Материал атомайзера: нержавеющая сталь, стекло;
Размеры: 24,5 мм * 139 мм;
Вес: 160 гр;
Производитель: Eleaf;

Комплектация:

1 аккумулятор;
1 клиромайзер в сборе с испарителем ECL с сопротивлением 0,3 Ом;

1 сменный испаритель с сопротивлением 0.18 Ом;
1 сменный испаритель с сопротивлением 0.5 Ом;
1 силиконовое кольцо регулировки обдува;
1 кабель micro-USB для подзарядки батарейного блока;
1 инструкция по эксплуатации;
1 подарочная упаковка.

Отзыв об Eleaf iJust 2, обзор характеристик и фото набора

Всем здравствуйте. Сегодня сделаю небольшой обзор электронной сигареты iJust2. Предупреждаю сразу, я не курю обычные сигареты уже лет 6, а электронные вообще не курил, поэтому обзор будет обывательским. Сигарета для моего отца, поэтому все выводы об удобстве пользования будут написаны по его ощущениям.

Сам я бросил, уже считаю давно, и бросил сам без всяких пособий и приборов типа электронной сигареты, но вот мой отец все никак не мог избавится от данной привычки, хотя доктора советовали это сделать. Пару лет назад, я подарил ему ego-шку и набор сменных атомайзеров с жижами для заправки. Поначалу, он чередовал обычные сигареты на работе и электронную дома, но потом спустя где-то полгода полностью перешел на электронику. Причем если начинал парить с никотиновых смесей, то теперь только без содержания никотина. По большому счету сигарета ему и не нужна, но говорит, что так расслабляется, привычка ). Короче старая электронная сигарета его всем устраивает, кроме маленького объема заправки и не очень емким аккумулятором, хотя я его уже менял. Поэтому брат заказал новый набор iJust2, а я пишу обзор).

Доставка
Посылка долетела в рекордный срок, буквально за неделю и она у нас. Сама коробка с сигаретой была дополнительно упакована в картонную коробку с уплотнителем, поэтому ничего нигде не помялось. Упаковка электронной сигареты из плотного картона с хорошей полиграфией, на лицевой стороне которой изображена сама сигарета.

Технические характеристики
• Бренд: Eleaf
• Модель: iJust2
• Мощность: 30-80W
• Питание: Li-ion 18650 (Емкость 2600mA)

• Материал: сталь
• Тип резьбы: 510
• Емкость бака: 5.5 ml
• Сопротивление испарителя: 0.3 ohm
Также у производителя заявлена защита от короткого замыкания, предупреждение о низком заряде и защита от переразряда. В инструкции написано, что все это сигнализируется светодиодом:
• Для включения/выключения нажать кнопку 5 раз, светодиод моргнет 3 раза
• Когда напряжение при включении падает ниже 3.3В, сигарета не работает и моргает светодиодом 10 раз
• Когда батарея садится, сигарета выключается и моргает светодиодом 8 раз
• При коротком замыкании, устройство выключается и моргает 3 раза
Вот такая светомузыка.

Комплект

В комплекте у нас есть:
• Мундштук
• Бак атомайзера
• Головка испарителя (0.3 ohm)
• База атомайзера
• Резинка для регулировки тяги
• Батарея (2600mA)
• Кабель для зарядки
• Мануал

Внешний обзор сигареты

Хоть я и не курю, но само устройство мне понравилось, отцу потом тоже. Корпус из полированной стали вместе со стеклянным баком выглядит просто отлично. Отпечатки на корпусе остаются, но особо не заметны. Особенно мне понравилась кнопка включения) напомнило логотип Супермена.

Разобрал всю голову, чтобы хоть самому понимать, что так и как. Резьба нормальная, закручивается плотно, везде где нужно, есть уплотнительные резинки, я так понял для защиты от протекания.

Единственное, что бы я поменял, так мундштук на силиконовый или пластиковый, так как думаю, зимой будет неприятно трогать губами холодный металл. Но это будет видно, если что поищу и заменю на другой.
Испаритель в комплекте на 0.3 Ом, я так понял необслуживаемый, если это не так поправьте меня. Внутри видна спираль и вата, стоит сеточка.

С одной стороны батарейного отсека кнопка включения сигареты. С обратной стороны, находится разъем зарядки и отверстие с светодиодом индикации заряда и работы устройства. При подключении к зарядному устройству и пока идет зарядка, светодиод горит красным цветом, по окончании зарядки гаснет.

В верхней части батарейного отсека находится контактная площадка и резьба.

Перед началом работы зарядил аккумулятор, разобрал и смочил испаритель, как рекомендуют в интернете. И так как никаких меток на баке нету залил жижы чуть больше половины.

Вместо вывода. В пользовании сигарета у отца уже две недели, поначалу ему было непривычно из-за размера. Но теперь привык. Также понравилась автономность сигареты, заряжает раз в пару дней, в отличие от старой. Также непривычно много пара и он легко идет, как сказал отец, старую сигарету надо было тянуть с усилием, а эта сама дымит. В общем он доволен. Все-таки бросать или не бросать курить зависит от самого человека. Я например просто в один день решил больше не курить, мой отец пробовал несколько раз без электронной сигареты, и с электронкой вот уже второй год не курит, и надеюсь больше не начнет. А например мой брат не может или не хочет бросить курить, хотя электронную сигарету курит уже года три. Поэтому я не считаю ее панацеей от курения, но реально многим помогает бороться с этой привычкой. Если что не так назвал, то извините, это не моя тема, можете поправить.) Всем спасибо за внимание и небольшой вопрос к знатокам этой сигареты, какие расходники необходимо закупить для бесперебойной работы.

Джаст вейп, электронная сигарета айджаст

Содержание статьи

Компания Eleaf по праву считается одним из лидеров вейп-индустрии. Новый Eleaf iJust S это подтверждает. Устройство, появившееся на рынке уже несколько лет назад, не просто не имеет аналогов, но и занимает топовые места в рейтингах экспертов. Причем ориентирован дажст вейп на новичков.

Внешний вид и дизайн

Электронный девайс – продолжение первой серии. Устройство получилось компактным и коротким, но толстым. Оптимальная форма и увесистая конструкция удобно фиксирует корпус ай джаста в руке.

Корпус изготовлен из нержавеющей стали – фирменный прием Eleaf. Стекло боросиликатного класса защищено от сколов и фиксируется в середине верхушки мода. Кстати, новый «укороченный» ай джаст теперь доступен и в черном цвете, который выглядит матово и в премиумном.

Функциональные характеристики

Внутри джаст вейпа размещена плата. Электронка никак не регулируется и не контролируется. Плата автоматически подбирает мощность под ресурс установленного испарителя и работает согласно заряду аккумулятора. Чем больше энергии сохранилось, тем мощнее парение.

Стандартный ресурс заявлен производителем как 50 Вт. Однако разработчик лукавит. По сравнению с теми же «ручными» регулируемыми модами бренда Eleaf iJust S разогревается быстрее и тянет намотки от 0.15 — 0.2 Ом. Это открывает поле для экспериментов и упрощает сервис.

По заводским параметрам электронные сигареты ай джаст рассчитаны на сопротивление от 0.15 — 3.5 Ом. Ставить атомайзеры с меньшими показателями бесполезно. В плате реализована функция защиты: мод просто не включится.

Батарея в 3000 мАч открывает доступ к сабомным дрипкам. Можно накрутить конфигурации 23 мм или 25 мм. Правда, последние будут слегка выступать. Часто встречается Eleaf iJust S с дрипкой GeekVape Avocado, которая выпускается в аналогичной цветовой палитре.

В качестве материала для намотки подойдут нихром и нержавейка. Нержавеющая сталь моментально реагирует на электрический поток и, соответственно, разогревается лучше.

Параметры аккумулятора

Среднее время заряда Eleaf iJust S ограничивается 4 часами. При этом в вэйпе организована функция «pass throw» — парить при заряжаемом устройстве. Электронная сигарета работает по достижении 3,3 В, после чего автоматически выключается.

Уровень заряда можно определить на подсветке под кнопкой «Fire». Стабильный свет говорит о полном ресурсе, медленное мигание свидетельствует о разряде в 50%, а быстрое и необходимости срочной подзарядки.

На Eleaf iJust S установлен классический 510 коннектор, оснащенный латунным пином.

Уровни защиты

Eleaf iJust S оснащен несколькими режимами, которые помогут оградить вэйп от преждевременной поломки. Это противодействие короткому замыканию, низкому или высокому сопротивлению и напряжению, перезарядка аккумулятора. Eleaf iJust S выключается, если повышенная температура в испарителе сохраняется на протяжении 15 секунд. Продуманные воздуховоды исключают проникновение газов в отсек аккумулятора.

Описание базового клиромайзера

В наборе с устройством идет стартовый клиромайзер, рассчитанный на 4 мл. Заправляется электронная сигарета через верхнюю крышку. За счет широких отверстий заливка жидкости не доставит хлопот. В комплекте идет силиконовое кольцо – это возможность регулировать обдув.

К ай джасту подходят все испарители серии и в том числе те, которые вышли на iJust Mini. На девайс можно установить двуспиральные ECL Head 0.18 и 0.3 Ом, построенные на нержавейке. Отличие двуспиральных в повышенной мощности (до 80 Вт) и выступающем фитиле, что обеспечивает лучшую подачу жижи на спираль.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Google+

Eleaf iJust S Battery 3000mAh

Описание

Eleaf iJust S Battery – батарейный блок от знакомого огромному количеству вейперов популярного стартового набора от компании Eleaf. Подобное решение прекрасно подойдет для тех, кто нуждается в запасном аккумуляторе для продления работы своего любимого стартового набора, а также для тех, кому потребовалась замена вышедшей из строя батареи.

Хотите купить дешевый и качественный мод? Eleaf iJust S Battery – мод на 50 Ватт со встроенным аккумулятором 3000 мАч и поддержкой сопротивления от 0,15 до 3,5 Ом.

Корпус Eleaf iJust S Battery 3000mAh изготовлен из нержавеющей стали и выглядит довольно минималистично, а вот емкость установленного в корпус аккумулятора, как видно из названия, составляет 3000 мАч.

Работает устройство на мощности до 50 Ватт, однако по мере снижения уровня заряда встроенной аккумуляторной батареи мощность устройства будет постепенно снижаться. Кроме всего прочего, такой мощности вполне достаточно для того, чтобы обеспечить прекрасную производительность и отличную передачу вкуса.

Во многом подобные характеристики обеспечены способностью мода разогревать испарители с сопротивлением от 0,15 до 3,5 Ом. Такой широкий диапазон встречается далеко не во всех электронный модах, а в данном случае речь идет о простом и доступном устройстве из сегмента стартовых наборов.

Традиционно для устройств этой серии на корпусе присутствует светодиодный индикатор, который оповестит пользователя об уровне заряда встроенного аккумулятора, а также подскажет, когда мод нуждается в подключении к зарядному устройству.

Еще одна важная характерная особенность Eleaf iJust S Battery 3000mAh – наличие всех современных защитных систем для повышения безопасности при использовании. На борту присутствуют системы защиты от перегрева АКБ, перегрева атомайзера, низкого или высокого напряжения, короткого замыкания, перезаряда или переразряда аккумулятора, а также вентиляционное отверстие для исключения риска образования избыточного давления в экстренных случаях.

Характеристики:

Размеры: 81 х 24,5 мм;
Питание: встроенный аккумулятор 3000 мАч;
Коннектор: 510.

Комплектация:

1x iJust S аккумулятор
1x Инструкция по эксплуатации

Заказать дешевый вейп мод с аккумулятором и узнать цену на разные модели батарейных блоков от айджаста можно в категории моды на один аккумулятор. Покупайте мод для вейпа по низкой цене в нашем вейп-шопе.

Купить боксмод Eleaf iJust S Battery в Одессе вы можете на страницах нашего интернет-магазина «ЭтоПросто». Также возможна доставка Новой Почтой в другие города Украины — Киев, Харьков, Днепр, Житомир, Львів, Торецк, Крыжополь, Кировоград, Днепр, Кременчуг, Тернопіль, Чернигов, Полтава, Каменское, Кривой рог, Херсон, Николаев, РІвне, Белая Церковь, Чернівці, Обухов, Бровары, Павлоград, Северодонецк, Камянець-Подільський, Черкаси, Івано-Франківськ, Львов, Хмельницький, Мелитополь, Мариуполь, Чортків, Запорожье, Тячів, Сумы, Ужгород, Мукачево, Луцьк, Вінниця, Бровари, Бердянск, Никополь, Дрогобич, Бахмут, Измаил, Ніжин, Чистяково, Первомайск, Червоноград, Сміла, Покровск, Калуш, Коростень, Ковель, Рубежное, Прилуки, Лозовая, Стрий, Коломия, Новоград-Волинський, Изюм, Брянка, Черноморск, Борисполь, Нововолинськ, Лубны, Фастов, Ахтырка и другие города.

Электронная сигарета iJust 2 и iJust S: инструкция по прмиенению

ELEAF – это ребрендинговое название всемирно известного китайского производителя электронных сигарет iSmoka Electronics Co., Ltd. Продукция этой компании постоянно улучшается и обновляется, постоянно радуя и даже удивляя своих заказчиков, предвосхищая их ожидания и желания.

Ну, что ж, давайте более подробно познакомимся с некоторыми новинками и узнаем, как разобрать электронную сигарету Еleaf iJust 2 Kit.

Мощный и надежный

Этот гаджет вполне справедливо одержал победу практически на всем вейп-рынке, так как устройство это довольно мощное и практичное. Электронная сигарета Еleaf iJust 2 приносит своему обладателю исключительно положительные эмоции, выдавая потрясающе густые облака вкуснейшего пара.

Однако, производители ее не остановились на достигнутом и выпустили улучшенную версию — электронную сигарету Еleaf iJust S. Так как эти два девайса практически не имеют отличий, данная инструкция будет интересна обладателям как первого, так и второго девайса.

Покупая любую электронку, да и не только ее, обязательно ознакомьтесь с инструкцией от производителя, во избежание появления проблем, которые могут появиться в связи с неправильной эксплуатацией прибора. Так как характеристики электронной сигареты ijust s или ijust 2, поставляемых в страны СНГ, описаны на русском, сложностей с ознакомлением появится

О чем же говорит нам описание устройства?

В первую очередь, о том, что это действительно мощный и удобный гаджет, оснащенный прекрасным испарителем:

iJust 2 имеет встроенный аккумулятор, рассчитанный на 2600 мА/ч, с максимальной мощностью 50 Вт; клиромайзер обновлен таким образом, чтобы увеличить насыщенность вкусовой передачи и снизить отдачу тепла;
аккумулятор у iJust 2 мощнее, выдает 3000 мА/ч и предназначен для 0,18 Омных клиромайзеров.

Кроме того, заправка у электронной сигареты ijust 2 теперь верхняя, что позволяет заправлять устройство быстрее и использовать его более активно.

Коротко о главном

При сравнении обоих гаджетов следует владеть информацией об их технических характеристиках:

Технические характеристики электронки iJust 2:

размеры устройства: 147,5 х 22,0 мм;
аккумуляторная емкость: 2600 mAh;
допустимое сопротивление: выше 0,15 Ом;
коннектор: разъем 510.

Технические характеристики электронки iJust S:

размеры устройства: 24,5 мм х 139,0 мм;
аккумуляторная емкость: 3000 mAh;
допустимое сопротивление: от 0,15 до 3,5 Ом;
коннектор: разъем 510.

Как видно, отличаются эти электронные сигареты, в основном, размерами и мощностью аккумулятора.

Что входит в набор

Составы наборов iJust 2 Kit и iJust S Kit идентичны, поэтому мы рассматриваем их как «Reference Kit».

Как выглядит набор.

Итак, в нем имеется:

непосредственно электронная сигарета;
испаритель;
силиконовое кольцо, регулирующее тягу;
зарядный USB-кабель;
инструкция по эксплуатации.

В наборе iJust S как правило есть 3 испарителя, рассчитанные на разное сопротивление.

Приступаем к использованию

Перед тем, как заправить электронную сигарету ароматической жидкостью для парения (да, собственно, не важно какой), убедитесь, что отсутствуют внешние повреждения. После этого, устройство следует разобрать и залить жидкость в бак клиромайзера.

Как это происходит на практике:

Если вы используете iJust 2, залейте в бак жидкость и прикрутите низ, в который вкручен койл с фитилем.
Если в руках у вас iJust S – отсоедините верхнюю часть атома, заправьте жидкость для парения, а затем плотно соедините верх с баком. Прикручивать следует плотно, но постараться не сорвать резьбу.
После того, как баки заправлены, подсоедините аккумулятор, предварительно надев на бак идущее в комплекте кольцо, регулирующее подачу воздуха.

В помощь новичку:

Никогда не заливайте атом «до краев».
Перед началом эксплуатации нового испарителя нужно сделать несколько затяжек «вхолостую».
Если атомайзер новый, перед тем, как закрутить его убедитесь, что вы достаточно пропитали жидкостью фитиль, продетый в нагревательную спираль.

Ну вот, электронная сигарета eleaf iJust S заправлена – можно начинать пользоваться.

Как правильно включать/выключать

Для того, чтобы включить гаджет, нужно очень быстро нажать кнопку 5 раз так, чтобы каждый раз индикатор моргнул. Выключают устройство также.

Для парения нажмите кнопку активации устройства и начинайте вдыхать пар.

Как заряжать

Заряжают электронные сигареты при помощи USB-кабеля от компьютера, ноутбука или сетевого адаптора. Экспозиция до полного заряда — примерно один час. В это время индикатор аккумулятора будет светиться красным светом.

Электронку можно парить даже во время подзарядки.

Защитные функции

Если кнопка активации удерживается более 10 секунд, атомайзер автоматически защищается от перегрева и питание отключается. В этом случае индикатор батареи мигнет 10 раз.

Так же предусмотрена защита от короткого замыкания и перезаряда:

в случае снижения сопротивления ниже 0,15 Ом, индикатор трехкратно мигнет и сработает защита от КЗ;
если напряжение аккумулятора станет ниже 3,3, индикатор батареи подаст 40 световых сигналов, а устройство перенастроится в спящий режим.

Выход из спящего режима возможен при напряжении выше 3,7 В (вольт).

Меры предосторожности при эксплуатации электронных сигарет

Как и любой другой прибор, электронка любит тщательный уход и бережное отношение:

не используйте ваш девайс при температуре окружающей среды ниже 0°C и выше 45°C;
не оставляйте его на зарядке в условиях повышенной влажности или температуры, а также под прямыми солнечными лучами:
в случае поломки не пытайтесь произвести ремонт самостоятельно – это делается в специализированных сервисных центрах;
не следует использовать комплектующие от других производителей.

Соблюдение правил эксплуатации, своевременная заправка и чистка клиромайзера позволят вашему девайсу прослужить вам достаточно долго.

MONSTER VAPOR VapeX 2, 3000 mAh

Стоимость: 2 500.00р.

MONSTER VAPOR VapeX 2, 3000 mAh, несмотря на свои довольно компактные размеры в мире вейпинга, который тем не менее своим количеством пара даст фору многим крупногабаритным моделям электронных сигарет. Компактность, мобильность и доступность – пожалуй именно так стоит охарактеризовать эту электронную сигарету.

Мало кто обращает внимание на скромные параметры электронной сигареты MONSTER VAPOR VapeX 2, 3000 mAh, ведь ее главное достоинство – низкая цена при довольно приличном качестве. Производитель не заморачивался с дизайном и представил классическую ЭС в корпусе стального цвета. Объемный бак позволит достаточно долго не вспоминать о дозаправке. В комплекте «из коробки» вы найдете высокоемкостный аккумулятор, бакомайзер VapeX mini, зарядный шнур usb, один сменный испаритель с сопротивлением 0,3 Ом. Устройство отлично совместимо со сменными испарителями от Eleaf, поэтому вам будет несложно найти подходящий вариант.

Технические параметры MONSTER VAPOR VapeX 2:

Аккумулятор емкостью 3000 мАч;
Клиромайзер объемом 3 мл;
Удобная верхняя заправка;
Разъем micro-usb для зарядки устройства.

Если вы не гонитесь за мощностью, а хотите просто наслаждаться вкусным паром каждый день, то этот компактный набор именно для вас. MONSTER VAPOR VapeX 2, 3000 mAh идеальный вариант для новичка, который только готовится разобраться во всех тонкостях вейпа. Доверяйте профессионалам нашего магазина, ведь мы подбираем для вас только самые интересные предложения.

Наш магазин предлагает приемлемую цену на высококачественный набор MONSTER VAPOR VapeX 2, 3000 mAh, который вы сможете приобрести на нашем сайте или по телефону +7(978) 05 30 976. Для связи с нами по вопросам заказа или для консультации специалиста, можно воспользоваться электронной почтой [email protected] или одним из контактов ДымПар.

Индекс

Индекс

International Journal of Applied Science and Technology (IJAST) индексируется следующими организациями.

Cabell Publishing, Inc. помогает профессорам, аспирантам и исследователям публиковать свои рукописи в академических журналах. Он стремится поддерживать актуальную информацию о более чем 4000 журналах. Эта информация включает в себя адреса, телефоны, электронную почту и веб-сайты перечисленных нами журналов, что делает каталоги Cabell легким ориентиром при подготовке к публикации рукописи.Мы также предоставляем ссылки, которые направляют вас к руководствам и информации для отправки. Cabell Publishing, Inc. выпускает каталоги публикаций в следующих областях: бухгалтерский учет, экономика и финансы, менеджмент, маркетинг, учебные программы и методы, педагогическая психология и управление, образовательные технологии и библиотечное дело, психология и психиатрия, информатика, управление здравоохранением. и уход.

Справочник помогает вам определить, какие журналы обычно публикуют рукописи, похожие на ваши, или могут лучше всего подходить для вашей рукописи.Указатель в каждом Справочнике поможет вам сопоставить характеристики вашей рукописи с тематическими областями, которые подчеркивает журнал, и степенью принятия.

Справочник также включает информацию о стиле и формате большинства журналов, чтобы помочь вам в организации и подготовке ваших рукописей. Если журнал имеет свой собственный набор руководящих принципов по рукописи, ссылка на эти руководящие принципы предоставляется в Справочнике. Кроме того, каждая запись указывает на использование журналом стандартного набора правил публикации.Например, некоторые журналы используют Чикагское руководство по стилю или Руководство по публикациям Американской психологической ассоциации.

Кроме того, Справочник описывает тип процесса рецензирования, используемого редактором (-ами) журнала, тип рецензирования, количество рецензентов, степень принятия, время, необходимое для рецензирования, наличие комментариев рецензентов, необходимое количество копий и рукопись. темы. Также предоставляется информация о датах выпуска печатных и электронных журналов и ISSN.

В конечном счете, Каталоги возможностей публикации Cabell — отличный ресурс для использования, поскольку он избавляет вас от лишней работы при подготовке к публикации рукописи.

Чтобы узнать больше, посетите www.cabells.com/index.aspx

Ulrichsweb ™ — авторитетный источник библиографической и издательской информации о более чем 300 000 периодических изданий всех типов — академических и научных журналах, публикациях открытого доступа, рецензируемых названиях, популярных журналах, газетах, информационных бюллетенях и многом другом со всего мира.И это просто в использовании!
Чтобы узнать больше, посетите www.ulrichsweb.com

Базы данных EBSCOhost и технологии обнаружения являются наиболее часто используемыми высококачественными информационными ресурсами в Интернете для десятков тысяч организаций по всему миру, представляющих миллионы конечных пользователей.
Чтобы узнать больше, посетите www.ebscohost.com

IndexCopernicus — это сайт для индексирования, ранжирования и реферирования журналов. Эта услуга помогает журналу вырасти с локального уровня до глобального, а также предоставляет полное веб-решение для небольших редакционных групп.IC помогает профессионально управлять вашим журналом из вашего местоположения и автоматически доставляет файлы XML в Medline. Эта служба принимает, рецензирует и отслеживает рукописи в Интернете и налаживает отношения с авторами, рецензентами и читателями, а также повышает международную известность журнала.
Чтобы узнать больше, посетите www.indexcopernicus.com

Gale®, часть Cengage Learning, является мировым лидером в области электронных исследований и образовательных публикаций для библиотек, школ и предприятий.Наиболее известная своим точным и авторитетным справочным контентом, а также интеллектуальной организацией полнотекстовых журнальных и газетных статей, компания создает и поддерживает более 600 баз данных, которые публикуются в Интернете, в печати, в виде электронных книг и в микроформах.

Семейство издательств Gale включает такие известные эталонные бренды, как Macmillan Reference USA ™, Charles Scribner’s Sons® и Primary Source Media ™.

Gale также обслуживает рынок K-12 со своими печатными изданиями U • X • L®, Greenhaven Press®, Lucent Books®, KidHaven Press и Sleeping Bear Press ™.

Thorndike Press®, Christian Large Print ™, Wheeler Publishing ™, Five Star ™ и Large Print Press ™ обслуживают большие коллекции печати библиотек.

Основные бренды включают InfoTrac, виртуальную справочную библиотеку Gale — платформу компании для электронных книг — и беспрецедентные цифровые коллекции Gale, такие как Eighteen Century Collections Online .

Помимо обслуживания школьных и библиотечных сообществ, Gale также лицензирует свой проприетарный контент для интеграции с информационными веб-службами.Около 100 организаций, в том числе Looksmart, Borders, Dow Jones и Thomson Financial, в настоящее время имеют стратегические партнерские отношения с Gale.

Gale базируется в Фармингтон-Хиллз, штат Мичиган, с дополнительными офисами в США и в следующих международных регионах: Европа, Ближний Восток, Африка, Азия, Австралия, Новая Зеландия и Латинская Америка.

Чтобы узнать больше, посетите www.gale.cengage.com

Directory of Open Access Journals (DOAJ) охватывает бесплатные полнотекстовые научные и научные журналы с контролируемым качеством.Мы стремимся охватить все предметы и языки. Сейчас в справочнике 6265 журналов. В настоящее время 2712 журналов доступны для поиска на уровне статей. На сегодняшний день в сервисе DOAJ включено 532686 статей.
Чтобы узнать больше, посетите www.doaj.org

JournalSeek — это крупнейшая полностью категоризированная база данных свободно доступной журнальной информации, доступной в Интернете. В настоящее время база данных содержит 97068 наименований.Информация журнала включает описание (цели и объем), аббревиатуру журнала, ссылку на домашнюю страницу журнала, тематическую категорию и ISSN. Поиск в этой информации позволяет быстро определить потенциальные журналы для публикации ваших исследований, а также позволит вам найти новые журналы, представляющие интерес в вашей области. Чтобы узнать больше, посетите сайт www.journalseek.net

www.ijast.org * Автор, ответственный за переписку. Научно-технические исследования

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ПЕРЕДОВЫХ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ 57

Аль-Дахаби, Дж.(2017) депрессия и ее связь с пятью основными факторами, характерными для студентов университетов.

Аль-Гамри, М. (1989) Культурный вход в личное изучение, изд. (1) Современный университетский офисный дом, Александрия.

Аль-Хиджази, Медхат (2012), Психологический словарь, арабский, английский, французский, (i 1), Ливан: Дом научных книг.

Аллам, Салахуддин (2000): Образовательные и психологические измерения и оценка, их основы — приложения — современные тенденции, I

10, Каир, Дар аль-Фикр аль-Араби.

Аллави, Мохамед (1987) Математическая психология, I 6, Каир: Дар Аль Маариф

Олпорт, Г. В. (1961) Паттерны и рост в характеристиках, Нью-Йорк: Холт Райнхарт и Уинстон.

Аль-Обаиди, Мухаммад (2011), Психология персонала, (I 1), Амман: Дом культуры.

Аль-Рувайта, А. (2007). Подготовка меры пяти основных характерных факторов: исследование на саудовском образце. Арабские исследования в психологии

, 6 (2), 1-36.

Ас-Сахати, Самия (1993): Культура и характеристики, Дар ан-Нахда аль-Арабия, Бейрут, второе издание.

А.Л. Сокары, Э (2009). Пять основных характерных факторов и их отношение к методам мышления в выборке из

студентов университета. Журнал психологических и педагогических исследований, факультет образования, Университет Менуфия, Египет. Том 24, №2,

с. 1-36. Дом системы.

Анастаси А. И. (1976): Психологическое тестирование, 4-е изд., Macmillan Publishing, Нью-Йорк.

Ансари Б. (1997). Эффективность списка пяти основных факторов, характерных для кувейтского общества, Journal of Psychology, (83), 6-

19.

Ансари Б. (2012) Введение в изучение характеристик (I 2). Кувейт: Сеть.

Ансари Бадр (1997). Эффективность список из пяти основных факторов, характерных для кувейтского общества. Психологические исследования, 7 (2), 277-

310.

Анзи, Юсеф (2013). Влияние обучения на позитивное мышление и стратегии обучения в лечении задержек в школе у учащихся четвертого класса —

в Кувейте. Образовательный журнал, Кувейтский университет, 4 (4), 87-122.

Апостал Р. (1991). Карьерные интересы студентов колледжа и интуитивная характеристика восприятия, Журнал развития студентов колледжа, 32, 4-

Асфур, Хассанин (2015). Активация психологического иммунитета для развития навыков позитивного мышления и снижения тревожности при обучении

студенток, арабских исследований в образовании и психологии (ASEP), 3 (42), 13-56.

Ашави, Мустафа (2010), Введение в современную психологию, (I3), Алжир: университетские публикации.

Баррет П. и Айзенк С. (1984). Оценка характерных факторов в 25 странах, Характерные и индивидуальные различия,

5 (3), 615-632.

Barrick, M .; Маунт, М. и Гупта, Р. (2003). Метаанализ взаимосвязи между пятифакторной моделью характеристик и профессиональными типами

голландцев, Психология персонала, 56, стр. 45-74.

Бенет В. и Уокер Н. (1995). Большая семифакторная модель характеристического описания: доказательства ее межкультурной общности в испанском образце

, Journal Of Characteristic And Social Psychology, 69 (4) , 701-718.

Крупный рогатый скот, Р. (1965). Научный анализ характеристик, М. Черчилль, Г. (2006). Занятия в Голландии доступны на WWW.

University Of Victoria.com.

Clockhon, Clyde (1964) Человек в зеркале, издание (3) Перевод Shaker Slim, Baghdad House, Багдад.

Коста П. и МакКрэй Р. (1992). Пересмотренная инвентаризация характеристик NEO (NEO-PI-R) и пятифакторная инвентаризация NEO (NEO-FFI)

Профессиональное руководство, Одесса. FL: Ресурсы для психологической оценки.

Кронбах Л. Дж. (1970): Основы психологического тестирования, Нью-Йорк. Издательство Happer and Baw.

Дарвен, Р. (1985): Основы измерения и оценки в педагогической науке, перевод Мохаммеда Саида Сабара и

других, Дар Аль Амаль, Иордания.

De Fruyt, F. и Mervielde, I. (1999). Типы и большая пятерка характеристик RIASEC как предикторы статуса занятости и характера занятости,

Психология персонала, 52, 701-727.-De Jong, R .; Вандер, М.И Янсен, стр. (2001). Открытость к опыту и росту требует силы

в качестве посредников между характеристиками работы и удовлетворенностью, Международный журнал отбора и оценки. (4), 350-357.

Деклава, Л. Миллер, I. (2011), Эмоциональный интеллект хирургической медсестры в Латвии, Процедурно-социальные и поведенческие науки, № 30,

стр. 1908-1912, WWWScienceDirect.Com

Египетский, Али (1990) Персональная теория, Университетский фонд исследований и публикаций, Бейрут.

Фарадж, Осман (1997) Основные сведения о характеристиках и психическом здоровье, Каир: Библиотека египетского Возрождения.

Файст, Дж. И Файст, Г. (2008). Теории характеристик (7-е изд.), Нью-Йорк: Ирвин / МакГроу — Хилл.

Gade, E .; Fuqua, D. и Hurlburt, G. (1988). Отношение типичного типа Голландии к удовлетворенности образованием с местным населением —

американское население средней школы, Journal of Counseling Psychology, 35 (2), 183-186.

Галлахер, Д.(1996). Характерное совладание и объективные результаты: экстраверсия, невротизм, стили совладания и академическая успеваемость,

Характерные и индивидуальные различия, 21 (3), 421-429.

Гирлянда. D & Barry .J. (1987) Характерные и успешные результаты исследования межвузовского футбола.

Галеб, М. (1991) Поведение, издание (2), Дар аль-Хилаль, Бейрут.

Ганем, Зиад (2005). Позитивное и отрицательное мышление среди студентов университетов: сравнительное исследование в свете некоторых переменных,

Журнал арабских исследований в психологии, 4 (3), 85-138.

Гиаби, М. Бешара, М. (30-2011), Исследование взаимосвязи между характеристическими параметрами и эмоциональным интеллектом.

Процедурно-социальные и поведенческие науки. Получено из: W.W.W. sciencedirect.com / locale / ijhosman

Гауда, Амаль и Абу Джарада, Хамди (2014). Пять основных характерных факторов как нарциссических подписей в выборке Аль-Кудса

Открытый университет Студенческий журнал Аль-Кудс Открытый университет для Образование и 2014, Том 2, выпуск 6, стр. 45-70, 26 стр.Психологический

Исследования и исследования

Хамад, Махмуд, Джабр (2012), Пять основных факторов и их связь с будущими проблемами среди студентов палестинских университетов в

мухафазах Газа, магистерская диссертация, Университет Газы.

Харби, Бассам. (2008). Личные факторы и модели воспитания детей и их связь с насилием в школе среди учеников десятых классов в городе

Мафрак. Неопубликованная магистерская диссертация, Иорданский университет.

Харти, Ибрагим (2009).Типы мышления, Эр-Рияд: Библиотека Шукри.

Персонал Ан-Наджа

ТЕКУЩЕЕ ПОЛОЖЕНИЕ

Доцент и преподаватель кафедры гражданского строительства Национального университета Ан-Наджа, август 2014 г. — настоящее время

Личная информация

Биографические данные

Дата рождения: август. 13 октября 1980 г. (Наблус Палестина)

Гражданство: Палестинец

Семейное положение: женат

Адрес

Рафидия / Наблус

Палестинские территории

Электронная почта : [электронная почта защищена]

Эл. Почта: [электронная почта защищена]

Академическая квалификация

2013 Степень доктора наук в области гражданского строительства (транспортная инженерия), Корейский морской национальный университет — Южная Корея

2007 Степень магистра в области гражданского строительства (транспортная инженерия), Корейский морской национальный университет — Южная Корея.

2005 Диплом об окончании аспирантуры в области международных перевозок и логистики, Норвежская академия судоходства и Арабская академия — Египет и Норвегия.

2004 Степень бакалавра в области гражданского строительства (транспорт), Национальный университет Ан-Наджа, Палестина.

Учебные курсы

Управление морским портом, Порт Барселоны, Испания, 2005

Port Logistics, Порт Дамиетта — Египет 2005

Информирование о безопасности дорожного движения, мэрия Пусана, Южная Корея — 2013

Публикации, исследования и конференции

Hassouna, F.М., Абу-Эйше, С., и Аль-Сахили, К. (2020). Анализ и моделирование тенденций дорожных аварий в Палестине. Арабский журнал науки и техники, 45 (10), 8515-8527. DOI: 10.1007 / s13369-020-04740-y

Хассуна, Ф. М., и Аль-Сахили, К. (2020). Оценка воздействия на окружающую среду транспортного сектора и гибридных транспортных средств в Палестине. Устойчивое развитие, 12 (19), 7878. doi: 10.3390 / su12197878

Hassouna, F.М., и Аль-Сахили, К. (2020). Будущие энергетические и экологические последствия электромобилей в Палестине. Устойчивое развитие, 12 (14), 5515. doi: 10.3390 / su12145515

Фэди М. А. Хассуна, Реема Нассар и Хамис Тубале. Электромобили как альтернатива обычным транспортным средствам: обзор . 10-я ежегодная международная конференция по гражданскому строительству, Афины, Греция, 2020 г.

Фади М. А Хассуна и Ён У Чжон.(2020). Разработка бетонного покрытия с более высокими эксплуатационными характеристиками и меньшей толщиной: использование нетрадиционной бетонной смеси. Достижения в гражданском строительстве, 2020 (6), 1-8.

Fady M. A Hassouna. Анализ эффективности современных кольцевых развязок как альтернативы обычным сигнальным перекресткам: всесторонний обзор. 3-я Международная конференция по исследованиям в области науки и технологий, Прага, Чешская Республика, 2020 г.

Fady M. A Hassouna.(2020). Оценка закономерностей изменения скорости пешеходов на пешеходных переходах в Палестине. Открытый транспортный журнал. 14 (1), 44-49.

Фэди М. А. Хассуна и Ян Прингл. (2019). Анализ и прогнозирование аварийных ситуаций со смертельным исходом в Австралии. Открытый транспортный журнал. 13, 134–140.

Самир Абу Эйше, Халед ас-Сахили, Фади М.А. Хассуна. Программы безопасности дорожного движения в арабских странах, представленные на Международном симпозиуме по безопасности дорожного движения в транспортном секторе, Тунис, 2018 г.

Фэди М. А. Хассуна и Хусейн Абу-Зант, «Влияние суперпластификаторов на характеристики свежего и затвердевшего портландцементного бетона», IJAST , том 5, выпуск 2, ISSN: 227-869, 2016.

Фади М.А. Хассуна, «Прогнозирование фактора высокого напряжения на скоростных автомагистралях с использованием краткосрочных данных VDS», докторская диссертация, Корейский морской университет, 2013 г., (000002174391).

Ким Тэгун, Чон Ю На, Фэди М.А. Хассуна, «Моделирование прогнозирования задержки городской автострады с использованием характеристик полосы движения», RISS , Volume 30, No. 5, 467-476, 2010.

Ким Тэгун, Бён Кеун, Фэди М.А. Хассуна, «Модели корреляции скоростей в зоне влияния слияния городских автострад с использованием характеристик скорости на основе полосы движения», DBPIA, 2007. 7, 413-421.

Фади М.А. Хассуна, «Модели корреляции аварий для прогнозирования закономерностей возникновения аварий в Корее», магистерская диссертация, Корейский морской университет, 2007 г., (00000207365).

Фади М.А. Хассуна, «Внедрение EDI на контейнерных терминалах», докторская диссертация, Арабская академия науки, технологий и морского транспорта (AASTMT), 2005 г.

Научные интересы

Интеллектуальные транспортные системы (ИТС).

Анализ транспортных систем.

Управление трафиком.

Дорожная операция.

Исследования несчастных случаев.

Логистические системы.

Управление инфраструктурой системы.

Преподаваемые курсы

Специальные темы в проектировании транспортных средств (уровень магистра).

Международные перевозки и логистика (уровень магистра).

Транспортные системы II (бакалавриат, уровень 4).

Принципы научных исследований (бакалавриат 4)

Транспортные системы I (уровень бакалавриата 3).

Строительные материалы (бакалавриат, уровень 2).

Профессиональная регистрация

Член , Американское общество гражданского строительства (ASCE), США, с 2015 года.

Член , Институт инженеров транспорта (ITE), США, с 2014 г.

Член , Иорданская ассоциация инженеров, с 2005 года.

Член, Палестинская ассоциация инженеров, с 2004 года.

Скачать CV Исследование рабочих характеристик естественной холодильной системы [MD242] | M M
Аннотация

Система естественного охлаждения использует солнечную энергию и энергию ветра для создания охлаждающего эффекта в необходимом помещении для хранения.Система построена из полностью натуральных материалов, что обеспечивает биоразлагаемость, пригодность для вторичной переработки и экологичность. В данной работе исследуются эксплуатационные характеристики естественной холодильной системы. Было замечено, что система поддерживала в зоне хранения значительно более низкую температуру, чем температура окружающей среды, и она могла хранить предметы свежими в течение сравнительно более длительного времени, чем коммерческие компрессионные холодильные системы.

Ключевые слова
Система естественного охлаждения; Возобновляемая энергия; Производительность

Список литературы

Прабодх Сай Датт Р. и Тамме Гауда.Экспериментальное исследование альтернатив песку в холодильной технике Zeer Pot. IJMER. 2015; 5 (5): 1-7с.
Прабод Сай Датт Р., Глобальная технологическая академия, Индия. Экспериментальный сравнительный анализ охлаждения глиняных горшков с использованием горшков двух различных конструкций. IJLRET. 2016; 2 (2): 30-35с.
Д. Джайн, Ибаданский университет. Разработка здания двухступенчатого испарительного охладителя и окружающей среды. 2007; 42.
Испарительное охлаждение, технология, борющаяся с бедностью.https://answers.practicalaction.org/our-resources/item/evaporative-cooling
Доктор Мрудула Триведи. Новая эра предпринимателей: пример Mitticool. EPRA. 2015; 3 (8): 29-32 с.
Harish HG, Krishne Gowda YT. Термический анализ глиняного горшка в горшке-холодильнике. IJMER. 2014; 4 (9): 50-55с.
Виджайбходж Радж С.М., Суреш С., Прабханджан Р., Даршан Р., Киртипрасад К.С., Картик С. Разработка холодильной системы с использованием полностью натуральных и экологически чистых материалов для устойчивого развития энергетики и ресурсов.ИЯСТ. 2017.
Malli et al. Исследование производительности целлюлозных испаряющихся охлаждающих подушек: энергосбережение и управление. 2011; 52 (7): 2598-2603 с.
Испарительное охлаждение ASHRAE. ASHRAE. 2003. https://www.ashrae.org/advertising/handbook-advertising/applications/evaporative-cooling
.
Взаимодействие УНЧ волн Pc4 со скоростью солнечного ветра и его зависимость от значений Kp
М. Т. Хан ^{1 *}, К. А. Нафис ², А. К. Сингх ³
¹ Физический факультет, г.F. College, Shahjahanpur, 242001, UP, India
² Dept. of App. Физика, Adama Sci. & Тех. Университет, Адама, Эфиопия
³ Физический факультет, Колледж Барейли, Барейли, 234001, ЮП, Индия
* Автор, ответственный за переписку
Электронная почта: [электронная почта защищена]
Дата получения: 4 января 2021 г., Дата принятия: 22 марта 2021 г., Дата публикации: 14 апреля 2021 г.
Аннотация
Предпосылки / Цели: Магнитные пульсации, зарегистрированные на земле, возникают в результате процессов внутри магнитосферы и солнечного ветра.Эти процессы производят широкий спектр электромагнитных волн УНЧ-типа, которые на земле можно классифицировать как пульсации Pi или Pc (нерегулярные или непрерывные). Методы: В различных областях магнитосферы возникают волны различной частоты. Цифровые динамические спектры (DDS) для составляющих север-юг (X), восток-запад (Y) и вертикали (Z) записанных данных были построены для каждого дня в течение 365 дней (с 1 января по 31 декабря 2005 г.) в порядке расположения станций. PON, HAN и NAG соответственно.Геомагнитные пульсации Pc4 — это квазисинусоидальные колебания магнитного поля Земли длительностью 45–150 секунд. Величина этих пульсаций колеблется от долей нанотесла (нТл) до нескольких нТл. Месячный ход встречаемости Pc4 имеет диапазон зависимости Kp от 0 до 9-. Однако о возникновении Pc4 сообщалось для значений Kp, хотя основные события Pc4 происходили при ярости 5+ Выводов: Настоящее исследование предпринято для описания взаимодействия УНЧ волн Pc4 со скоростью солнечного ветра и его зависимости от значений Kp. Результаты показывают, что солнечный ветер управляет возникновением Pc4 посредством механизма, в котором энергия волны Pc4 передается через магнитослой и связана со стоячими колебаниями силовых линий магнитосферы.PACS №: 94.30.cq; 96.50.Tf
Ключевые слова: Геомагнитные микропульсации; МГД-волны и нестабильности; Солнечный ветер-контроль пульсации Pc4
Авторские права
© 2021 Khan et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.Опубликовано Индийским обществом образования и окружающей среды (iSee)
1. Введение
WCMC Беспроводная связь и мобильные вычисления 1530-86771530-8669Hindawi10.1155 / 2021 / 2
82
8Исследовательская статьяУсовершенствованный алгоритм сегментации изображения CT Superpixel Grid с использованием Active ContourWeiYuntaohttps: //orcid.org/0000-0003-3537-4 154007Chinajmsu.edu.cn20214620212021942021125202121520214620212021 Авторские права © 2021 Юньтао Вэй и Сяоцзюань Ван.Это статья в открытом доступе, распространяемая по лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.
Традиционный алгоритм сегментации КТ-изображения легко игнорирует инициализацию контура изображения, что приводит к проблеме длительных затрат времени и низкой точности. Предложен улучшенный алгоритм сегментации суперпиксельного сеточного КТ-изображения с использованием активного контура. Сначала была проведена суперпиксельная сетка КТ-изображения; во-вторых, на основе построения сетки критерий роста области был улучшен посредством обработки суперпикселей, был построен график роста области, граф выступающих краев изображения был рассчитан на основе графика роста, и целевой край был получен в качестве начального контура; наконец, модель Мамфорда-Шаха в модели активного контура была улучшена; Функционал энергии построен на основе усовершенствованной модели и преобразован в функцию символьного расстояния.Результаты показывают, что предложенный алгоритм требует меньше времени для создания сетки суперпикселей, точность вычисления краев изображения высокая, правильный коэффициент классификации достигает 0,9, а точность сегментации изображения КТ всегда превышает 90%, что имеет преимущество. .
Университет Цзямусы L2012-075 Департамент образования провинции Хэйлунцзян Исследовательский проект естественных наук2016-KYYWF-05601. Введение
Компьютерная томография (КТ) имеет преимущества быстрой визуализации и высокого разрешения.Это важная технология электронной визуализации [1, 2]. Как важный метод обнаружения при рутинных клинических обследованиях, он стал компьютерным обследованием органов человека, а последующее наблюдение, являющееся важной основой для лечения, в настоящее время широко используется в клинической медицине [3, 4]. В медицинской системе компьютерной диагностики сегментация интересующей области на КТ-изображении является важным шагом в диагностике и ключевой технической поддержкой для последующей реконструкции трехмерного изображения. Он играет важную роль в точной диагностике и лечении заболеваний, а также может в определенной степени сократить вычисления [5].КТ-изображения человека включают несколько органов, таких как грудная клетка, брюшная полость и кровеносные сосуды. Принимая во внимание сложность, неравномерность и неопределенность человеческих органов [6], это создает определенные трудности для сегментации изображений, а обычные методы сегментации изображений трудно получить более точными. В результате ограничения сильны, поэтому существует острая необходимость в поиске эффективного алгоритма сегментации КТ-изображений, который имеет большое значение для вспомогательной клинической диагностики и количественного анализа с помощью КТ-изображений [7].
Традиционные алгоритмы сегментации изображения в основном используют пиксели в качестве основной единицы и представляют пиксели путем формирования матрицы, но часто легко игнорировать внутреннюю связь между пикселями и невозможно всесторонне учитывать характеристики пикселей. Сегментация происходит при окклюзии или низкой текстуре [8]. Основной принцип концепции суперпикселя — судить о сходстве по характеристикам текстуры и яркости пикселей. Таким образом, пиксели можно разделить на различные подобласти, что удобно для последующего расчета, повышает эффективность сегментации изображения и компенсирует недостатки традиционных алгоритмов сегментации изображения [9].Таха и Хэнбери предлагают эффективный инструмент оценки, реализующий 20 выбранных показателей. Инструмент оптимизирован для эффективной работы с точки зрения скорости и требуемой памяти, даже если размер изображения чрезвычайно велик, как в случае МРТ всего тела или объемной сегментации КТ [10]. Chengcheng et al. [11] использовали сверточную нейронную сеть для извлечения характеристик изображения, извлекли набор изображений и использовали оценку плотности ядра по Гауссу для взвешивания суперпикселей изображения, тем самым улучшив точность сопоставления пикселей и завершив высокоточную сегментацию изображения; Jiarui et al.[12] выполняют кластерный анализ на основе результатов суперпиксельной сегментации и выполняют суперпиксельную сегментацию в области изображения, чтобы получить совпадающие области, содержащие характерные точки. На основе этого можно получить эффективные характерные точки, которые помогут в последующем анализе. В этом алгоритме используется суперпиксельная сегментация. Miao et al. [13] улучшил и проанализировал текущий метод суперпикселей. Сначала итеративно сгруппированные изображения на основе локальной информации выполнили первую суперпиксельную сегментацию на кластеризованных изображениях, а затем снова выполнили итеративную сегментацию на основе стандартного отклонения цвета и слияния, чтобы получить эффективный алгоритм суперпиксельной сегментации.
С помощью концепции суперпиксельной сегментации в этой статье предлагается улучшенный алгоритм сегментации для КТ-изображений с суперпиксельной сеткой с использованием активных контуров. Основные вклады заключаются в следующем: (1) Использование суперпикселей для улучшения критерия роста области позволяет более точно определять начальный контур. (2) В статье усовершенствована модель Мамфорда-Шаха, полностью учтены характеристики текстуры пикселей и повышена точность сегментации КТ-изображения. (3) Для экспериментального анализа используются различные типы данных компьютерной томографии, а набор экспериментальных индикаторов является обширным, что значительно повышает достоверность экспериментальных результатов.
2. Сопутствующие работы
В области сегментации КТ изображений было проведено множество исследований в стране и за рубежом. Литература [14] объединяет сверточную нейронную сеть и анализ суперпикселей для сегментации изображений КТ, использует метод суперпикселей для сетки изображения КТ при маркировке метки и использует сверточную нейронную сеть для обучения краю суперпикселя для завершения грубой сегментации изображения. Сегментированный край используется в качестве начального контура для повторной сегментации для получения точных результатов сегментации, но алгоритм имеет определенные недостатки с точки зрения времени выполнения; В литературе [15] также используется метод суперпикселей для построения сетки изображений и сверточная нейронная сеть для выделения краев изображения.Извлеченные краевые пиксели формируются в качестве начального контура, а затем объединяются с интегрированной функцией энергии для завершения сегментации изображения. Необходимо повысить точность алгоритма; в литературе [16] сочетаются суперпиксельная сегментация и нечеткая кластеризация C-средних для выполнения сегментации изображения. Используйте информацию о пространственном соседстве для улучшения оттенков серого изображения, используйте морфологические знания для удаления периферийных влияющих факторов изображения, а затем выполните суперпиксельную классификацию для градаций серого и свойств текстуры изображения, чтобы получить более точный результат сегментации изображения, но для блоков пикселей изображения используются недостаточно.
В зарубежных исследованиях в литературе [17] предложен новый трехмерный адаптивный метод активного контура для сегментации компьютерных томографов легких. Метод начинается со сферы в легком. Сила, действующая на сферу, разделяется на легкое. Этот процесс выполняется итеративно, чтобы минимизировать функцию энергии, связанную с трехмерной моделью деформации. Результаты экспериментов показывают превосходство этого алгоритма при сегментации КТ-изображений, но использование активных контуров требует улучшения; в литературе [18] предложен алгоритм сегментации изображения на основе суперпиксельной кластеризации.Во-первых, алгоритм использует технологию предварительной обработки суперпикселей, чтобы быстро разделить изображение на определенное количество областей суперпикселей с определенной информацией, а затем использует матрицу подобия для обеспечения ввода информации алгоритма спектральной кластеризации. Область суперпикселей кластеризуется, и получается окончательный результат сегментации изображения, но точность сегментации невысока. В литературе [19] основное внимание уделяется простой линейной итеративной кластеризации суперпикселей и быстрой и автоматически регулируемой гауссовской траектории. Технология сегментации изображений в сочетании с нечеткими C-средствами ядра базисной функции объединяет суперпиксели и сегментацию изображения в качестве этапа предварительной обработки для классификации изображений, а затем обеспечивает лучшие результаты для классификация изображений, но точность алгоритма невысока [20].
Для получения более точных результатов сегментации КТ-изображений в этой статье предлагается улучшенный алгоритм сегментации КТ-изображений на основе активной контурной суперпиксельной сетки. Сначала КТ-изображение обрабатывается с помощью суперпиксельных сеток, а затем на основе концепции суперпикселей улучшается критерий роста области и вводится концепция контраста между центром и окружающим пространством для вычисления заметной области края изображения и начального контур получается. Проблема инициализации контура сегментации изображения хорошо решена.Модель активного контура используется для завершения сегментации КТ-изображений с суперпиксельной сеткой. Эксперимент выбирает два набора данных, TCIA и DeepLesion, в качестве источников данных и использует изображения КТ легких, изображения КТ головного мозга и изображения КТ позвонков для анализа. Результаты показывают, что предложенный алгоритм отличается трудоемкостью, правильной классификацией и точностью сегментации. По сравнению с другими алгоритмами, он обеспечивает поддержку данных для дальнейших исследований КТ-изображений.
3. Суперпиксельная сетка КТ-изображения
Чтобы эффективно завершить сегментацию КТ-изображения, сначала необходимо выполнить процесс суперпиксельной привязки КТ-изображения, чтобы пиксели одного и того же блока пикселей в изображении имели высокую степень сходства в с точки зрения цвета, текстуры и интенсивности [21].
Сначала инициализируйте пиксели КТ изображения. Случайный набор начальных точек пикселей представлен как D = d1n, d2n, ⋯, dkn — сетка с блоками 2 × 2, начальные точки равномерно распределены в сетке, а пиксели в окрестности начальных точек отмечены. Выражение: (1) dq = xq, yq = 1, dkq = xkq, ykq = ∞, где xq, yq представляет определенный серый пиксель в окрестности.
Исходный пиксель D в градациях серого начальной точки выражается как xn, yn; в области сетки подсчитываются все пиксели в окрестности начальной точки, и расстояние между начальной точкой D и точкой пикселя вычисляется отдельно, и расчет основан на функции градаций серого.Формула выглядит следующим образом: (2) sp, q = xp − xq2 + yp − yq2, где sp, q представляют собой пространственное расстояние объектов в градациях серого между двумя пикселями.
Вычисленное расстояние по прямой линии D между исходной точкой и точкой пикселя, выраженное как: (3) s′p, q = xp − xq2.
Линейное расстояние и пространственное расстояние комбинируются для синтеза единой единицы измерения G. Формула имеет следующий вид: (4) G = s′∂2 + sB2, где ∂ представляет собой коэффициент баланса серого пикселя на прямой линии, а B представляет собой длину шага между различными исходными точками, которую можно вычислить по следующей формуле: (5) B = NL, где N означает, что изображение CT содержит количество L пикселей и количество блоков пикселей, которые необходимо разделить.
4. Расчет границы целевой области в КТ-изображении с использованием суперпиксельного роста области
На основе суперпиксельной сетки КТ-изображения, основанной на суперпиксельной обработке для улучшения критерия роста области, целевой край КТ-изображения получается и используется как начальный контур для заложить основу для точной сегментации изображений [22, 23].
В этом разделе представлены производственные критерии для расчета карты значимости КТ-изображения для получения целевой границы изображения. Хотя критерий роста области учитывает только яркость пикселей, существует проблема, заключающаяся в плохом эффекте сегментации теневого изображения [24].Этот раздел основан на суперпикселях, чтобы восполнить недостаток критерия роста области, и включает в себя текстурные особенности суперпикселей для повышения точности роста области.
Характеристика энергии, характеристика энтропии E, характеристика инерции H и характеристика корреляции K, соответственно, C используются в качестве краевых характеристик суперпиксельной текстуры в сочетании с характеристиками уровня серого для вычисления подобия суперпикселей; формула выглядит следующим образом: (6) T = Ei − Ej2 + Hi − Hj2 + Ki − Kj2 + Ci − Cj2 + Fi − Fj2, где T представляет собой сходство между i первым пикселем и j первым пикселем на краю изображения, то есть, характерное расстояние.F указывает среднюю градацию серого пикселя.
В соответствии с приведенной выше формулой получается характерное расстояние между пиксельным блоком органа и фоновым пиксельным блоком на краю КТ-изображения, а среднее характерное расстояние получается с помощью принципа статистического анализа, который может использоваться в качестве критерий роста региона на основе суперпикселей. Выберите блок пикселей из краевой области изображения, возьмите этот блок пикселей в качестве центра, определите, соответствует ли характеристическое расстояние его соседних блоков пикселей критерию роста; если он встречается, объедините его, пройдитесь по всем блокам пикселей в соответствии с описанным выше методом и завершите рост.Получите карту роста краевой области КТ-изображения.
На карте роста краевой области КТ изображения, используя идею контраста между центром и окружающим пространством [25] для вычисления краевой выступающей области, целевой край может быть получен. Идея контраста между центром и окружающим пространством основана на региональных особенностях текстуры и средних уровнях серого. Расстояние между элементами текстуры краевой области изображения рассчитывается по следующей формуле, то есть схожесть региональных элементов текстуры: (7) T ′ = Ei − Ej2 + Hi − Hj2 + Ki − Kj2 + Ci − Cj2.
Рассчитал вес подобия региональных структурных элементов в соответствии с приведенной выше формулой β: (8) β = 255Tmax ′, где Tmax ′ — максимальная разность T ′ расстояния региональной текстурной особенности.
Вычислить расстояние между объектами текстуры между текущей областью и другими областями. Если значение расстояния для текущей области велико, область будет интегрирована в текущую область. Если значение расстояния меньше этой области, значение расстояния текущей области будет использоваться для вычитания значения расстояния области [26, 27].Таким образом, получаем глобальный объемный контраст текущей области M: (9) M = F ′ + χ∑i = 1βTi ′.
F ‘представляет значение серого χ текущей области и коэффициент компенсации. При условии сравнения текущей площади с разными областями она изменится соответствующим образом. Значения следующие: (10) χ = 1F ′> Fout, −1F′≤Fout.
Fout представляет значение серого для других областей.
Учитывая, что на фактическом КТ-изображении будут присутствовать органы определенной области и могут существовать как крайние местоположения, чтобы четко выразить область органа, глобальный весовой коэффициент контраста объемного звучания должен быть установлен δ для расчета значения заметности изображения.Методика расчета следующая: (11) δ = ZbackZorg.
Zback — это область фона. Зорг — это область области органа.
В сочетании с весами δ можно рассчитать окончательное значение значимости M ′: (12) M ′ = δM.
В соответствии с приведенной выше формулой вычисляются значения выступов всех краевых областей и выбирается наиболее заметная область; затем можно получить целевой край КТ-изображения, который используется в качестве начального контура.
5.Предлагаемый алгоритм
Модель активного контура — это основной алгоритм, используемый для сегментации изображений в последние годы. Он сочетает в себе набор уровней и функционал энергии с учетом таких функций, как края и области изображения, и имеет лучшую производительность, чем алгоритмы сегментации по одному признаку [28, 29]. Активные контурные модели включают множество типов. Модель Мамфорда-Шаха (наилучшее приближение исходного изображения находится с помощью функции кусочного сглаживания) выбрана в этой статье для улучшения сегментации КТ-изображения.Выполните следующие действия:
Вход: начальный контур изображения КТ и информация о суперпикселе
Вывод: изображение КТ улучшает результаты сегментации
Инициализируйте проблему суперпикселя и контура изображения и используйте модель Мамфорда-Шаха для окончательной сегментации изображения следующим образом: (1)
На основе классической модели Мамфорда-Шаха метод набора уровней используется для решения модели Мамфорда-Шаха и ее оптимизации. Этот процесс аналогичен эволюции кривой, где функция энергии преобразуется в функцию установки уровня, а значение решения функции получается после непрерывной итерации.Во-первых, упростим функцию модели Мамфорда-Шаха, чтобы получить функционал энергии:
(13) WA, rorg, rback = M ′ + λ∫insideAQ − rorg2 + λ∫outideAQ − rback2, где VCCR = K ′ / Ktotal равно контурная линия — это коэффициент уровня λedge, это характеристика целевой области rorg, а также функция фоновой области rback, а Q — область изображения. (2)
Введите функцию набора уровня Jx, y, t, решите модель и получите новый функционал энергии:
(14) W ′ = Jx, y, t + M ′ + λ∫insideJQ − rorg2Jx, y, tdxdy + λ∫outsideJQ − rback2Jx, y, tdxdy.(3)
Чтобы сделать результат сегментации более гладким, к функции энергии добавлен метод свертки функции Гаусса для преобразования функции энергии в функцию расстояния со знаком
(4)
Сегментация изображения КТ — это, по сути, процесс решения цели контур. В модели Мамфорда-Шаха это также можно рассматривать как процесс решения минимального значения функционала энергии (функция расстояния со знаком), и функция расстояния до знака каждого пикселя в КТ-изображении повторяется.Используйте начальный контур, полученный в предыдущем разделе, чтобы получить начальное значение функции символического расстояния U0. Начиная с инициализации функции символьного расстояния, минимальное значение функции решается операцией обхода:
(15) U = U0 + argminW ′. (5)
Таким образом, сегментация суперпиксельной сетки КТ-изображения может быть завершенным, и окончательный контур может быть получен
(6)
End
На основе приведенного выше анализа поток улучшенного алгоритма сегментации для изображения КТ суперпиксельной сетки представлен, как показано на рисунке 1.
Рисунок 1
Поток усовершенствованного алгоритма сегментации для изображения КТ суперпиксельной сетки.
6. Результаты экспериментов 6.1. Экспериментальная среда и набор данных
Чтобы проверить эффективность алгоритма, предложенного в этой статье, был проведен сравнительный эксперимент, чтобы выделить производительность этого алгоритма. Этот эксперимент проводится в той же среде с процессором 3,2 ГГц, Intel i7-6700 в качестве центрального процессора, Windows 10 в качестве операционной системы компьютера и работает на экспериментальной платформе MATLAB.
Экспериментальные данные взяты из набора данных TCIA и набора данных DeepLesion.
Набор данных TCIA. Этот набор данных является масштабным медицинским. Набор медицинских данных содержит различные данные изображений, такие как КТ и МРТ, с обширной клинической медицинской информацией
Набор данных DeepLesion. Он включает в себя более 32 000 этикеток поражений из более чем 10 000 тематических исследований, включая данные изображений поражений легких, почек, костей, лимфы и брюшной полости, относительно полный набор данных медицинских изображений, выпущенный в настоящее время
КТ легких, КТ головного мозга изображения и изображения КТ позвонков выбираются из двух вышеуказанных наборов данных; Для каждого набора данных выбирается 30 миллионов, всего 60 миллионов данных.Половина из них используется как наборы обучающих данных, а половина — как наборы тестовых данных.
Сетка 2 × 2 использовалась для ввода изображений, а КТ-изображения легких, КТ-изображения головного мозга и КТ-изображения позвонков были выбраны из набора данных TCIA и набора данных глубокого зрения. Для каждого набора данных было выбрано 30 миллионов, всего 60 миллионов данных, из которых 40 миллионов были использованы в качестве обучающего набора данных, 10 миллионов — как набор данных проверки, 10 миллионов — как набор данных проверки и 1000 — как набор тестовых данных.
6.2. Экспериментальные шаги
(1)
Сначала устанавливается базовое операционное программное обеспечение, включая программное обеспечение для ускорения ЦП, в сочетании с параметрами экспериментальной среды, установленными выше, и выполняется на экспериментальной платформе MATLAB
(2)
. Выберите параметр сетки суперпикселей с помощью нескольких экспериментов, то есть — количество блоков L пикселей, которые необходимо разделить.В этом эксперименте окончательное значение L выбирается в пределах [1000-3000]
(3)
. Построить улучшенную модель Мамфорда-Шаха для обучения, ввести набор тестовых данных после завершения обучения и запустить алгоритм в наборе. экспериментальная среда
(4)
Повторить эксперименты для проверки эффективности предложенного алгоритма
6.3. Экспериментальные индикаторы
(1)
Результаты сегментации изображений КТ и результаты сегментации вручную.
Принимая изображения КТ легких, КТ головного мозга и КТ позвонков в качестве объектов, соответственно, карты сегментации составляются компьютером, и в то же время, чтобы проверить эффект сегментации алгоритма в этой статье, сравните результаты с ручной сегментацией.(2)
Суперпиксельная сетка, требующая много времени: суперпиксельная сетка.
Преобразование является предварительным условием сегментации изображения в этой статье. Этот процесс требует постоянной итерации для поиска центра кластеризации, поэтому трудоемкость может использоваться в качестве важного индикатора для измерения производительности алгоритма. (3) Эффект расчета края изображения
: по данным общественности.
Уравнение (12) показывает, что весовой коэффициент δ оказывает важное влияние на точность решения значения значимости.δ Если вес выбран правильно, можно точно рассчитать яркость краев изображения. Следовательно, адаптируемость δ веса выбрана для оценки точности алгоритма вычисления целевого края изображения в этой статье. (4)
Правильный коэффициент классификации: выберите правильную систему классификации.
Номер VCCR используется в качестве индикатора для оценки эффекта сегментации алгоритма, и формула расчета выглядит следующим образом: (16) VCCR = K′Ktotal, где K ′ представляет количество суперпикселей, которые правильно сегментированы Ktotal, и представляет общее количество суперпикселей изображения.(5)
Точность сегментации изображения: сегментировано по КТ-изображению.
Точность — это показатель для проверки производительности алгоритма, формула имеет следующий вид: (17) SEaccu = L1Ltot × 100%, где Ltot представляет количество блоков пикселей, фактически разделенных L1, и представляет количество блоков пикселей, полученных посредством алгоритмического деления.
6.4. Результаты и обсуждение
В среде, установленной в этом эксперименте, компьютер используется для построения КТ-изображения легких, КТ-изображений головного мозга и сегментации КТ-изображений позвонков в соответствии с алгоритмом, описанным в этой статье, как показано на следующем рисунке 2.
Рисунок 2
Результаты сегментации КТ-изображения.
(a)
КТ-изображение легкого
(b)
КТ-изображение головного мозга
(c)
КТ-изображение позвонков
Из рисунка 2 видно, что сегментация КТ-изображения легких, КТ-изображения головного мозга и КТ-изображения позвонков с использованием алгоритма, описанного в этой статье, в основном согласуются с результатами ручной сегментации, а эффект сегментации значительный, а точность высокая, что указывает на то, что алгоритм в этой статье имеет хороший представление.
6.4.1. Эксперимент 2
Взяв в качестве индикатора затраты времени на построение суперпиксельной сетки, сравните алгоритм в этой статье с алгоритмом в литературе [15–19]. Чтобы гарантировать эффективность алгоритма в этой статье, результаты сравнения показаны в Таблице 1.
Таблица 1
Трудоемкое сравнение суперпиксельной сетки (ов).
Алгоритм Блок пикселей / кусок
1000 2000 3000 4000
Литература [15] алгоритм .5 0,8 1,2 1,6
Литература [16] алгоритм 0,9 1,2 1,5 2,0
Литература [17] алгоритм 1,6 1,6 2,0
Литература [18] алгоритм 1,3 1,5 1,5 1,9
Литература [19] алгоритм 0,8 1.5 1,9 2,5
Предлагаемый алгоритм 0,3 0,5 0,6 0,8
Анализируя затраты времени на построение суперпиксельной сетки различных алгоритмов, можно увидеть в таблице 1. что по мере увеличения количества блоков пикселей время построения сетки увеличивается, но алгоритм в этой статье имеет более высокую общую скорость, с наибольшим трудоемкостью 0,8 с, литература [19]. Алгоритм самый трудоемкий 2.5 с, когда количество блоков пикселей составляет 4000, наибольшая трудоемкость алгоритма в литературе [16] и литературе [17] достигает 2,0 с, а алгоритм в литературе [15] занимает короткое время, когда имеется меньше пикселей блоки. Но с увеличением количества блоков пикселей затраты времени быстро возрастают, что намного выше, чем у алгоритма в этой статье. Согласно сравнению данных, эффект сетки изображений КТ алгоритма в этой статье лучше, что неотделимо от использования суперпикселей для анализа.
6.4.2. Эксперимент 3
Используйте δ-пригодность весов для анализа. Обычно коэффициент пригодности выше 0,5, что означает хорошую физическую форму. Соответствие весов δ, используемых в алгоритме в этой статье, показано в таблице 2.
Таблица 2
Соответствие веса δ.
75
Время / время эксперимента Коэффициент пригодности
50 0,66
100 0,69
68 150
200 0,78
250 0,80
Анализ таблицы 2 показывает, что веса, используемые в алгоритме этой статьи, имеют пригодность выше δ, чем 0,5 в ходе многих экспериментов. , что доказывает, что эта статья имеет хороший расчетный эффект на значение заметности и может точно завершить получение края изображения, то есть начальное. Определение контура имеет определенную точность, что закладывает основу для определения окончательного контура сегментации последующего изображения.В то же время доказано, что эта статья использует идею контраста между центром и окружающим пространством для расчета значительной площади края изображения с определенной степенью надежности.
6.4.3. Эксперимент 4
Диапазон значений VCCR правильный коэффициент классификации обычно находится между [0, 1].
Чем выше значение, тем выше производительность алгоритма. Чтобы проверить превосходные характеристики сегментации предложенного алгоритма, предлагаемый алгоритм сравнивается с литературой [15–19].Это показано на рисунке 3.
Рисунок 3
Сравнение правильных коэффициентов классификации.
Согласно сравнительной таблице коэффициентов правильной классификации на рисунке 2, можно четко определить, что общая кривая алгоритма в этой статье выше, чем у других литературных алгоритмов, а коэффициент правильной классификации достигает 0,9 , далее следует алгоритм из литературы [16]. Правильный классификационный коэффициент [0,5, 0,8]. Алгоритм из литературы [17] имеет максимальное значение 0.7 литература [15] имеет тенденцию к быстрому росту, но максимальное значение не превышает 0,7, а максимальное значение остальных литературных алгоритмов ниже 0,7. Причина в том, что алгоритм в этой статье сначала использует суперпиксели для улучшения критериев роста области, вычисляет значение заметности краевой области изображения и получает начальный контур, который обеспечивает основу для получения окончательного контура сегментации и улучшает качество изображения. точность классификации пикселей.
6.4.4. Эксперимент 5
Результаты сравнения точности сегментации алгоритма для КТ-изображений показаны на рисунке 4.
Рисунок 4
Сравнение точности сегментации.
По кривой точности сегментации на рисунке 4 можно обнаружить, что алгоритм, описанный в этой статье, имеет очевидные преимущества, а точность сегментации всегда превышает 90%. Среди других документов средняя точность литературы [18] и литературы [19] превышает 80%, за ней следует литература [15]. Для сравнения, литература [16] и литература [17] имеют более низкую точность сегментации изображения. Средний уровень — около 70%.Основываясь на полученных начальных контурах, в данной статье используется метод установки уровня для улучшения модели Мамфорда-Шаха в модели активного контура. Для сегментации изображения используется улучшенная модель активного контура, точность сегментации выше.
7. Выводы
Использование обнаружения КТ изображений для оказания помощи в клинической медицинской диагностике стало в настоящее время основным направлением. Сегментация изображения — важный шаг в обработке изображения, и результаты сегментации играют краеугольную роль в трехмерной реконструкции изображения и другой обработке.В настоящее время КТ-изображения по-прежнему являются актуальной проблемой в медицинских исследованиях изображений. Чтобы получить более точные результаты сегментации изображения, в этой статье улучшена модель активного контура и завершена сегментация изображения КТ суперпиксельной сетки с использованием улучшенной модели. В процессе исследования алгоритма в основном рассматривается проблема начального контура изображения, используются суперпиксели для улучшения критерия роста области, вычисляется значимая площадь края, получается начальный контур, и задача решается путем расчета функция, основанная на начальном контуре, и окончательная сегментация КТ-изображения успешно завершена.Результаты показывают, что предложенный алгоритм обладает высокой точностью сегментации и малыми временными затратами, что является основой для исследования КТ изображений.
Однако это исследование все же имеет определенные недостатки. Крайняя выступающая область, полученная с использованием критерия роста области и контраста между центром и окружающим пространством, может получить только самую большую выступающую область. В будущем необходимо будет найти глобальный метод расчета значимости, чтобы обеспечить более эффективную сегментацию КТ-изображений. Кроме того, обработка различных типов медицинских изображений также является направлением, которое необходимо изучить в будущем, чтобы обеспечить более полезную помощь в медицинской диагностике.
Доступность данных
Данные, использованные для подтверждения результатов этого исследования, включены в набор данных TCIA и DeepLesion.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Благодарности
Эта работа поддержана Исследовательским проектом в области естественных наук Департамента образования провинции Хэйлунцзян (№ 2016-KYYWF-0560) и наземными научными и исследовательскими проектами Университета Цзямусы (№ L2012-075).
1TingG.WeixingW.WeiL.DandanY.Сегментация изображений горных частиц на основе улучшенного нормализованного разреза International Journal of Control and Automation 2017.10.4.242-s2.0-850288459042XiJ. Автоматическая импульсная нейронная сеть для сегментации изображений International Journal of Future Generation Communication and Networking 32101710 .14257 / ijfgcn.2017.10.2.033Srinivasa RaoK.SatyanarayanaK. В.Сриниваса РаоП. Сегментация изображений с использованием двухпараметрического распределения логистических типов и кластеризации K-средних. Международный журнал грид и распределенных вычислений.Л. Ф. Диниз S.FerreiraJ. L.FrançaJ. Сильва В. Ф. C.de PaivaA. C.de CavalcantiE. А. А. Суперпиксельные глубокие сверточные нейронные сети и модель активного контура для автоматической сегментации простаты на 3D-снимках МРТМедицинская и биологическая инженерия и вычисления20205891947196410.1007 / s11517-020-02199-5325669885GordalizaP. М. Муньос-Баррутия А. Абелла М. Деско М. Шарп С. Вакеро. J. Неконтролируемая сегментация КТ-изображения легких модели инфекции микобактерии туберкулеза Научные отчеты 201819802980810.1038 / s41598-018-28100-x2-s2.0-85049251348299551596LiX.SuiJ.WangY. Трехмерная реконструкция нечетких медицинских изображений с использованием квантового алгоритма IEEE Access2020821827921828810.1109 / ACCESS.2020.30395407HolmesR. Б.Негус И. С.Уилтшир Дж. Торн C.YoungP. Инициатива по нейровизуализации болезни АльцгеймераСоздание антропоморфного фантома головы для КТ для проверки сегментации изображенияMedical Physics20204762380239110.1002 / mp.14127321603228HamghalamM.AyatollahiA.White International Blood Cells Science20ed ImagesАлгоритм В.-Дж. Индрияни Сударма M.Автоматическая сегментация области U-зоны на изображениях лиц с использованием нечеткого обнаружения краев, Международный журнал передовых наук и технологий, 20133193010, TahaA. A.HanburyA.Метрики для оценки сегментации трехмерных медицинских изображений: анализ, выбор и инструменты BMC Medical Imaging20152912810.1186 / s12880-015-0068-x2-s2.0-8493893035011 и улучшенное согласование суперпикселейProgress in Laser and Optoelectronics201855822923512JiaruiL.CongL.XianjinL.WeiL.KeL.XinchaoH.Обнаружение подделки копированием и вставкой изображений на основе суперпиксельной сегментацииJournal of Applied Sciences201937341942613MiaoL.YangL.YuqianZ.YizhiL.Новый метод суперпиксельной сегментации изображенийCongLongL.YuqianZ.YizhiL. метод комбинирования суперпикселей и CNNComputer Engineering and Applications20195651815XiaL.QuanG.XiaoL.BoW.Метод сегментации изображения КТ с объединенной энергией активного контура на основе суперпикселейOptoelectronic Engineering2020471101910.12086 / oee.2020.1
16YanQ.BenzhengW.YilongY.PeipeiC.JinyuC.Уточнение сегментации КТ-изображения паренхимы легкогоJournal of Image and Graphics201722113714517Rebouças FilhoP. P.CortezP. C.da Silva BarrosA. К.Альбукерке В. Х. ТаваресJ. M.Novel и мощный 3D адаптивный метод четких активных контуров, применяемый при сегментации КТ-изображений легких Анализ медицинских изображений 201735250351610.1016 / j.media.2016.09.0022-s2.0-8498993664318CongL.DingS.WangL.ZhangA.JiaW.Алгоритм сегментации изображений на основе по суперпиксельной кластеризации IET Image Processing201812112030203510.1049 / iet-ipr.2018.54392-s2.0-8505550753019Кишорджит Сингх Н. Джохни Сингх Н. Канан Кумар В. Классификация изображений с использованием суперпикселей SLIC и сегментации изображений FAAGKFCM IET Image Processing202014348749410.1049 / iet-ipray.2019A..025520ra. К.Бхаттачарья Д. Выявление рака шейки матки на ранней стадии с использованием методов гибридной сегментации по изображениям мазков из ПАП International Journal of Advanced Science and Technology2018112233210.14257 / ijast.2018.112.032-s2.0-8504499191221EijnattenM. V.DijkR. В. Доббе, Дж. Стрикстра, G.KoivistoJ.WolffJ.CT-методы сегментации изображения кости, используемые в производстве медицинских добавокMedical Engineering & Physics2017102242510.1016 / j.medengphy.2017.10.0082-s2.0-8503274728022YinY.HuangQ.GaoH.XuY.Рекомендации по персонализированным API с интеллектуальным анализом знаний для промышленности системы IEEE Transactions по промышленной информатике2020110.1109 / TII.2020.303950023YinY.CaoZ.XuY.GaoH.LiR.MaiZ.QoS Прогнозирование рекомендаций по сервисам с изучением функций в среде мобильных пограничных вычислений Транзакции IEEE по когнитивным коммуникациям и сетям2020641136114510.1109 / TCCN.2020.302768124LiY.CaoG.YuQ.LiX. Активные контуры, управляемые нелокальным распределением Гаусса, подгонка энергии для сегментации изображения Прикладной интеллект201848124855487010.1007 / s10489-018-1243-x2-s2.0-8505151731325ZhangK.Zhang. М. Чжан Д. Подход с использованием набора уровней к сегментации изображений с неоднородностью интенсивности IEEE Transactions on Cybernetics201646254655710.1109 / tcyb.2015.24091192-s2.0-8496229244126ZhouZ.SiddiqueeM. М. Р. ТайбахшN.LiangJ.UNet ++: изменение конструкции пропуска соединений для использования многомасштабных функций сегментации изображений IEEE Transactions on Medical Imaging20203961856186710.1109 / TMI.2019.29596093184140227LiuX.GuoS.YangB.MaS.ZhangH.LiJ.SunC.JinL.LiX.YangQ.FuY.Автоматическая сегментация органов для компьютерной томографии на основе суперпиксельных и сверточных нейронных сетейJournal of Digital Imaging2018.158-48 018-0052-42-s2.0-850457703272967924228BoboM. Ф.БаоС.Хуой.ЯоЙ.БаоС.Виростко Ю.ПлассардА. Ю.ЛюИ.АссадА.Абрамсон Г. Хилмес М. A. Полностью сверточные нейронные сети улучшают сегментацию органов брюшной полости Труды Международного общества оптической инженерии SPIE, март 2018 г., США 10012110.1117 / 12.22937512-s2.0-8504733284929SunW. Y.DongE. Q.CaoZ. L.ZhengQ. Надежный метод локальной сегментации, основанный на активном контуре на основе нечеткой энергииActa Automatica Sinica2017434611621
Симулятивное исследование отказа координатора сети Zigbee с различным QoS
ENSC 427: СЕТИ СВЯЗИ
ENSC 427: СЕТИ СВЯЗИ Моделирование сетей беспроводных датчиков ZigBee Заключительный отчет Весна 2012 Мехран Фердоуси Mfa6 @ sfu.ca Содержание 1. Введение … 2 2. Объем проекта … 2 3. ZigBee
Подробнее Обзор стека протоколов Zigbee
Обзор стека протоколов Zigbee ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА, 2018 г. DSR и OTSL не несут ответственности за проблемы, возникающие в результате применения технической информации, написанной
. Подробнее БЕСПРОВОДНАЯ СЕНСОРНАЯ СЕТЬ
1 БЕСПРОВОДНАЯ СЕНСОРНАЯ СЕТЬ Dr.Заслуженный профессор Х. К. Верма (EEE) Университет Шарда, Большая Нойда (Ранее: заместитель директора и профессор приборостроения Индийского технологического института Рурки)
Подробнее Беспроводные сенсорные сети
Беспроводные сенсорные сети [email protected] +9 051 20 9147 Часы работы: вторник 17:00 в главном здании, третий этаж Кредиты: 6 Синхронизация времени стека протоколов Энергоэффективность Распределенная обработка
Подробнее Беспроводные сенсорные сети
Беспроводные сенсорные сети [email protected] +9 051 20 9147 Часы работы: вторник 17:00 @ Главное здание, третий этаж Кредиты: 6 Протокол Синхронизация времени стека Энергоэффективность Распределенная обработка
Подробнее Авторы: Амбудж Варшней и Акшат Логар
Автор: Амбудж Варшней и Акшат Логар Беспроводные операции позволяют предоставлять такие услуги, как связь на большие расстояния, которые невозможно или непрактично реализовать с использованием проводов.Обычно используется термин
Подробнее ГЛАВА 3 BLUETOOTH И IEEE
ГЛАВА 3 BLUETOOTH И IEEE 802.15 Эти слайды доступны преподавателям в форме PowerPoint. Слайды можно свободно добавлять, изменять и удалять в соответствии с потребностями учащихся. Они представляют собой основательную работу
Подробнее Глава 7 ЗАКЛЮЧЕНИЕ
97 Глава 7 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 7.1. Введение. Мобильная одноранговая сеть (MANET) может рассматриваться как сеть мобильных узлов, которые взаимодействуют друг с другом без какой-либо фиксированной инфраструктуры. Узлы в
Подробнее Введение в IEEE
Введение в IEEE 802.15.4 Маркос Рубинштейн IEEE 802.15.4 Малый радиус действия, низкая скорость передачи данных, низкое энергопотребление Домашняя автомобильная промышленность Промышленные приложения Игры Измерение 1 Скорость физического уровня 250 кбит / с 40 кбит / с 20 кбит / с.
Подробнее .

Алгоритм	Блок пикселей / кусок
Алгоритм	1000	2000	3000	4000
Литература [15] алгоритм	.5	0,8	1,2	1,6
Литература [16] алгоритм	0,9	1,2	1,5	2,0
Литература [17] алгоритм	1,6	1,6	2,0
Литература [18] алгоритм	1,3	1,5	1,5	1,9
Литература [19] алгоритм	0,8	1.5	1,9	2,5
Предлагаемый алгоритм	0,3	0,5	0,6	0,8

Айджаст s (ijast s) характеристики и описание

Заключение

Eleaf iJust S — стартовый набор

Отзыв об Eleaf iJust 2, обзор характеристик и фото набора

Джаст вейп, электронная сигарета айджаст

Внешний вид и дизайн

Функциональные характеристики

Параметры аккумулятора

Уровни защиты

Описание базового клиромайзера

Eleaf iJust S Battery 3000mAh

Описание

Электронная сигарета iJust 2 и iJust S: инструкция по прмиенению

Мощный и надежный

Коротко о главном

Что входит в набор

Приступаем к использованию

Как правильно включать/выключать

Как заряжать

Защитные функции

Меры предосторожности при эксплуатации электронных сигарет

MONSTER VAPOR VapeX 2, 3000 mAh

Технические параметры MONSTER VAPOR VapeX 2:

Рекомендуемые товары

Индекс

www.ijast.org * Автор, ответственный за переписку. Научно-технические исследования

Персонал Ан-Наджа

Исследование рабочих характеристик естественной холодильной системы [MD242] | M M

Аннотация

Ключевые слова

Список литературы

Взаимодействие УНЧ волн Pc4 со скоростью солнечного ветра и его зависимость от значений Kp

Аннотация

Авторские права

1. Введение

Симулятивное исследование отказа координатора сети Zigbee с различным QoS

ENSC 427: СЕТИ СВЯЗИ

Обзор стека протоколов Zigbee

БЕСПРОВОДНАЯ СЕНСОРНАЯ СЕТЬ

Беспроводные сенсорные сети

Беспроводные сенсорные сети

Авторы: Амбудж Варшней и Акшат Логар

ГЛАВА 3 BLUETOOTH И IEEE

Глава 7 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Введение в IEEE

Добавить комментарий Отменить ответ