SZSTK蓄电池NP12-24AH /12V蓄电池规格
使用注意事项：
(1)非人士不得打开蓄电池，以免危险，如不慎电池壳破裂，接触到硫酸，请用大量清水冲洗，必要时请就医。(2)使用多个电池时，要注意电池间的连线正确无误，注意不要短路。(3)使用过程中应避免强烈震动或机械损伤(4)使用上、下带有通气孔的电池容器以便散热。(5)请不要让雨水淋到蓄电池，或者将电池浸入水中。(6)电池的清扫请用尽量拧干的湿抹布进行，请不要使用干布或掸子等，请勿使用化学清洗剂清洗电池。(7)请勿在同箱中混用容量不同，新旧不同，厂家不同的电池。
蓄电池性能的优越性：1.内部为凝胶电解质，无游离电解液存在。在强充情况下，不会出现渗漏电解液现象。2.电解质约有20％容馀份量，因此在高温操作或过量充电时仍极为可靠，电池不会产生“干化”现象。电池的高低温度范围较宽。3. 采用高灵敏低压单向气阀，能保证及时排放过压气体。电池不会出现渗漏或鼓胀的现象。电池完成密封，不需要特殊通风设备。4.2V单体已达标称容量 （2500Ah），所以电池均匀性很好，允许不同容量，什致不同生产年份的新旧电池进行串，并联混合使用。电池组相互间不会产生“环流”现象。5.胶体电 解质上下浓度一致，不会产生酸分层现象。因此反应均匀，在高倍率放电情况下，极板不会变型而导致内部短路。6.因此可造成高柱状型电池，占地面积小（如 3000Ah/48V电池组占地仅2.9平米）。200Ah-1500Ah单元有竖放式/卧放式可供选择。7.电解质的浓度低，为1.24Kg/L，因此 电池使用寿命较长，在常温20下达1820年。内部有深度放电保机制，深放电后的电池仍能联接在负载上。在四周内充电也无损电池的性能。经充电后很快恢复 电池的标称容量，也不会影响电池的寿命。
骆俊蓄电池内部失水的原因：铅酸蓄电池失水会导致电解液比重增高、导致电池正极栅板的腐 蚀，使电池的活性物质减少，从而使电池的容量降低而失效。铅酸山特蓄电池密封的难点就是充电时水的电解。当充电达到一定电压时（一般在2.30V单体以 上）在蓄电池的正极上放出氧气，负极上放出*气，产生电解液水分的流失。因此必须严格控制充电电压，不能过充电，造成蓄电池失水。根据实际测试情况，出现 蓄电池故障基站中大部分电池都存在电池失水问题，分析原因是由于蓄电池厂家对于安全阀的控制也存在一定问题。目前规定的安全阀开启压力是15Kpa以 上，而实际运行中由于同一品牌普遍出现山特蓄电池失水，所以对山特蓄电池安全阀的控制压力，不得不进行认真研究。建议同厂家积极联络，并对目前安全阀开启 压力进行测试，以甄别失水原因
售后服务承诺：1． 严格按照"产品’三包’服务范围"和"售后服务承诺"对客户进行服务（详细请索取说明书）；2． 对售出的电池我们建立《顾客档案》，实行跟踪服务。3． 电池售出后，实行随时电话跟踪，并执行每年至少一次的巡检（铅酸系列、胶体系列），并向用户说明蓄电池目前使用状况，使之放心使用。4． 我们的宗旨:发生顾客投诉时及时提供解决方案。包括现场恢复方案及退货处理方案，直到顾客满意。宗旨是用户使用金科华宇蓄电池无之忧。5． 正常情况下，退回电池在到货两周内出具检测报告，确属我公司原因我司承担责任；非我公司电池原因，我们出具相应报告，对顾客的使用加以指导。
SZSTK蓄电池NP12-24AH /12V蓄电池规格
图像生成是指使用对抗网络（GAN）根据输入的随机噪声或向量生成目标图像。生成器、识别器是对抗网络（GAN）的重要组成部分。
2．2典型算法模型
近年来，计算机视觉领域的算法层出不穷，以下择要简介下文研究使用的一些模型。
（1）VGG
2014年，牛津大学计算机视觉组和谷歌公司的研究员联合研发出一种新的深度卷积神经网络，即VGGNet，并获得当年ILSVRC分类比赛的亚军。VGGNet分为VGG16和VGG19：VGG16通过13层3×3的卷积网络和3层全连接网络构建，VGG19则通过16层3×3的卷积网络和3层全连接网络构建。VGG19被广泛应用于不同行业的图像特征提取领域。
（2）Resnet
深度残差网络（Residual Network， ResNet）是过去几年中计算机视觉领域颇具开创性的工作。因其强大的表征能力，除图像分类以外，包括目标检测和人脸识别在内的许多计算机视觉应用都得到了性能提升。ResNet101是其中的一种网络堆叠方式，101层网络指齐总的卷积或全连接层数目。
（3）SIFT
尺度不变特征转换（Scale－invariant feature transform，SIFT）是一种用来侦测与描述影像局部性特征的重要算法，由 David Lowe在1999年所发表，并于2004年总结完善。SIFT算法主要用于处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题。
（4）Mask R－CNN
Mask R－CNN是华人学者何恺明提出的一种简洁、灵活的图像实例分割框架，用于判断图像中不同目标的类别和位置，并可做出像素级预测。该算法不仅能够有效地检测图像中的目标，而且还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码。
3 通信工程中典型应用与效果
3．1 设备安装方式检测
蓄电池是通信机房内的重要基础设施，按照设备属性、机房空间等因素，蓄电池的安装方式可分卧式和立式两种（图1）。在局房设计时，需要因地制宜地制定安装方式；在施工验收时，需要关注是否按图施工。通常，安装方式的信息采集和现场核验都是人工判断并填注到相应信息系统中，填报错误时有发生。