nb t 47013.3-2015

NB T 47013.3-2015是中国国家标准化管理委员会发布的关于纺织品耐燃性能的技术规定。该标准主要对纺织品在特定条件下的防火性能进行了要求和测试方法的规定。

NB T 47013.3-2015标准适用于各类纺织品，包括织物、纱线、纤维和纺织品成品等，用于评价其在火灾条件下的抗燃性能。该标准主要规定了纺织品在燃烧测试时的燃烧性能指标以及相应的测试方法，包括燃烧速度、燃烧后的残留量、火花产生等指标。

NB T 47013.3-2015标准要求纺织品在燃烧过程中应具备一定的阻燃性能，即在遇到火源时，能够减缓燃烧速度、降低火焰高度、减少烟雾和毒性气体的产生。这有助于保护人身安全，在火灾发生时减少火势蔓延的速度，提供更多的逃生时间和减轻伤害。

该标准的发布旨在保证纺织品的安全性能，减少火灾发生时的人员伤亡和财产损失。它对生产制造企业和消费者都具有重要意义，可以作为生产和购买纺织品的参考依据。

总的来说，NB T 47013.3-2015是中国针对纺织品耐燃性能制定的技术规定，其实施有助于确保纺织品的抗燃性能，提高火灾安全性，减少火灾造成的伤害和损失。

相关问题

vue-print-nb .print-content

`.print-content` 是一个选择器，用于选取页面中具有 `print-content` 类的元素。这个选择器可以用于 Vue.js 中的模板语法或者在 CSS 中使用。

在 Vue.js 中使用该选择器时，可以在模板中使用 `v-bind` 或者 `v-if` 等指令来动态绑定选择器。例如：

<template>
  <div v-bind:class="printContentClass">...</div>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      printContentClass: 'print-content'
    }
  }
}
</script>

在 CSS 中使用该选择器时，可以直接将 `.print-content` 作为样式的选择器。例如：

.print-content {
  /* 样式声明 */
}

emb_modes=(1 2 3 4 5) nb_epoch=5 for ((i=0; i <${#emb_modes[@]}; ++i)) do python train.py --data.malicious_data IntegratedData/malicious_train.txt --data.benign_data IntegratedData/benign_train.txt \ --model.emb_mode ${emb_modes[$i]} --train.nb_epochs ${nb_epoch} --train.batch_size 1048 \ --log.output_dir Model/runs/emb${emb_modes[$i]}_32dim_minwf1_1conv3456_${nb_epoch}ep/ done

这是一个 Bash 脚本，用于执行多次训练 ChitGPT 模型的操作。其中 `emb_modes` 是一个数组，包含了 5 个整数，代表了不同的词向量嵌入方式；`nb_epoch` 是每个模型训练的 epoch 数量。

在循环中，首先使用 `${#emb_modes[@]}` 获取数组的长度，然后使用 `((i=0; i <${#emb_modes[@]}; ++i))` 定义循环条件，依次使用不同的词向量嵌入方式训练模型，并将模型的日志输出到不同的目录中。其中 `--data.malicious_data` 和 `--data.benign_data` 分别指定了恶意和良性数据的文件路径，`--model.emb_mode` 指定了词向量嵌入方式，`--train.nb_epochs` 指定了 epoch 数量，`--train.batch_size` 指定了每个 batch 的大小，`--log.output_dir` 指定了日志输出目录。