OPC在空调控制系统中的应用

本文介绍了西门子8台S7-200 PLC利用EM277构建PROFIBUS-DP控制从站,利用PC Access+CP5611与上位机WINCC通讯的方法。     

菜鸟网页装修速成工具

学做网页的朋友常常为不能制作动人的界面装饰而煞费苦心,此时不妨试试下面介绍的三个网页装饰工具: 1.文字魔法TextMagic 这是一款由台湾省太易资讯(Dayi)公司出品的特效字体及网页动画文字工具,提供了十四种文字变形和四种文字特效供组合设定;配合输入网页文字时属性对话框中主体、背景、外框和阴影的设定,可以丰富网页文字装饰;在与文字属性配     

数字Costas锁相环的设计与仿真

接收机本地载波跟踪与恢复是基于软件无线电原理进行数字信号相干解调的前提，本文从Costas锁相环原理出发，提出了数字域实现载波跟踪与恢复的设计方法，给出了详细的设计，并根据理论分析进行了系统仿真。     

固体杂多酸在生物质水解转化中的应用

随着化石资源的日益枯竭,寻求可替代清洁能源已成为全球重大课题。生物质是一种可再生的清洁能源,目前人们尝试通过利用生物质转化缓解日益增长的能源需求。杂多酸是应用在清洁工艺中的重要催化剂,结构和酸度的设计调变性及较高的热稳定性,使其广泛用于生物质的水解转化反应平台。目前固体杂多酸在水溶剂、有机溶剂及两相体系中降解生物质有着各自不同的优缺点。本文综述了杂多酸在不同反应体系中水解转化生物质制备精细化学品的研究进展,并对其在生物质水解转化利用中的应用前景进行了展望。     

Raman scattering in In/InO_x core shell structured nanoparticles

The properties of Raman phonons are very important due to the fact that they can availably reflect some important physical information. An abnormal Raman peak is observed at about 558 cm-1 in In film composed of In/InOx core-shell structured nanoparticles, and the phonon mode stays very stable when the temperature changes. Our results indicate that this Raman scattering is attributed to the existence of incomplete indium oxide in the oxide shell.     

安装“猫”造成软驱故障

新购一块老式14.4kbps的调制解调器,在WIN95操作系统下其驱动程序不能工作。安装厂商提供的随卡驱动程序,重新启动机器后,WIN95提示发现新硬件,选择硬件厂商提供的驱动程序项,在A驱中插入驱动程序盘,确认后即安装成功。但软驱却不再能读写,使用时都出现软盘未格式化的信息提示框,怀疑软盘坏了或软驱的磁     

回顾——使解题至臻完美的有效途径

解题是数学教学过程的一个重要组成部分，是提高教学效果不可缺少的环节．在认真审题、探寻解题思路、求解表达并得到问题的一个解答后，应十分重视进行过程回顾，因为回顾所完成的解答，对其进行检查和讨论，可使解题至臻完美．１通过回顾，可以去伪存真、提高解题的准确...     

具有非局部反应的时滞扩散Nicholson方程的行波解

对具有扩散项的时滞Nicholson方程的行波解进行了研究．特别是考虑到生物个体在空间位置上的迁移,研究了具有非局部反应的时滞扩散模型．对于弱生成时滞核,运用几何奇异摄动理论,在时滞充分小的情况下,证明了行波解的存在性．     

S-(-)-2,2′-联二萘酚衍生物的合成及其螺旋结构与旋光性的关系

以S-(-)-2,2’-联二萘酚为手性模板分子,合成出了它的两个七元环衍生物.通过对它们的旋光值、X衍射结构及构象的研究,找出了它们的螺旋结构与旋光性的关系,并对其族光大小进行了比较.此外,首次提出我们建立的螺旋片段判定规则及我们定义的ω值.     

基于粒子群优化的错误最小化极端学习机

极端学习机(ELM)作为一种广义的单隐层前馈神经网络在分类和回归问题中得到广泛的应用,并受到机器学习学者的广泛关注。如何自主的设计极端学习机(ELM)的网络结构是极端学习机研究领域的一个关键问题。那些经典的构造性极端学习机过分着重于单隐层前馈神经网络的准确率而忽视了网络的性能。本文基于错误最小化极端学习机(EM-ELM)和粒子群优化(PSO)算法提出了一种有效的方法优化网络结构。在所提出的算法中,经过粒子群算法优化过的隐层节点一个一个的加入到网络中,重要的是,除了考虑到网络的准确率,相应的极端学习机的隐层输出矩阵的条件值也作为优化的条件之一。在不同数据集上的实验结果证明了本文提出的算法相比其他构造性极端学习机能以更精简的结构获得更高的准确率和更好的泛化性能。