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1.
本文首次把求解温度场的有限元法用于计算玻璃退火时的温度分布,提出了在微机上计算第一类光学不均匀性的方案,并解决了计算问题。 相似文献
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气溶胶微粒红外消光特性的计算 总被引:1,自引:0,他引:1
根据Mie光散射理论,对球形微粒物质在红外波段的消光参数进行计算,认为给定波长时,物质皆有一个合适的半径,使其质量消光系数达最大;该半径比消光效率峰值相应粒径小.估算了SiO_2、碳黑、石墨和Al粉在3~14μm波段的最大消光系数及相应粒径。 相似文献
3.
信息化是金融业务流程再造的基石,它可以帮助金融业从根本上重新思考和设计现有的业务流程。借助于信息技术和IT规划,整个金融业务流程都可以实现信息化,不仅能够帮助金融企业打造高效的内部管理,还能够为客户提供全功能、个性化、全天候的金融服务。 相似文献
4.
为解决基于深度学习目标检测模型规模大、在边缘设备上难以部署的问题, 以YOLO目标检测模型为例, 设计实现基于ARM+FPGA异构平台的目标检测加速模块。该系统使用剪枝、量化后的压缩模型, 在FPGA实现神经网络前向推理加速, 在ARM中实现加速器调度。实验结果表明, 部署至Xilinx ZCU102开发板上, 该模块在200 MHz工作频率下, 平均计算性能达到425.8 GOP/s, 推理压缩模型速度达到30.3 fps, 模块功耗为3.56 W, 证明该加速模块具备可配置性。 相似文献
5.
在移动互联网背景下,增强现实类型的手机端应用越来越多.然而,大多数的此类软件都需要识别图来完成信息展示或者互动娱乐,因此软件的稳定性受识别图的影响很大.由于忽视了人工智能在增强现实领域的重要作用,导致此类软件的智能性欠佳.因此,提出一种结合SOAR与ARKit的增强现实工程模拟系统,在不需要识别图的前提下,利用ARKit技术就可以完成信息展示以及互动娱乐,在遵循以用户体验为中心的设计原则下,结合SOAR模型理论构建工程模拟系统,通过反复的性能测试,提高系统的智能性,丰富人机交互方式.仿真结果表明,结合SOAR与ARKit的增强现实工程模拟系统不仅提高了此类软件的稳定性,而且调动了用户主动交互的积极性. 相似文献
6.
由C9H6-n-BuH与Ru3(CO)12在二甲苯中加热回流, 合成了一个新的双核配合物(η5-C9H6-n-Bu)2Ru2(CO)4. 通过元素分析、红外光谱、核磁共振氢谱对其结构进行了表征. 用X射线单晶衍射法测定了(η5-C9H6-n-Bu)2Ru2(CO)4的结构, 结果表明: 晶体属于三斜晶系, Pī空间群, a=0.8880(5) nm, b=1.2337(8) nm, c=1.3235(8) nm, α=83.054(12)°, β=76.683(10)°, γ=77.036(12)°, V=1.3713(15) nm3, Dc=1.588 g8226;cm-3, m=1.134 mm-1, F(000)=658, Z=2, R1=0.0993, wR2=0.2459. 相似文献
7.
氮沉降是全球变化研究的热点问题之一。以内蒙古呼伦贝尔草甸草原优势种羊草为研究对象,分析不同氮化合物和不同剂量氮添加对羊草叶片叶绿素和叶氮含量的影响。结果表明:硝酸铵和硫酸铵两种氮素化合物对叶绿素和叶氮含量的影响没有显著差异;在两种氮添加均显著增加了羊草叶片叶绿素和叶氮含量,且随着氮浓度的增加,叶绿素和叶氮含量呈单峰模式;在两种化合物添加处理下,羊草叶绿素和叶氮含量之间呈显著正相关关系。 相似文献
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李放 《贵州师范大学学报(自然科学版)》2001,19(4):65-68
主要证明下述定理 :如果X是仿紧的C -分散空间 ,则X×Y是σ -仿紧的当且仅当Y是σ -仿紧的。此外 ,我们还指出 ;σ -序列meso紧也有完全类似的结果 相似文献
9.
灰色GM(1,1)优化模型 总被引:8,自引:0,他引:8
在分析了GM(1,1)模型的建模机理的基础上,指出了传统建模方法存在的问题,同时给出了基于GM(1,1)的逐步优化模型的方法,该方法提高了模型的精度和适应性。 相似文献
10.
观察miRNAs在人骨髓来源间充质干细胞成骨诱导分化过程中的表达情况。以从骨髓中分离培养的MSCs及成骨诱导培养后的细胞为实验对象,利用基因芯片检测miRNAs的表达情况,由SAM分析得到MSCs较其诱导培养细胞中差异表达的miRNAs,再进行生物信息学分析。分离培养出的MSCs经成骨诱导培养14 d后,已具有成骨细胞特性;经芯片检测并SAM分析,成骨诱导培养的细胞较MSCs高表达的miRNAs有7个:hsa-miR-363*、hsa-miR-483、hsa-miR-590、hsa-miR-130a、hsa-miR-15b、hsa-miR-30c、hsa-miR-663;成骨诱导培养的细胞较MSCs低表达的miRNAs有6个:hsa-miR-192、hsa-miR-210、hsa-miR-128a、hsa-miR-224、hsa-miR-106a、hsa-miR-494。利用TargetScan预测其靶基因,并行生物信息学分析,其中hsa-miR-130a、hsa-miR-15b和hsa-miR-30c的预测靶基因多为维持干细胞特性的基因;而hsa-miR-106a和hsa-miR-494的预测靶基因多为参与骨形成及成骨分化的基因。为证明miRNAs参与调控MSCs的成骨分化过程提供了直接证据和研究基础。 相似文献