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11.
随着城市化高速发展,老厂房再利用的问题日益急迫.上海是中国近代工业起源地,也是率先着手对彰显城市文脉的工业遗产进行调查和保护的历史文化名城.本文以上海典型案例入手,分析了具有代表性的老厂房改造的项目特点,并在此基础上,对常州大成三厂这一民国时期的纺织业遗留地块进行改造设计手法进行介绍,从设计理念、设计内容和节点设计3个方面,体现了文化传承和生态技术相融合理念. 相似文献
12.
运用Moore-Penrose逆的定义及其性质和投影的定义去研究投影PR(A)和PR(AB)的相互关系,得到若干结果 .研究表明:若矩阵A,B满足如下条件:(1)BB*=I,(2)B为酉矩阵,(3)B为非奇异阵,(4)A是列满秩,B是行满秩,则两者相等;若对于任意矩阵A,B时,两者之间存在若干重要关系式,从而进一步刻画了它们的相互关系. 相似文献
13.
利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果. 相似文献
14.
15.
基于双层嵌入理论和知识溢出理论构建了E-TOMSDECT分析模型,对当前中国开源软件生态构建所面临的风险进行系统性剖析,并结合对全球开源软件生态构建经验的类化分析提出相关对策.分析发现,当前中国开源软件生态构建主要存在关键核心技术支撑与生态运营模式掌握薄弱、生态建设主体动力不足、在国际开源生态中主导权较弱且面临多维度安全风险、软硬件协同发展能力较弱、软件价值评估体系扭曲、生态运营专业性人才匮乏以及国际经验的利用潜能未能完全释放等风险.建议尽快聚焦新兴领域打造"三位一体"开源生态主导核心,同时加强软硬协同整体规划,构建开源软件生态的安全风险评估和应急防控机制,加大开源软件生态构建的人才培养与引进力度. 相似文献
16.
为描述数控机床运动构件的故障率随时间变化的情况,本文从元动作单元出发,建立了一个关于元动作单元的故障概率模型.首先,根据元动作单元故障发生的原因将故障分成两类,随机故障和老化故障.然后,根据这两种故障类型故障数据的不同特点,选用两个不同的概率分布函数分别进行描述,随机故障用泊松分布进行描述,老化故障用威布尔分布进行描述.接着,给出这两种故障概率模型中各参数的物理意义和估计方法.更进一步,工作负载和工作环境会分别对元动作单元的老化故障和随机故障的故障率造成影响.为比较这两者对故障率影响的大小,提出了工作负载参数R l和工作环境参数R e,并给出这两个参数的估计方法.最后,根据收集到的运动构件的故障数据作出频率直方图,同时,对故障数据进行参数估计得到概率密度函数,并将这两者画在同一幅图上,发现两者具有较好的拟合效果.表明提出的元动作单元故障概率模型适合于描述运动构件故障率随时间的变化,模型有效. 相似文献
17.
过程变量在代表产品或服务过程信息时并非完美,而使用模糊数可能是另一较好途径。文章进一步完善模糊累积和控制图,其中使用中心和扩展具有重抽样分布的模糊随机变量,并给出模拟例证。 相似文献
18.
采用超滤分级得到不同分子量的腐殖酸组分,并通过傅里叶红外、紫外可见、三维荧光光谱等表征其分子结构的差异.用基于Pd/Fe3O4纳米催化剂的新型电芬顿技术去除不同分子量的腐殖酸与Cr(VI)形成的复合污染物.研究表明,随着腐殖酸分子量的增大,其矿化效果越好,HA5(87.6%) HA4(79.0%) HA3(76.8%) HA2(70.0%) HA1(62.9%),且短时间内高分子量腐殖酸有较好的去除.这归因于高分子量腐殖酸表面的阴离子与Pd/Fe3O4发生静电吸附.此外,苯环取代度更高、共轭结构更多的高分子腐殖酸优先被原位生成的·OH氧化为多羟基化中间体,进而氧化开环,最终矿化为CO2和H2O.而在TOC相同条件下,低分子量腐殖酸中短链羧酸占比较高,其与·OH的反应活性低,矿化速率慢.总铬的去除同样遵循HA5(91.8%) HA4(88.2%) HA3(85.9%) HA2(85.4%)HA1(85.1%)的顺序,因为高分子量腐殖酸中含有更多能与Cr发生络合作用的活性位点,可在电解体系中协同去除Cr.本研究表明了腐殖酸分子结构对金属纳米颗粒协同电化学氧化性能和与重金属相互作用的影响,为揭示腐殖酸与Cr(VI)复合污染物的环境行为及其有效去除提供重要参考. 相似文献
19.
课程评价是高职院校课程实践和课程改革中不可忽视的环节。目前高职院校课程理论研究远远落后于课程实践,课程评价研究尤为滞后,因此,开展课程评价研究对于指导高职课程建设、提高课程建设质量十分必要。该文通过对课程评价含义、评价原则、评价主体、评价方法、评价手段等几个侧面问题的探讨,结合该研究者所在学校开展的项目化课程改革研究成果,提出了构建高职院校工程造价专业课程评价体系的思路,以期为高职工程造价专业课程评价改革提供实践依据。 相似文献
20.
为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84%,召回率为87.70%,总体精度为88.27%;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29%、0.67%、0.97%,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础. 相似文献