基于LabVIEW的状态机模型研究

LabVIEW采用图形化编程语言(G语言),与传统的文本编程语言有显著的区别,很多在文本语言上比较成熟的架构模式却不适用于LabVIEW;通过引入状态机的基本原理,归纳总结状态机在LabVIEW中的实现方法,以及对总装维修项目"便携式舰载导弹舰面测试监控系统"的编程实践,证明了状态机是一种适用于LabVIEW的架构模式;采用状态机模型编写的LabVIEW程序,具有很好的可读性、扩展性、维护性和代码重用性.     

轻松自测英文写作水平

刚刚试着用英文写文章的朋友一定想知道自己的英文写作水平,其实利用Word的“拼写和语法”功能就可以帮你为自己的文章打分。 首先来做一些简单设置:依次点击“工具→选项→拼写和语法”,在“拼写和语法”标签下勾选“随拼写检查语法”和“显示可读性统计信息”两项(见图1)。然后打开一篇编辑完成的英文文档,执行“工具→拼写和语法”命令,即可弹出“可读性统计信息”对话框(见图2)。该对话框包含了三项内容:Counts(统计信息)、Averages(平均值信息)和Readability(可读性信息),我     

宏程序与自动编程在数控加工中的结合应用

本文介绍了宏程序和自动编程的优缺点,结合具体实例,提出了一种将宏程序和自动编程相结合应用的方法,使两者实现优势互补,既增强了程序的可读性,又提高了编程的效率,对加工实践有较好的指导作用。     

王府井商业街综合景观评价

伴随当前城市建设的迅速发展,商业街作为最富有活力的街道开放空间,已经成为城市景观设计中最基本的构成要素之一.作为城市景观设计的一部分,商业街以它自身特有的功能在城市中发挥着越来越大的作用.商业街的兴起,反映了人们对那种充满生机与活力的街道生活的内心向往.鲜明的视觉形象,良好的绿化环境,足够的活动场所成为景观设计的基本出发点.王府井商业街要遵循设计的基本出发点,呈现场所精神,以创造一个可读性强的商业街,营造公众心中意象的王府井.     

《电子制作》(月刊)读者反馈表

亲爱的读者朋友：感谢您长期以来对我们工作的支持!为提高本刊的可读性及办刊质量。更好地服务广大读者,现占用您几分钟的时间请填写如下表格。邮寄或传真至我社。我们将从来件中抽取100名幸运读者,该100名幸运读者将获得本期《电子制作》杂志。     

面向对象技术在锅炉吹灰控制系统开发中的应用

本文借鉴软件工程学中"面向对象"系统设计方法,阐述了一套适合工控工程师掌握的工控系统"对象封装"原则,并引入了"面向事件驱动"的PLC(Programmable Logic Controller)软件结构设计方法.在某火电厂锅炉吹灰控制系统工程实践中证明,面向对象的软件设计方法确实能够有效解决传统PLC软件设计中代码可读性差、程序逻辑耦合度高的问题,可以大大降低代码的维护难度,同时也满足了大型系统开发过程中的模块化设计和并行开发的要求.     

大数据背景下财经新闻的特质、问题及对策

在大数据背景下,人们不再完全依赖传统信息平台获取财经信息,微博、微信公众号、APP等技术的成熟让大众获取财经信息的方式呈现出一个多元化的趋势,而这些新的传播载体又凭借大数据技术改善了财经新闻的表达方式,赋予了财经新闻新的意义。在此前提下,财经新闻的特质集中表现为四个方面:一是数据已成为构成财经新闻的基本元素,二是可视化呈现成为财经数据传播的"新常态",三是财经新闻内容实用化是受众触媒的主要动因,四是财经信息传播互动化已成为自我"更新与完善"的内源性动力。在大数据背景下,财经新闻报道所面临的挑战和问题主要是:数据繁杂稀释财经新闻价值,专业门槛影响受众对数据新闻的理解和兴趣,监管不力易出现"数据寻租"现象。要克服这些挑战和难题,媒体首先要认识数据的重要性,要用专业手段建立媒体财经数据库;其次要丰富财经数据可视化的呈现方式;第三,要以故事化手段展示财经新闻;第四,加强引导与监管;第五,培养财经新闻工作者的数据素养。     

《郑州大学学报(工学版)》征稿简则

1.刊登内容本刊主要刊登机械、电气、信息、水工、化工、土木、交通、材料、环境工程等学科领域的学术论文。2.投稿要求(1)原创性论文,有创新性,主题明确、结构完整、论据可靠、论证合理、层次分明、逻辑严密、文字精炼、可读性强。     

机器翻译中的歧义性问题

机器翻译是人工智能中的一个新兴的前沿研究领域,但目前机译软件的质量却不尽人意,其原因是歧义性造成了译文的可读性差。在文中主要分析了歧义性产生的 及对基于规则的翻译系统语法和语义两方面消除歧义的方法。     

基于众包标注的语文教材句子难易度评估研究

该文提出了一种基于成对比较的众包标注方法,该方法可以通过非专业人士的简单判断获取标准统一的句子难度标注结果。基于该方法,构建了基于语文教材的由18 411个句子组成的汉语句子难度语料库。面向单句绝对难度评估和句对相对难度评估两项基本的句子难易度评估任务,使用机器学习方法训练汉语句子难度评估模型,并进一步探讨了不同层面语言特征对模型性能的影响。实验结果显示,基于机器学习的分类模型可以有效预测句子的绝对难度和相对难度,最高准确率分别为63.37%和67.95%。语言特征可以帮助提升模型的性能,相比于词汇和句法层面的特征,加入汉字层面特征的模型在两项任务上的准确率最高。