ZQX型澄清助滤剂制备和在啤酒生产中的应用

ＺＱＸ型澄清助滤剂制备和在啤酒生产中的应用方巍（浙江省轻工业学校）一前言用硅胶处理啤酒，提高其非生物稳定性，具有效果好，使用方法简便、不影响啤酒风味、泡沫特性及其它指标等特点，国外已普遍采用。近年来，国内有一些啤酒厂开始使用进口硅胶，因价格昂贵，难以...     

J2EE数据持久层的应用研究

关系范例与对象范例之间存在“阻抗不匹配问题”。文中讨论了基于持久层的对象关系的数据库技术的设计与实现，针对J2EE开发过程中数据持久层的设计问题，介绍了目前比较流行的一种持久层解决方案Hibernate的应用开发过程及其不足之处。     

基于语义的Deep Web数据源自动发现技术

为了方便用户快捷高效的使用DeepWeb中内容丰富、主题专一的高质量信息,对DeepWeb数据源发现研究已成为一个非常迫切的问题。目前通用的方法是基于关键词的主题过滤策略,这样容易发现一些不相关的数据源,为此提出一种新的基于语义的DeepWeb数据源聚焦爬行方法,利用朴素贝叶斯分类算法自动发现DeepWeb数据源,实验验证了该方法的有效性。     

高中信息技术的分层次教学

2007年,江苏省将信息技术纳入学业水平测试,学业水平测试俗称会考或小高考。据《江苏省2011年普通高等学校招生工作意见》第十条“志愿填报”第二点规定“文科类、理科类考生必修科目测试等级均须达到C级及以上等级（技术科目必须合格）”。此处的技术科目指的便是信息技术学科。     

质量概念外延的探讨

鉴于质量概念外延目前尚未有明确统一的认识．本文在深入研究质量概念定义的基础上．结合质量管理理论的发展与实践．分析了质量概念外延认识上存在的问题．利用逻辑学原理探讨了质量概念外延范围的界定和划分．并提出相应的思维模型。     

农民工子女的城市社会融合——发展型社会政策视野下的杭州市个案分析

改革开放以来,中国的城市化进程大大加快,但是与世界其他国家相比仍然水平较低,预计将是未来相当长一个时期内的趋势,因而农民工子女的城市社会融合必须引起充分重视。本文从分析农民工子女教育、越轨和贫困问题给当地社会长远发展提出的挑战出发,认为要想更好地解决这些问题,就不仅应该注重眼前的事宜,而且要从长远的发展视野出发,切实解决农民工子女的城市社会融合。为此,作者以发展型社会政策为指引,着重从人口迁徙、学校教育、医疗救助等方面考察当地社会政策包含的发展性要素,试图确立完整的、具有投资或发展取向的农民工子女社会融合的政策体系。     

水口水电厂航运管理视频监控系统设计与实现

福建水口水电厂原有航运管理视频监控系统整体老化,难以有效实现对生产业务的监控和调度。本文针对上述问题,面向水口电厂航运管理的实际业务需求,以第三代视频监控技术为基础提出一个视频监控系统的技术改造方案。其中,文中重点分析了系统的网络拓扑、体系结构、模块功能及关键构造技术,并给出系统的软硬件设备配置和总体实现方案,最终以实际运行状况对系统的有效性和可靠性进行验证。     

防止大型氢冷发电机定于绕组端部绝缘故障

发电机定子绕组端部绝缘故障,是发电机运行中较频发的事故形式。本文全面分析了引起事故的原因,并结合近年来运行实际情况提出防止该故障发生的具体措施,旨在进一步提高发电机运行的安全水平。     

一种基于类Haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆识别算法

 提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景.     

对抗型长短期记忆网络的雷达回波外推算法

目的 雷达回波外推是进行短临降水预测的一种重要方法,相较于传统的数值天气预报方法能够实现更快、更准确的预测。基于卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory network,ConvLSTM）的回波外推算法的效果优于其他的深度学习外推算法,但是忽略了普通卷积运算在面对局部变化特征时的局限性,并且在外推过程中将损失函数简单定义为均方误差（mean squared error,MSE）,忽略了外推图像与原始图像的分布相似性,容易导致信息丢失。为解决以上不足,提出了一种基于对抗型光流长短期记忆网络（deep convolutional generative adversarial flow based long short-term memory network,DCF-LSTM）的回波外推算法。方法 首先,采用光流追踪局部特征的方式改进ConvLSTM,突破了一般卷积核面对局部变化特征的限制。然后,以光流长短期记忆网络（flow based long short-term memory network, FLSTM）作为基本模块构建外推模型。最后,引入对抗网络,与外推模型组成端到端的博弈系统DCF-LSTM,两者交替训练实现外推图像分布向原图像分布的拟合。结果 在4种不同的反射率强度下进行了消融研究,并与3种主流的气象业务算法进行了对比。实验结果表明,DCF-LSTM在所有评价指标中表现最优,尤其在反射率为35 dBZ的条件下。结论 由实验结果可知,引入光流法能够使模型具有更好的抗畸变性,引入深度卷积生成对抗网络（deep convolutional generative adversarial network,DCGAN）判别模块能进一步增加结果的准确性。本文提出的DCF-LSTM回波外推算法相比于其他算法,雷达外推准确率获得了进一步提升。