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71.
正以Microsoft和Sony为代表的一站式全新游戏娱乐设备,以其出众硬件配置,完美的人机通信为众多游戏爱好者带来了全新的游戏和娱乐体验。全新一代的游戏主机,有着极高的硬件配置,其中包含:一到两个USB3.0接口,HDMI输入/输出接口,高容量机械硬盘和蓝光光驱。对于游戏爱好者而言,他们关注的是良好的游戏体验,而对于设计者而言,我们 相似文献
72.
强碱分离-EDTA滴定法测定黄铜中锌量 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了黄铜中锌的测定方法。详细讨论了在强碱性条件下,铜、铁与锌的分离条件。加入过量的EDTA标准溶液,氟化物掩蔽铝,在pH5~6的六次甲基四胺缓冲介质中,以二甲酚橙作指示剂,用二氯化锌标准溶液滴定剩余EDTA。方法简便,分析结果令人满意。 相似文献
73.
74.
DAM光度法测定稀土精矿和稀土硅铁中钛量 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了二安替比林甲烷光度法测定钛的体系中共存的稀土和氟的影响。制定了稀土精矿和稀土硅铁中钛的测定方法。方法简便、快速、准确。 相似文献
75.
为了实现水华蓝藻和青霉素菌渣的资源化利用,并进一步提升蓝藻粉-青霉素菌渣/低密度聚乙烯(LDPE)复合材料的力学性能,以菌渣与蓝藻粉共混物、LDPE为原料,通过响应面法优化实验方案,研究聚乙烯蜡(PE-wax)和白油、马来酸酐接枝聚乙烯(PE-g-MAH)、三乙醇胺对蓝藻粉-青霉素菌渣/LDPE复合材料力学性能的影响。当蓝藻粉-菌渣共混粉末与LDPE的质量比为15.00%和85.00%时,响应面回归方程的方差分析结果表明,PE-g-MAH和三乙醇胺两因素间的交互作用显著,润滑剂与PE-g-MAH、润滑剂与三乙醇胺之间的交互作用不显著;回归方程预测的最佳工艺参数如下:润滑剂、PE-g-MAH、三乙醇胺的质量比分别为3.08%、4.33%和4.23%,此条件下蓝藻粉-青霉素菌渣/LDPE复合材料的拉伸强度、弯曲强度和弯曲模量分别为12.30 MPa、9.03 MPa和220.00 MPa,相较于未添加助剂时的蓝藻粉-青霉素菌渣/LDPE复合材料分别提高了10.81%、29.74%和34.97%。 相似文献
76.
剩余污泥与人造沸石复合体系去除废水中的钙离子 总被引:1,自引:0,他引:1
采用剩余污泥与人造沸石复合体系去除废水中的Ca2 ,考察了各因素对Ca2 去除的影响。结果表明:沸石与废水的固液比是影响Ca2 去除的最关键因素,温度和pH值的影响较大,而反应时间在最初10min内影响显著,之后则影响较小;在25℃,初始pH值8.04条件下,反应1h,Ca2 的去除率随着固液比的增加而增大,初始Ca2 的质量浓度为801.60mg/L时,保持沸石与废水固液比为3:100,Ca2 的去除率达到80.38%,剩余Ca2 仅为157.31mg/L;升高温度对Ca2 去除有促进作用,Ca2 的去除率从20℃时的77.30%增大到45℃时的90.71%;Ca2 去除在最初的50min内吸附达到平衡。人造沸石的红外光谱图表明脱钙过程主要是化学吸附。 相似文献
77.
针对非合作时隙ALOHA无线随机存取网络、未知信道状态信息(CSI)的协同时隙ALOHA无线随机存取网络和已知CSI的协同时隙ALOHA无线随机存取网络3种情况,分析并比较了系统所能达到的最大稳定吞吐量(即保证系统稳定时每个用户数据分组的最高到达率)的性能。仿真结果验证了理论推导的正确性,结果表明:用户之间的协同合作将有利于系统整体性能的提高,如果已知CSI的话更是如此。研究结果对采用时隙ALOHA协议的任何协同无线随机存取网络的实施和部署具有理论和实践指导意义。 相似文献
78.
正一、工程咨询与工程技术(一)工程咨询概念工程咨询是指遵循独立、科学、公正的原则,运用工程技术、科学技术、经济管理和法律法规等多学科方面的知识和经验,为政府部门、项目业主及其他各类客户的工程建设项目决策和管理提供咨询活动的智力服务,以提高经济和社会效益,实现可持续发展。各项技术的组合关系及服务成果性质体现在:工程内容是工程咨询的基本业务与行业界定;工程技术是工程 相似文献
79.
激光熔覆Fe基TiC涂层的组织与性能 总被引:1,自引:0,他引:1
采用激光熔覆方法在45#钢基体上制备含TiC质量分数为20%~50%的Fe基TiC复合涂层。分别用扫描电镜(SEM)、能谱仪(EDS)、X线衍射(XRD)、显微硬度计、摩擦磨损机对熔覆层的微观组织、物相、硬度及耐磨性进行研究。结果表明:当TiC质量分数为30%时,涂层组织致密,TiC颗粒分布均匀、部分溶解、尺寸减小;涂层主要是由α-Fe固溶体,Fe C,Fe B,B4C,B4Si,Cr5B3,Ti B以及未溶解的TiC等组成;当TiC质量分数为30%时,熔覆层平均维氏硬度为783.8,磨损率为45#钢基体的1/38。 相似文献
80.
目的 遥感图像目标检测在国防安全、智能监测等领域扮演着重要的角色。面对遥感图像中排列密集且方向任意分布的目标,传统水平框目标检测不能实现精细定位,大型和超大型的目标检测网络虽然有强大表征学习能力,但是忽略了模型准确率与计算量、参数量之间的性价比,也满足不了实时检测的要求,庞大的参数量和计算量在模型部署上也非常受限,针对以上问题,设计了一种轻量级的旋转框遥感图像目标检测模型(YOLO-RMV4)。方法 对原MobileNetv3网络进行改进,在特征提取网络中加入性能更好的通道注意力机制模块(efficient channel attention,ECA),并且对网络规模进行适当扩展,同时加入路径聚合网络(path aggregation network,PANet),对主干网络提取特征进行多尺度融合,为网络提供更丰富可靠的目标特征。网络检测头中则采用多尺度检测技术,来应对不同尺寸的目标物体,检测头中的角度预测加入了环形圆滑标签(circular smooth label,CSL),将角度回归问题转换为分类问题,从而使预测角度和真实角度之间的距离可以衡量。结果 将提出的检测模型在制备的AV... 相似文献