排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
流媒体技术改变了传统互联网的呆板形象,丰富了互联网的功能,使之成为一种有强大吸引力的新媒体。流媒体不但可以播放广播、电视媒体的所有节目内容,还可以提供更具有吸引力的多媒体内容点播、网络直播、游戏等个性化的互动服务。此外,流媒体技术还将会在新闻出版、证券、娱乐以及电子商务、远程培训、视频会议等领域得到更加广泛的应用。 相似文献
2.
冯霜 《机械工人(冷加工)》2008,(5):6-7
随着国内外制造业的飞速发展,同时也带来了气候变化等一系列环境问题。“节约能源、保护环境”成为我们越来越关注的话题。振动时效技术作为一种节能环保的绿色制造技术也应运而生并迅速发展,在国内外制造业中发挥着重要作用。为了更多地了解此项技术及行业的发展’睛况.我们走进了这样一个朝气蓬勃的企业——北京翔博科技有限责任公司,采访了公司的领军人物穆建平总经理。 相似文献
3.
4.
基于小分段的中压架空线接线模式分析 总被引:1,自引:0,他引:1
线路分段数量与网架的紧密配合作为提高配电网可靠性手段之一,可以明显减少用户停电时间。文中在对可靠性与经济参数调研的基础上,将经济性和可靠性结合在一起,提出了一种高可靠性分段原则,继而提出了"小分段"的接线模式。研究表明,与国内习惯分段数(3~5段)相比,线路的分段数量大幅度增加,3~15km的10kV线路最优分段数增加为4~18段,有联络接线模式下系统平均停电持续时间指标从无分段的3.53~17.63h减小到分段后的0.67~2.19h,在保证社会经济效益的前提下显著提高了供电可靠性。最后,对影响最优分段数的参数进行了灵敏度分析,结果表明中压配电线路的最优分段数受到负荷开关单价、线路平均计划停运率、单位停电损失费用及负荷沿馈线分布情况的影响较大。 相似文献
5.
6.
针对在山地地貌下环境因子与地表温度(land surface temperature, LST)之间存在的空间特征问题,提出利用深度学习方法分析LST在不同植被情景下与环境因子的关系特征。结合山地LST的影响因素和模型特点,构建大青山LST预测模拟模型,利用模型做LST与环境因子变化分析。结果表明:构建的LST深度学习模型预测值与观测值空间分布特征吻合度高(R2为0.89,MAE为0.60℃,MSE为0.65℃);LST随NDVI、海拔和坡度的增加而降低,随平均气温和地表反照率的增加而增加;随NDVI的增大,LST随各环境因子变化的速率变化不同。研究表明,利用深度学习方法预测山地地貌LST的空间分布具有可行性,该方法有助于理解山地环境因子与LST的空间分布关系。 相似文献
1