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1.
王安娜 《硅谷》2011,(13):77-77,82
分析基于网络的数据库安全模型的结构设计,研究模型的功能设计,并进一步实现模型的关键功能。研究希望对同类型的数据库提供一定的参考价值。  相似文献   
2.
镧系十五个元素有其特殊的电子结构(类似于氙:4f~n5S~25P~05d~16S~2)各元素有不同的4f电子数。因5d层和6s层电子是其  相似文献   
3.
基于2016年Himawari-8 AOD产品、地面监测PM_(2.5)质量浓度以及相关气象资料,分析了北京市AOD与PM_(2.5)质量浓度的相关性。通过与全球自动观测网AOD产品比较,对Himawari-8 AOD进行精度评估,结果显示二者表现出显著的相关性,表明Himawari-8 AOD产品能有效表征气溶胶光学厚度的变化,适用于北京地区气溶胶的相关研究。研究结果表明:Himawari-8 AOD数据与近地面PM_(2.5)质量浓度相关性较弱,决定系数R2为0. 384 2。以气象资料中边界层高度对Himawari-8 AOD进行垂直订正,订正后AOD与PM_(2.5)的相关性显著提高,决定系数R2为0. 483 2。引入相对湿度进行湿度订正及垂直-湿度订正,二者的相关性显著降低。结合IMPROVE观测的气溶胶吸湿增长特征,采用相对湿度分区订正的方法可以提高Himawari-8 AOD与近地面PM_(2.5)的相关性,可作为辅助监测北京市近地面PM_(2.5)质量浓度的有效方法。  相似文献   
4.
研究无损耗电阻的理论及其在实际中的应用。讲座第一部分阐述了无损耗电阻的定义,建立了两种形式的无损耗电阻数学模型,并证明无损耗电阻可由理想开关与储能元件组成,给出了开关状态矩阵的数学模型。  相似文献   
5.
LF炉钢水温度的控制对钢的质量和连铸操作的顺行都很重要,而LF炉钢水温度的预报是LF炉钢水温度控制的前提。针对LF炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,以宝山钢铁股份有限公司300 tLF炉为研究对象,在分析了影响LF炉钢水温度的主要因素的基础上,应用基于BP神经网络的信息融合算法,开发了用C语言编写的预测程序,预测了LF炉的钢水温度。实验表明,此算法可以提高预测的速度和精度,预测结果为误差不大于±5℃的炉次大于90%。  相似文献   
6.
介绍了近年来国际上提出的无损耗电阻的理论,论证了做为一个电路元件的无损耗电阻在电路分析中的作用。提出了由无损耗电阻构成的多端元件是一种多功能变换器,并探讨了这种变换器的应用。  相似文献   
7.
目的 分析2017年广州市一起副溶血性弧菌食物中毒分离株的特征。方法 采用血清型鉴定,药敏实验,毒力基因(tdh、trh、tlh)、toxRS/new基因、orf8基因的聚合酶链式反应(PCR)检测,脉冲场凝胶电泳(Pulsed-field gel electrophoresis,PFGE)和多位点序列分型(Multilocus sequence typing,MLST)进行分析。结果 14株副溶血性弧菌血清型鉴定为O8∶K21,药敏试验显示14株菌对氨苄西林、甲氧苄氨嘧啶耐药,对头孢曲松、环丙沙星、氯霉素、磺胺甲 口恶噁 唑/甲氧苄啶、磺胺复合物、阿米卡星、萘啶酸、链霉素、四环素、庆大霉素敏感。毒力基因全部为tdh+tlh+trh-,均携带toxRS/new和orf8基因。经PFGE聚类分析,14株判断为高度相关株。经MLST分析,结果全部为ST479型。结论 引起此次食物中毒的病原菌是副溶血性弧菌O8∶K21型,彼此具有共同的遗传特征,携带大流行克隆株的标志性基因,应进一步加强对此类菌株的监测和控制。  相似文献   
8.
9.
基于 2016年 Himawari-8AOD产品、地面监测 PM 2.5质量浓度以及相关气象资料,分析了北京市 AOD与 PM 2.5质量浓度的相关性。通过与全球自动观测网 AOD产品比较,对 Himawari-8AOD进行精度评 估,结果显示二者表现出显著的相关性,表明 Himawari-8AOD产品能有效表征气溶胶光学厚度的变化, 适用于北京地区气溶胶的相关研究。研究结果表明:Himawari-8AOD数据与近地面 PM 2.5质量浓度相关性 较弱,决定系数 R 为 0.3842。以气象资料中边界层高度对 Himawari-8AOD进行垂直订正,订正后 AOD 与 PM 2.5的相关性显著提高,决定系数 R 为 0.4832。引入相对湿度进行湿度订正及垂直 -湿度订正,二 者的相关性显著降低。结合 IMPROVE观测的气溶胶吸湿增长特征,采用相对湿度分区订正的方法可以提高 Himawari-8AOD与近地面 PM 2.5的相关性,可作为辅助监测北京市近地面 PM 2.5质量浓度的有效方法。  相似文献   
10.
提出一种基于小波变换和自组织特征映射(SOM)神经网络的医学图像融合方法,对图像进行小波变换,以图像的小波系数为特征,采用SOM网络对图像进行聚类,并进行模糊分类,从而确定像素融合的权重,得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法能够获得良好的性能。  相似文献   
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