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1.
阐述Python程序设计课程的情况、教学目标,EduCoder实训平台的教学实践,利用EduCoder实训平台,实现对Python程序设计课程传统教学模式与线上教育的融合。 相似文献
2.
针对一类多速率多智能体系统,研究在事件触发机制下的非脆弱H∞一致性控制问题。为了更符合实际需要,采用多速率采样策略,并通过提升技术将多速率采样转化为单速率采样。考虑到智能体间的通信负担,引入事件触发机制来减少智能体间的通信次数。此外,考虑到控制器在执行过程中可能出现的不精确性,本文设计一种可以容忍执行过程中变化/波动的控制器。综上,本文的目的是设计一种基于观测器的事件触发非脆弱控制器来实现多智能体系统的H∞一致性控制。利用线性矩阵不等式技术,得到使系统满足H∞一致性控制的充分条件,然后设计控制器参数。最后,为了说明事件触发控制方法的有效性,给出一个数值仿真实例。 相似文献
3.
为获得熏干草果(SDAT)油树脂提取的最佳工艺条件,以提取溶剂、提取温度、料液比、提取时间和细度为影响因素,在单因素实验的基础上,应用Box-Benhnken方法进行三因素三水平的实验设计,以SDAT油树脂提取得率为响应值,运用响应面法(RSM)对提取条件进行进一步的优化。并采用GC-TOF-MS对SDAT油树脂成分进行检测分析。结果表明,SDAT油树脂的最佳工艺条件为:提取温度75 ℃,料液比1:20(g/mL),提取时间7 h。回归方程预测SDAT油树脂得率理论值可达9.57%,3次验证实验的平均得率为9.48%,预测值与实际结果接近。采用GC-TOF-MS对SDAT油树脂成分进行检测分析,鉴定出化合物成分有58种,分别是醇类(31.59%)、醛类(21.13%)、烯类(1.23%)、酮类(1.56%)、酯类(2.38%)、酚类(0.79%),主要化合物有1,8桉叶醇(9.28%)、α-萜品醇(3.55%)、香叶醇(8.4%)、反式柠檬醛(5.78%)、2-甲基-3-苯基丙醛(6.33%)等。通过SDAT油树脂最佳工艺的确定,检测出的成分主要集中在醇类和醛类,这为后期草果油树脂的营养成分以及生物活性提供理论依据。 相似文献
4.
6.
建立了高效液相色谱-高分辨质谱法分析鉴定拉萨大黄化学成分。选用Agilent Zorbax SB-C18柱(150 mm×4.6 mm×5 μm),以乙腈和水为流动相进行梯度洗脱,流速0.5 mL/min;采用电喷雾离子源,在正、负离子模式下对拉萨大黄提取物进行一级和多级全扫描质谱分析。综合分析化合物的色谱和质谱行为,并结合对照品、文献和数据库等相关数据鉴定化合物。在负离子模式下,鉴定出63种化合物;正离子模式下,鉴定出54种化合物。所检测到的化合物包括22种鞣质类、28种茋类、6种黄酮类、3种苯丙酸类、2种苯丁酮类和2种有机酸类,其中有53种化合物为在该药材中首次发现,且未发现蒽醌类成分。该方法快速、灵敏,不仅提高了拉萨大黄复杂基质中微量化合物的鉴定效率,同时实现了对拉萨大黄提取物中不同类型化合物的分析鉴别,为进一步阐明拉萨大黄的药效物质基础及质控标准提供了科学依据。 相似文献
7.
以蚕丝蛋白为模板,在相对温和的条件下通过生物矿化的手段形成具有特殊形貌的α-GaOOH颗粒,并通过在不同温度下煅烧α-GaOOH得到α-Ga2O3和β-Ga2O3.采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射仪(XRD)和荧光分光光度计(PL)等手段研究了丝素蛋白多肽和矿化时间对颗粒的影响,对其生物矿化机理进行了初步探讨.结果表明,所制备的β-Ga2O3具有优良的发光特性,丝素蛋白多肽模板以无定形的结构与产物结合在一起,并且经过高温烧结后仍以碳膜的形式包覆在材料的表面.这种碳膜结构对于提高材料的生物学性能起着重要的作用. 相似文献
8.
高东广 《军民两用技术与产品》2021,(7):14-18
恩格斯指出:"人类以什么样的方式生产,就以什么样的方式作战."近年来,大数据、量子技术、自主技术、机器人、定向能、高超声速、生物技术甚至制脑技术等被广泛运用到军事领域,使作战指挥、武器装备、作战方式方法等都发生了深刻变化,特别是人工智能,使得战争形态不断演进,智能化战争端倪逐步显现.据悉,美军把人工智能等战略前沿尖端技术作为确保"美军优先"的关键性技术.习近平总书记反复强调,要"加快军事智能化发展".因此,搞清人工智能促进战争形态演进的本质特征,研透其制胜机理,是当下必须高度关注的重大课题. 相似文献
9.
基于深度学习的水果缺陷实时检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:对CenterNet方法进行优化改进。方法:使用MobileNetV3的轻量化卷积神经网络替代CenterNet 原有的骨干网络,加快检测速度,对MobileNetV3模块进行改进,增强模型对水果中小缺陷块的检测能力,并对CenterNet的预检测阶段进行优化,提高其检测准确度。结果:试验方法对显著缺陷如直径>4 mm的苹果识别率高达99.7%,检测速度为113帧/s,模型体积为1.31 MB。结论:与CenterNet_ResNet18和CenterNet_Shuffler模型相比,MO-CenterNet模型检测水果缺陷在训练时间、检测速度和准确率方面均衡性更好。 相似文献
10.