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1.
多媒体教学软件制作中常用的工具及制作技巧   总被引:3,自引:2,他引:1  
推荐了3DS MAX、Visual Basic、Photoshop、Dreamweaver、Flash、Adobe Premirer等几种在多媒体教学软件制作中,特别是三维动画和二维动画制作、影视合成、界面美化所需要的工具软件,介绍了它们的使用优势和方法。结合主要几种工具软件的使用特点介绍了在设计制作中的一些技巧,如,按钮的制作和发光效果的实现、材质的选择及Flash和3D动画制作等内容。以期给参与设计制作的研究人员提供一些便利和关键性的参考,为研制单机版和软件改版的高校教师能缩短一些制作周期提供有效方法。  相似文献
2.
Linux下高性能网络I/O解决方案分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
Linux下网络I/O的高性能,主要指当Socket文件描述符上有大量事件发生时,系统可以快速响应,且其处理能力具有可扩展性.以往,人们都是使用select()或poll()来实现,但实践表明,随着文件描述符的增多,这两个系统调用的性能会显著下降.本文将讨论一种实现机制更高效、扩展性更好的解决方案:使用epoll(),并通过实验证明其高效性.  相似文献
3.
针对现代的交流调速系统中存在的问题,充分利用神经网络的自学习自适应能力和快速计算能力,提出了一种用RBF神经网络来实现的具有在线自调整功能的模糊控制方案,并给出了把神经网络和模糊控制器相结合的基本设计方法。通过仿真实验表明,该控制方案与传统的PID控制相比,具有鲁棒性强、恢复时间断和超调量小等特点。  相似文献
4.
水平集方法已广泛应用于医学图像分割中,该方法将界面看成高一维空间中的某一函数谚(称为水平集函数)的零水平集,同时界面的演化也扩充到高一维的空间中。其核心思想是利用水平集理论求解能量泛函的最小值.即当能量达到最小值时的曲线位置就是目标轮廓所在;有效解决曲线演化过程中的拓扑变化问题。介绍水平集发展过程中几个经典模型的基本思想,并通过大量实验证明该方法在医学图像分割中的适用性及有效性。  相似文献
5.
高级消息队列协议是针对面向消息中间件的开放式标准的应用层协议规范,它面向消息并以队列存储,支持点对点及pub-sub的路由,具有可靠性和安全性。作为线路层协议,高级消息队列协议允许来自不同用户的消息生产者和消费者实现真正的互操作扩展,就如同SMTP、HTTP、FTP等协议采用的方式一样。该文以高级消息队列协议的消息机制为基础,探索该协议于流式信息(或文件)传输的可行性,和对其拓展的展望。  相似文献
6.
为了解决传统喷嘴单液路的问题,研制了一种新型的多条液路的圆锥雾化喷嘴,并根据相关资料计算了喷嘴的具体尺寸。在CFD仿真中,应用CFX软件并基于VOF(volume of fluid)方法、k-ε标准湍模型,通过改变喷嘴的各参数,探究了喷嘴结构和不同工作压力对雾化效果的影响规律。研究表明,当喷嘴出口尺寸增大时,喷嘴流量显著增加;当入口压力增大时,雾化效果变好;气液夹角过大或过小都会降低雾化效果。  相似文献
7.
射电天文望远镜是天文观测和研究的重要设备,澳大利亚平方公里阵探路者(ASKAP)射电天文望远镜是国际天文界正在兴建的新一代射电天文望远镜,针对ASKAP望远镜的观测的需求,设计并测试了一套新的望远镜控制系统,这包括系统硬件设计,控制回路设计,系统软件实现,控制系统电磁电磁屏蔽设计。控制系统设计完成后经过调试,测试结果表明该系统满足望远镜的功能和指标要求。  相似文献
8.
信息隐藏是一种在不对载体信号产生过多影响的条件下将额外的信息嵌入数字媒体中以实现版权保护、隐蔽通信等功能的技术,回声隐藏是利用音频作载体的一种信息隐藏技术。传统时域扩展回声隐藏技术存在着两个影响水印安全和质量的问题,在此基础上对其算法进行改进,在保证音频质量和降低误码率的同时,使嵌入的水印贯穿到了整个信号,增强了水印的鲁棒性。  相似文献
9.
随电子政务和电子商务的广泛应用,每个应用系统都不同的身份认证技术。这给系统管理员和用户带来了很多重复的工作量,管理员需要在不同的业务应用系统上配置、维护不同的身份认证方式;用户在使用不同的业务系统时需要记忆、使用不同的口令多次登录。为解决上述问题,统一身份认证方法的研究就被提了出来。分析了现有网络安全中的统一身份认证相关技术一些协议。具体阐述了Liberty协议和Passport两种统一身份认证方法的工作原理和实现过程,分析比较了这2种协议优缺点。  相似文献
10.
In this paper, we proposed a multi-task system that can identify dish types, food ingredients, and cooking methods from food images with deep convolutional neural networks. We built up a dataset of 360 classes of different foods with at least 500 images for each class. To reduce the noises of the data, which was collected from the Internet, outlier images were detected and eliminated through a one-class SVM trained with deep convolutional features. We simultaneously trained a dish identifier, a cooking method recognizer, and a multi-label ingredient detector. They share a few low-level layers in the deep network architecture. The proposed framework shows higher accuracy than traditional method with handcrafted features, and the cooking method recognizer and ingredient detector can be applied to dishes which are not included in the training dataset to provide reference information for users.  相似文献
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