VC中数据处理方法的分析研究

数据处理是编程的主要内容，字符数据作为一种重要的数据形式，在程序中应用非常广泛，而程序处理则比较复杂。本文以字符数据为例，着重分析与研究VC程序中字符串数据处理的几个主要方面，包括字符串的表示、处理和传递。     

混合式教学在"化工原理实验"中的应用与探索

"化工原理实验"是化学工程与工艺等工科专业的核心课程,对培养学生的动手能力、团队合作能力和创新能力起着至关重要的作用.基于教育信息化的发展和要求,结合虚拟仿真实验和实体实验的线上线下混合式教学手段,打造在线课程与课堂教学、线上实验与线下实验相融合的混合式实验课程,可以调动学生的学习积极性和主动性,对培养应用型人才具有一定的指导意义.     

燃料电池用非氟质子交换膜研究现状

简要介绍了燃料的电池的定义及其特点。按照质子交换膜材料的不同,分类回顾了近年来非氟质子交换膜领域的研究进展,并对今后的研究趋势做了展望。     

基于BP神经网络的路口短时交通流量预测方法

交叉路口是一个城市交通的重要组成部分，其各方向的交通流量预测更是该城市智能交通系统中的重中之重，本文提出一种基干BP神经网络预测路口短时交通流量的方法，该方法将路口其他非预测方向和交通信号配时方案对流量预测的影响因素考虑在内。     

高校计算机公共机房的管理与维护

本文介绍了高校机房管理与维护中采用的几种有效措施：阐述了对硬盘资料进行保护的方法：为防止病毒感染所必须注意的事项；介绍了机房管理系统上机计费的使用。     

深度神经网络轧制力建模及其并行优化研究北大核心CSCD

冷连轧过程控制的轧制力模型是整个轧制过程计算机控制的基础。为提高5机架2030冷连轧系统轧制力模型的精度和适用性,提出了多输入多输出深度神经网络轧制力模型的数据预处理、建模和并行优化方法。对含有不同隐含层数和节点数的神经网络,采用不同训练算法(SCG算法和L-M算法)与不同优化方法(多线程CPU、单GPU和多线程CPU+GPU),研究了神经网络结构、训练算法和优化方法对神经网络轧制力模型的性能、训练时长、线性相关系数的影响。研究结果表明:含有2个隐含层、采用L-M算法和多线程CPU优化方法可获得综合性能最优的神经网络轧制力模型;神经网络轧制力模型的计算误差远小于在线使用的Siemens轧制力模型的计算误差。     

对一类吉布斯现象解释方法的改进

针对方波函数的傅立叶级数的部分和,指出现有表达式存在的不足。给出了新的方波函数傅立叶级数前L次谐波之和的表达式。在此基础上对吉布斯现象进行了解释。用新的方法推导出傅立叶级数的部分和极值点的计算式。     

LED芯片激发荧光粉合成白光照明光源显色性的控制

光通量、色温和显色性是光源的三大重要指标。半导体LED从指示、显示应用过渡到照明应用．产品的显色性控制和评价是一个新的课题。本文应用光源显色性原理分析影响产品显色性的因素，并通过相关的试验，探讨如何通过材料选型和工艺措施，控制由蓝光LED激发荧光粉合成白光LED的显色性．使之达到预定指标。     

4,4'-二吡啶及N,N'-取代衍生物在超分子装置中的应用进展

4,4'-二吡啶及N,N'--取代衍生物具有对称的结构和良好的性能,在配位化学,晶体工程,功能材料等领域已经显示出独特的优势.本文主要从分子梭,索烷,(类)轮烷/(类)聚轮烷等超分子装置方面介绍了4,4'-二吡啶及N,N'--取代衍生物的研究现状,并对其应用和发展前景作出了展望.     

Monacolin K的生产研究

人类对红曲霉的应用源于我国古代,但直到20世纪70年代,以Monacolin K为代表的多种红曲霉次级代谢产物在药用方面惊人的潜在价值才相继被发现,它们正成为国内外学者研究的热点。综合概述了各种发酵因素对红曲霉生产Monacolin K的影响及其在生产研究上的进展。