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1.
微机硬盘在使用过程中,常常由于各种误操作或受病毒感染,造成硬盘数据丢失,自举失败,甚至从软盘启动后也无法进入硬盘。常见的解决办法是重新低级格式化硬盘。此法虽然简单有效,但会使存在硬盘上的数据全部丢失,给用户造成难以弥补的损失。针对这一问题,本文就硬盘的几种常见故障,如何采用非低级格式化方法解决作以介绍。1硬盘生引导扇区数据被破坏硬盘主引导扇区数据被破坏,当硬盘启动时,将出现“ErrorloadinsoPeradonsystem”,alnvaliclParatitiontable”等信息。用软盘启动后也不能进入硬盘,屏幕显示“InvaliddrivesPeclfi… 相似文献
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中国油墨颜色检测结果揭晓本刊记者赵威中国油墨颜色检测结果发布会于1996年6月2日在北京昆仑饭店举行。苹果电脑国际有限公司代表、国家新闻出版署技术发展司司长高永清、中国印刷技术研究所所长沈海祥、美国印刷技术基金会(GATF)专家、中国油墨、印刷界人士... 相似文献
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3-芳基苯并呋喃酮是一种高效自由基捕捉剂,它能有效地捕获以碳为中心的自由基,许多实验表明它在双向拉伸聚丙烯(BOPP)稳定过程中起到了重要作用。比较了3-芳基苯并呋喃酮与传统抗氧剂的抗氧机理,并将其与受阻酚类和亚磷酸酯类抗氧剂复配成三元抗氧剂DP101,通过其在BOPP中的测试实验,结果表明DP101的抗氧化性能优于传统的二元抗氧剂Irganox B225。 相似文献
9.
针对复杂环境下,管道振动信号特征微弱难以提取的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)深度学习神经网络的管道缺陷模式识别方法;首先利用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)对采集的原始信号进行分解得到若干个固有模态函数(IMF)分量,随后根据信息熵理论计算IMF分量的近似熵作为管道典型状态的特征值构造特征向量集合,然后构造LSTM深度学习神经网络训练模型并调节深度神经网络在训练过程中的相关参数进行网络的结构优化,最后将特征向量输入到LSTM神经网络模型进行训练和识别;结果表明:针对管道振动信号特征微弱难以提取的问题,该方法对管道缺陷模式识别的准确率达到了95%,在消除管道振动信号的背景噪声、挖掘特征信息和保证识别准确性方面优势明显. 相似文献
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洪水巨大的冲击力对坝区及堤岸构筑物造成很大的破坏,准确计算溃坝洪水对构筑物的冲击荷载对于建筑物的安全设计是十分必要的。采用有限体积法和中心迎风格式建立了二维数值模型,用于计算溃坝洪水对构筑物的作用力,并将该模型应用于全局溃坝和局部溃坝的物理模型试验。计算结果表明:该模型能够准确地模拟全局溃坝工况下洪水对构筑物冲击荷载的变化情况,而对于局部溃坝工况,本模型的计算结果较为平滑,无法模拟实际水流紊动的过程,但其最大冲击荷载的计算值与试验测量值相接近。相比于三维数值模型,本文所建立的二维数值模型程序简单、计算效率高、计算结果与实测结果总体吻合较好,能够有效地用于预测溃坝洪水对构筑物的冲击荷载。 相似文献