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1.
一种面向普适计算的适应性软件体系结构风格 总被引:1,自引:0,他引:1
普适计算软件需要适应用户需求和运行环境的动态变化.这一特点使得软件复杂度空前增加,迫切需要以软件体系结构为代表的架构/设计层面重用手段来支持其高效开发.在以适应性为中心的普适计算空间抽象模型基础上,提出了一种面向普适计算的软件体系结构风格UbiArch,并从概念视图、运行视图和开发视图这3个维度对该软件体系结构风格进行了阐述.UbiArch支持软件实体按需加入应用、主动适应环境的行为模式,实现了软件适应能力的高层次重用,同时与构件等成熟软件技术的紧密结合也保证了其可实践性.支撑该体系结构风格的软件平台原型系统及其上的应用验证了UbiArch的有效性和通用性. 相似文献
2.
前日接到从别的档口转送来的N628进水机,该维修人员称他接机后先清洗可开机,但隔了一夜又不开机了,再清洗无效。我开机检查发现进水腐蚀很严重,主板的下半部分尤其是整机电源供电部分很多器件已经腐蚀发黑,对此我首先加焊处理,加焊后发现VCC逻辑供电管U102、AVCC逻辑供电管U105、SIM卡供电开关控制管U300都有管脚腐蚀断裂,到废板上找到相同的管子替换,又更换几个腐蚀损坏的极性电容后,加电试机用镊子尖短接键盘接口CN211的11#、 相似文献
3.
建立了Qu ECh ERS净化技术结合高效液相色谱-高分辨飞行时间质谱法测定食用贝类产品中4种脂溶性贝类毒素(Okadaic Acid,OA、Spirolides1,SPX1、Dinophysistoxin1,DTX1、Azaspiracid1,AZA1)的快速方法。以Qu ECh ERS净化技术对食用贝类样品进行提取与净化后,经C18色谱柱分离,用高分辨飞行时间质谱仪(ESI源)进行测定。用Peak View软件对分析结果进行全智能分析,对照每个样品与标准品的TOF-MS质量精度及同位素分布情况、保留时间以及TOF-MS/MS谱图,对化合物作出定性判断。同时利用Multi Quant软件对四种毒素进行外标法定量,OA和DTX1的线性范围为2.0100μg/L,方法检出限为10μg/kg;AZA1和SPX1的线性范围为0.520μg/L,方法检出限为2.0μg/kg,相关系数(R2)均大于0.997。高、中、低三个添加水平的平均回收率在75.6%94.1%之间,RSD小于10%。应用该方法对进出口的贻贝、北极贝、象拔蚌、牡蛎等20个样品进行检测,发现8个样品的SPX1和2个AZA1测定结果为阳性。该方法操作简便、高效快速、灵敏度高、重现性好,适用于贝类产品中脂溶性贝类毒素的检测。 相似文献
4.
研究一种反射方法,该方法可使CORBA对象以XML格式向客户应用返回元数据,CORBA系统不再需要配置接口池,客户就能动态获取CORBA对象元数据。 相似文献
5.
一种支持软件可信演化的构件模型 总被引:1,自引:0,他引:1
对环境的适应是软件保证其可信的重要手段.当应用场景超出开发阶段的预设时,软件的环境适应能力需要能够在线调整,以保证其行为和结果仍可符合用户预期.这一调整的前提是软件工程层面的高效支持机制.基于关注点分离原则和动态软件体系结构技术,提出了一种支持软件环境适应能力细粒度在线调整的构件模型ACOE(adaptive component model for open environment).ACOE将软件环境适应能力中的感知、决策、执行等关注点封装为独立的构件和连接子,通过动态软件体系结构技术来支持它们的在线重配置,从而使第三方可在必要时通过有选择性的更新来调整适应能力.实现了支持ACOE构件模型的容器原型,并通过实验验证了其有效性. 相似文献
6.
7.
为研究扇形雾化喷嘴结构对喷雾冷却性能的影响,建立了喷雾冷却的数学模型和物理模型,利用FLUENT流体分析软件分析得到了雾化场的液滴分布、速度分布以及液滴直径分布,以冷却速度和冷却均匀度作为参考指标,对比了不同结构参数的扇形喷嘴的喷雾冷却效果,得到了扇形雾化喷嘴的进气孔个数和进水孔直径对冷却效果的影响。结果表明在水流量与气压恒定的情况下,进气孔个数越多,冷却速度越快,冷却均匀度越好;在水流量与气压恒定的情况下,进水孔孔径越大,冷却速度越慢,冷却均匀度越好;钢板的温度变化呈非线性分布,随着喷雾冷却的进行,非线性逐渐减小。 相似文献
8.
<正>我公司2012年10月份水泥磨提产改造工程竣工投产,增加一套辊压机系统。水泥粉磨系统额定台时产量200t/h,辊压机规格型号:TRP180/140,装机功率:2×1 400kW;通过量:900~1 000t/h,辊子转速:19.8r/min,压辊最大辊压力:13 860kN;液压加压油站额定压力:16MPa,液压油缸运行压力为10MPa,运行时压力有波动,波动范围为0.5MPa左右。调试完成后,基本达到设计指标,辊压机运行正常,未出现设备运行事故。 相似文献
9.
【目的】随着计算机视觉、计算机图形学以及深度学习技术的发展,深度人脸伪造(DeepFake)技术取得了以假乱真的效果,若被非法利用,将给个人、社会和国家带来严重的安全隐患。已有的人脸伪造检测方法大多通过一次训练来推断或预测伪造人脸存在的某种特定“指纹”进行真伪检测,当面对新的伪造类型时,这些方法使用全部数据重新训练网络以保持其检测能力,否则检测效果将急剧下降。然而,重新训练网络需要相对大的代价,并且阻碍了模型实时学习新知识的能力。鉴于此,本文提出一种检测伪造人脸的增量学习方法。【方法】引入动态可扩展的增量学习框架,以保证模型在吸收新知识的同时能保留对旧知识的记忆;使用多分类指导二分类的方式来提高模型的分类能力,最终实现对人脸图像的精确分类。【结果】在两个公开数据集上进行实验。在实验定义的FF++扩充集和ForgeryNet扩充集上,本文方法能同时保持在新旧任务上的人脸伪造检测性能;在实验定义的ForgeryNet扩充集上,现有的人脸伪造检测方法达到了近98.33%的平均ACC(accuracy),本文方法达到了96.16%的平均ACC,但前者使用了超出后者接近3倍的存储和计算资源;将实... 相似文献
10.