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1.
丁硙 《江苏建材》2011,(4):43-44,50
着重从构件吊装、质量控制以及卸载技术方面,介绍了大跨度网架结构高空散装法安装技术,以供同行参考。  相似文献   
2.
新形势下建设工程质量监督模式的探讨   总被引:6,自引:0,他引:6  
佘远逢  丁硙 《工程质量》2009,27(12):2-4
分析了在新形势下现行监督模式的弊端,讨论了如何通过改进现行监督模式使工程质量监督达到廉政高效、保质保量的目的;提出了交底制度、质量监督日常控制点制度、差别化管理制度、验监分离制度及验收前资料抽查制度,通过实践证明,新的监督模式取得了很好的效果。  相似文献   
3.
张颖  郭硙  刘文星 《广东化工》2007,34(11):69-72
概述了关于近些年环氧树脂以及环氧树脂胶粘剂增韧改性的研究进展情况,简单地介绍了以无机刚性填料(颗粒)增韧改性环氧胶粘剂的情况,比较详细地叙述了以橡胶弹性体和热塑性树脂增韧改性环氧胶粘剂的一些重要研究情况及相关的增韧机理,指出了国内外之间环氧胶粘剂发展的差距,同时提出了环氧胶粘剂将来的重点和发展趋势。  相似文献   
4.
陆伟  丁硙  仲明 《江苏建材》2007,(2):57-59
文章从改善桩本身性能、改善土层性能、加强桩土相互作用等三个方面对后压浆法提高灌注桩的承载力的作用机理进行了分析.在上述分析的基础上,结合土层情况和Q-s曲线类型对桩端注浆或桩侧注浆方法的选取进行了总结.最后,讨论了桩型、土质条件、压浆量和注浆压力等因素对于后压浆法效果的影响.  相似文献   
5.
吴硙  甘赛雄 《包装工程》2019,40(10):265-269
目的为消费升级背景下饮料瓶的设计提供有效的设计方法、全新的思考方式和适当的理论基础。方法阐述了消费升级的概念,讨论了消费升级对饮料瓶创意设计的影响,并从饮料瓶的造型设计、装饰设计、交互设计3个方面分析了消费升级理念下饮料瓶创意设计的方法和切入点。结论通过个性化和趣味化设计来提升消费升级背景下饮料瓶造型创意;通过对人群的细致划分,强调差异性以及一定的文化认同性,提升消费升级背景下饮料瓶的装饰创意;通过改变视觉体验、触觉体验和操作体验提升消费升级背景下饮料瓶的交互创意。  相似文献   
6.
针对汉越双语新闻事件线索分析,提出了基于全局/局部共现词对分布的汉越双语事件线索生成方法。该方法首先将新闻话题词语分布作为全局词语表征全局事件,然后用一定时间粒度下新闻片段特有的时间、人物、地点等事件元素作为局部词语,分析新闻片段中全局词语和局部词语的共现关系,将全局/局部词语的共现规律作为监督信息,结合RCRP算法和汉越双语新闻的对齐语料,构建有监督话题生成主题模型,获得相应时间跨度下代表事件发展进程的子话题分布,通过子话题的分布反映事件发展的线索,从而构建出在线汉越双语事件线索生成模型。实验在汉越混合新闻数据集上进行,事件线索生成对比实验结果证明了提出的方法的有效性。
  相似文献   
7.
对庭院燃气管道基于流量类数据提出两种泄漏监测识别模式:一是对庭院小区流量进行24 h监测,通过对瞬时流量或瞬时流量变化值异常波动的分析,识别管道是否发生突发性泄漏;二是对于第一种模式识别不出来的小流量泄漏,监测小区在夜间用气低谷时段的流量,通过对瞬时流量累加值的判断,识别管道是否存在小孔泄漏现象。对某小区的用气负荷进行监测,在实验室搭建试验测试系统,采用空气作为气源,模拟小孔泄漏。该泄漏监测识别模式在非用气高峰时段可以识别直径9 mm以上的泄漏孔泄漏,在用气低谷时段可以识别直径3 mm以上的泄漏孔泄漏。  相似文献   
8.
研究分析了P2P(点对点)传输技术和CDN(内容分发网络)技术的各自特点,并对PCDN(点对点与内容分发网融合)的技术做了详细介绍.在此基础上,将PCDN的基础网络架构作为网络承载层应用于IPTV(网络电视)系统平台的设计之中.同时提出了基于此技术的IPTV系统平台的系统架构及实现方法,并对系统架构的特点和推广应用前景进行了介绍.  相似文献   
9.
针对视觉问答任务中问题语句可能存在的歧义,文中提出基于Yes/No反馈的视觉问答方法,通过Yes/No的反馈机制判断模型第一次得出答案的正误.当用户给出的反馈信息为No时,重新解析该问题,生成多种消歧后的问题,产生不同的候选答案,输出最高置信度的答案作为最终结果.在CLEVR、CLEVR-CoGenT基准数据集上的实验表明文中方法精度较高.  相似文献   
10.
MapReduce与Spark用于大数据分析之比较   总被引:2,自引:0,他引:2  
吴信东  嵇圣硙 《软件学报》2018,29(6):1770-1791
随着大数据时代的到来,海量数据的分析与处理已成为一个关键的计算问题.本文评述了MapReduce与Spark两种大数据计算算法和架构,从背景、原理以及应用场景进行分析和比较,并对两种算法各自优点以及相应的限制做出了总结.当处理非迭代问题时,MapReduce凭借其自身的任务调度策略和shuffle机制,在中间数据传输数量以及文件数目方面性能要优于Spark;而在处理迭代问题和一些低延迟问题时,Spark可以根据数据之间的依赖关系对任务进行更合理的划分,相较于MapReduce有效地减少中间数据传输数量与同步次数,提高系统的运行效率.  相似文献   
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