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李思慧 《计算机光盘软件与应用》2014,(9):175-176
在现今这个信息化飞速发展的时代,计算机信息技术存在于各行各业中,并被广泛的使用与推广,故对其的未来的发展及研究应用受到了越来越多的人的关注与重视,本文主要就是通过对计算机通信网络的可靠性进行详细的分析与论证,总结出具体的实施措施,提高计算机通信网络的可靠性,保证计算机通信技术的顺利发展。 相似文献
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<正>本文对热气泡式喷墨头的喷墨原理进行了阐述,从热气泡式喷墨头的喷墨控制效果入手进行分析,提出了如何从减小气穴损伤、减少串扰、提高打印分辨率和打印速度几个方面来提高喷射稳定性。热气泡式喷墨头中加热元件一般采用电阻器,由于气泡作用力的不确定性可能会导致墨滴喷射的不确定而影响喷射精度,以及电阻器在高温作用下可能受到电解腐蚀,会使得喷射不稳定, 相似文献
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为了提高染料木素(Gen)的生物利用率以及为脂溶性生物活性物质在新型功能食品中的开发提供参考,采用薄膜分散法,以大豆卵磷脂和胆固醇为原料,制备了负载Gen的纳米脂质体(Gen@Lip),并对其基本指标、结构、储存稳定性、体外释放特性和抗炎活性进行分析。结果表明:制备的Gen@Lip的Gen负载量为36%,Gen@Lip的平均粒径为(242.73±2.03)nm,多分散指数为0.32,Zeta-电位为(-16.33±1.16)mV;结构表征结果证实Gen被有效包埋在Gen@Lip中;Gen@Lip具有良好的储存稳定性;Gen@Lip能够有效地通过胃进入到肠道实现缓释作用;相较于游离的Gen,Gen@Lip对Raw 264.7细胞有更强的抑炎效果,且在使用范围(<100 μmol/L)内无毒副作用。综上,所制备的Gen@Lip可提高Gen的生物利用率,并具有明显的抗炎效果。 相似文献
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为了更好地实现彩色图像去噪与反差增强的处理,提出一种同步全变分与限制对比度均衡的彩色图像去噪增强方法。首先分析了彩色全变分(CTV)模型存在的问题,并针对这一问题,提出通过引入彩色空间下矢量扩散控制改进该模型,消除阶梯效应。其次,为了避免由于灰度转化带来的信息缺损,给出一种RGB空间下的梯度矢量计算方法。最后构造了限制对比度直方图均衡(CLAHE)的微分模型,将其与改进后的CTV模型融合实现了彩色图像的同步去噪与增强处理。实验结果表明:由于本文方法直接在彩色空间下进行计算,因此可以减少由色彩空间转化带来的信息损失,能够在提高图像的对比度的同时去除噪声,更好地完成彩色图像的去噪与反差增强处理。 相似文献
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探究煤矸石混凝土在化学腐蚀条件下的力学特性,以不同pH值化学溶液浸泡过的试样为研究对象进行三轴压缩试验,通过浸泡过程中试样质量变化、溶液pH值变化及三轴压缩试验结果,分析不同pH值化学溶液对煤矸石混凝土力学特性的影响。结果表明:随着浸泡时间的增长,每种试样都有质量损失,而且溶液的pH值都稳定趋于碱性;围压大小与溶液pH值都是影响煤矸石混凝土力学特性的重要因素,在围压相同的情况下,随着溶液pH值的增大,试样三轴压缩试验的强度随之增加;在溶液pH值相同的情况下,随着围压的增大,试样三轴压缩试验的强度随之增加;并进一步分析了化学溶液对试样的腐蚀机理。 相似文献
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一氧化碳中微量CO_2的热导色谱分析 总被引:1,自引:1,他引:0
通过实验建立了一氧化碳中微量CO_2的热导色谱分析方法.结果表明,该方法可同时检测一氧化碳中的微量CH_4和CO_2,其中CO_2的最低检出浓度为5×10~(-6). 相似文献
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图像边缘提取是图像处理领域的重要环节,边缘提取的连续性显得尤为重要,其结果可以作为语义分割、测量的基础,为此提出一种图像的连续性边缘提取方法。首先采用卡尼(Canny)算法完成图像的边缘检测,得到粗分割结果。由于该类算法采用算子进行操作,不可避免地产生非连续性区域,因此利用两类模板对粗分割结果进行形态学膨胀操作,连续性边缘采用小半径膨胀,边缘末端采用大半径膨胀,以此构成一幅膨胀图连接这些非连续性区域。最后,将该膨胀图作为平均曲率运动(MCM)方程嵌入函数u的初始值,通过引入g函数在原图中进行迭代求解,完成图像边缘的连续性提取。实验结果验证了算法的实用性与有效性。 相似文献
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随着我国经济的发展,现今社会早已经进入了信息化时代,同时由于计算机通信技术的广泛应用,在网络系统中结合通信技术建立新型的网络模式体系成为了本文所要讨论的主要内容,通过对投入的最小化核算,增强厂商间的相互通讯通信功能,以固有的资源,达到信息资料的最大程度上的保护与分析。 相似文献
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知识推理(KR)作为知识图谱构建的一个重要环节,一直是该领域研究的焦点问题。随着知识图谱应用研究的不断深入和范围的不断扩大,将图神经网络(GNN)应用于知识推理的方法能够在获取知识图谱中实体、关系等语义信息的同时,充分考虑知识图谱的结构信息,使其具备更好的可解释性和更强的推理能力,因此近年来受到广泛关注。首先梳理了知识图谱和知识推理的基本知识及研究现状,简要介绍了基于逻辑规则、基于表示学习、基于神经网络和基于图神经网络的知识推理的优势与不足;其次全面总结了基于图神经网络的知识推理最新进展,将基于图神经网络的知识推理按照基于递归图神经网络(RecGNN)、卷积图神经网络(ConvGNN)、图自编码网络(GAE)和时空图神经网络(STGNN)的知识推理进行分类,对各类典型网络模型进行了介绍和对比分析;然后介绍了基于图神经网络的知识推理在医学、智能制造、军事、交通等领域的应用;最后提出了基于图神经网络的知识推理的未来研究方向,并对这个快速增长领域中的各方向研究进行了展望。 相似文献