美国推出洗衣机器人

近日,美国伯克利大学推出了一款洗衣机器人Personal Robot 2(PR2)。该款机器人是Willow Garage公司花费28万美元(合人民币约174万元)研发的,伯克利大学学生给机器人编写软件程序,能完成洗衣服的每个步骤。PR2有两条手臂,每条手臂7个关节,手臂末端是一个可以张合的钳子,其依靠底部的4个轮子移动。在PR2的头部、胸部、肘部、钳子上安装有高分辨率摄像头、激光测距仪、惯性测量单元以及触觉传感器等丰富的传感设     

赛蒙光学之企业文化篇——驰骋在路上(上)

赛蒙光学成立于2007年,发展至今,已初具规模,日产镜片40000片。赛蒙经历了创业之初的艰难,也经历了发展过程中的困惑,经过公司上下一心的努力奋斗,如今已进入迅速发展的快车道,思路更加清晰、前景更加光明。公司成长过程中,充满了欢声和笑语,也饱含辛酸和委屈。国内镜片生产企业产能过剩,规模小且分散,行业竞争趋于白热化,乱象纷扰,面对此种状况,赛蒙光学没有选择退缩,而是苦练内功,强化管     

软件测试与IT系统的质量提升

企业信息化的高速发展,使得IT系统已成为电信行业竞争的基础,电信企业IT系统的运营支撑能力在很大程度上影响到其业务竞争力,测试作为IT系统质量保障的最重要手段越来越受到重视。文章从IT系统的测试及整体的系统质量管控角度进行论述,分析电信行业IT系统建设生命周期各阶段质量问题及相应的测试解决方法,以及中国联通质量管控发展情况,阐述软件测试作为质量保障的重要手段与IT系统提升的紧密联系,并对联通研究院现有的各类IT测试进行简要总结和概述,对中国联通质量管控能力的进一步提升和后续IT测试的规划、发展有一定的借鉴作用。     

解读镇巴民歌

陕南镇巴民歌记录了镇巴的人文历史变迁、时代生活情状、风土人情礼仪,它还负载了历史变化、风俗礼仪、道德规范以及劳动技能代代相传的功能,成为社会教化传承的主要工具,本文具体从镇巴民歌的四种性质,民歌格律、方言声韵与声腔关系,及镇巴民歌的传承这三大方面做了浅显的阐述。     

数字影像奇观的艺术表现探究

因为科学技术的发展,视觉文化时代已经进入到了人们的生活当中,特别是在视听等方面都越来越震撼,不论是从声音、色彩、运动上来看,还是从影响的生机活力上看,都具有非常强的吸引力。作为影视艺术得以体现的重要载体,数字影像奇观不但可以创造出非常逼真的效果,使得观众的求知欲望得到满足,同时也提升了影视自身的渲染性和感染力,对数字奇观影像在国家的发展高度起到了决定性的作用。本文首先介绍了数字影像奇观的含义和类型,之后从想象力、多样性、娱乐性、陌生性、虚拟性和逼真性等方面介绍了数字影像奇观的艺术表现形式。     

三星助四川广元网吧服务增值

随着互联网的全面普及发展以及日益激烈的市场竞争,网吧已不再局限于提供单一的上网服务,逐步向综合性休闲消费场所进化转变。位于四川广元的千里缘网吧,紧跟顾客消费需求变化,增添拓展了水吧餐饮等服务内容,并在硬件配备上加大投入力度,引进三星智能数字标牌电视、三星曲面显示器产品,打造明星化的店面宣传形象。体验、服务、环境的全方位革新提升,令千里缘成为当地网吧行业的明星代表,迎来全新的盈利增长。     

基于FPGA的颜色识别触摸屏系统设计与实现

为了提高颜色识别系统的准确性、稳定性以及设计灵活性,基于现场可编程门阵列技术,设计了一个应用于静态图片的颜色识别系统,并设定了触摸屏功能。通过触摸读取屏幕坐标对应的RGB颜色值,减少了环境变化对系统的影响,利用阈值判定法实现颜色识别。实验结果表明,该系统稳定而且实用性强,系统可以识别任意800×480像素bmp图像的颜色,并具有较好的鲁棒性。     

《西安工业大学学报》中英文摘要的写作要点

<正>为读者阅览起引导作用,又为文献汇编、计算机储存、检索做好准备,成为科技情报的重要来源.美国工程信息公司中国信息部吕萍主任认为被Ei检索的科技论文的中英文摘要在写作时应注意的要点包括:中文摘要:1尽量简短、开门见山.不写课题研究的背景信息和在第一句话中重复题目或题目的一部分;2包含正文的要点.重点内容,试验研究的方法、设备、材料等均不能漏掉     

《丝绸》参考文献撰写规范

<正>来稿涉及的参考文献需提供中英文对照,请按GB/T7714-2005《文后参考文献著录规则》标准著录,并在正文中标出相应序号,举例如下:1)专著[序号]主要责任者.题名:其他题名信息[文献类型标志].其他责任者(任选).版本项.出版地:出版者,出版年:     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。