用Delphi发送SMS

大家想不想用自己用编写的程序给朋友发短信呢7现在告诉你一个用Delphi发送SMS(手机短消息服务)编程方法．下面的例子演示了如何通过SOAP来调用一个SMS的WEB服务。     

天津“十八街”麻花

天津“十八街”大麻花因其具有酥脆香甜、个大形美、久放不绵的特点而驰名中外.不仅老“天津卫”知其美味,许多外国朋友品尝后也赞不绝口.七十多年前,座落在南楼村的“十八街”麻花店与其它小吃店卖的麻花并无两样,为了与同行竞争,几经探索改革,“十八街”麻花终于胜人一等.手艺传到范氏兄弟时,俩人分别在大沽路东楼附近开了两个“夫妻店”,兄弟俩互不相让,使麻花质量更上一     

高素质人才加入公务员队伍的制约因素和对策研究

治国重在治吏,善治来于"善吏",政府的社会作用是通过全体公务员的有效工作体现出来。随着我国公务员制度的逐步完善,公务员的素质已有所提高,但高素质人才占公务员总体的比例仍然不高,这与我国的人才外流、公务员制度运行及人才服务体系不健全等现象也有一定关系。本文通过对我国公务员队伍现状的分析,指出了阻碍高素质人才加入公务员队伍的原因,并相应地提出了吸引和激励更多高素质的人才加入到公务员队伍对策。     

基于张量奇异值分解的人脸识别方法

在人脸识别领域应用张量奇异值分解( TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法( PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。     

禁电脑:对IT学生有点荒谬

<正>我是去年从成都电子科大的计算机专业毕业的。读书的时候,学校也不允许大一新生买电脑,说是怕大家沉溺游戏,影响英语四级的通过率。现在再回头来看这一规定,我觉得不但没起到"防沉迷"的     

49-2游泳池式反应堆超设计基准事故的筛选与分析

为保证49-2游泳池式反应堆在超寿期下的安全运行,需进行超设计基准事故分析。由于难以采用概率安全评价(PSA)方法进行分析,所以本文无条件假设最严重事故来得到一保守结果。主要分析了全厂断电下未能紧急停堆的预期瞬变(ATWS)、水平孔道断裂和停堆后堆芯完全裸露的事故,以及应急能力。结果表明:在全厂断电ATWS下堆芯是安全的;水平孔道断裂及其他因素造成失水时,只要2.5h内堆芯不裸露即可保证燃料元件不熔化;非能动破坏虹吸能力和多样的应急补水方式能保证堆芯不裸露。     

融合本体语义与用户属性的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法在处理海量数据时存在数据稀疏性和项目长尾效应,导致推荐精度较低。针对该问题,结合本体语义和用户属性,提出一种改进的协同过滤算法。利用本体计算项目之间的语义相似度,构建项目相似度矩阵,同时引入用户属性计算用户相似度矩阵。通过融合本体语义和用户属性形成用户-项目评分矩阵,并对该矩阵的预测评分进行加权处理,生成TOP-N推荐结果。实验结果表明,相比传统皮尔逊相似度计算协同过滤算法、基于本体语义的协同过滤算法和基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤算法,该算法的平均绝对误差较低,准确率较高,综合性能及新颖度较优。     

一种基于非下采样剪切波变换的医学图像配准方法

针对经典弹性配准方法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足的问题进行了研究,提出一种基于非下采样剪切波变换（NSSTR）的医学图像配准方法。利用剪切波能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,先用该算法对医学图像作非下采样剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,然后对高频、低频的变换图像分别使用不同的配准方法,最后统一到变化网格上得到最终配准图像。实验结果表明,本方法与传统方法相比,不仅具有配准精度高、鲁棒性好的特点,而且计算效率更高。     

基于小波变换和QNN的TRT中透平机运行状况预测

针对TRT系统中透平机结构复杂,故障特征表现及故障产生原因普遍具有模糊性、复杂性的特点,将现场采集的数据利用小波变换的软硬阈值折中算法处理小波系数,滤除噪声。通过建立量子神经网络(QNN)预测模型中网络结构的调整、网络的训练,得到预测结果。实验仿真结果表明:利用小波变换可以有效地滤除数据中的噪声,所建立的QNN预测模型可以有效地实现对TRT系统中透平机的运行状况预测。     

车辆合乘问题的分布式复合变邻域搜索算法

针对长期车辆合乘问题(long-term carpooling problem,LTCPP),提出一种基于分布式的复合变邻域搜索算法,利用分布式计算的优势可快速求解出大规模用户的合乘匹配方案。首先构建带有时间窗约束和车容量约束的数学模型,建立成本计算的目标函数;然后按复合距离优先算法将所有用户分配到各合乘小组中,最终得到满足约束条件的初始合乘方案。通过对变邻域搜索算法进行分布式处理,使算法可以对初始合乘方案进行并行迭代优化计算,得到最终的合乘方案。实验结果表明,该算法在速度和大规模问题求解质量上具有明显的优势。