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41.
42.
数字水印及其方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
数字水印作为数字媒体版权保护的有效办法,近年来引起了人们极大的兴趣和注意。介绍了数字水印技术的基本概念、数字水印的特点、水印系统模型及典型算法,分析了数字水印的发展现状和关键技术,讨论了其研究方向与应用前景。 相似文献
43.
扁平化对FeSi吸波材料微波电磁性能的影响 总被引:1,自引:3,他引:1
为阐明吸收剂颗粒形状与吸波材料微波电磁性能之间的关系,采用机械球磨工艺对气雾化球形FeSi合金粉末进行扁平化处理并制成FeSi吸波材料。借助SEM和矢量网络分析仪,研究了球磨时间对FeSi颗粒形貌及1~18GHz内吸波材料电磁参数与吸波性能的影响。结果表明:随着球磨时间的增加,FeSi颗粒的扁平率增大。与未球磨样品相比,球磨32h的FeSi合金吸波材料的ε'在整个频率范围内增大了0.5倍,μ'(在1GHz时)由1.24增大到1.94,μ(在1GHz时)由1.00增大到1.30。扁平化处理明显改善了FeSi吸波材料的低频吸波性。 相似文献
44.
为探究低温连续杀菌对柑橘罐头果肉品质的影响,选取温州蜜橘为原料,采用连续式水浴杀菌机对柑橘罐头进行杀菌,记录不同杀菌温度下达到商业无菌所需时间,并测定不同杀菌条件下罐头橘肉色泽、质地以及维生素C、总糖、可溶性固形物、黄酮等营养成分的变化。结果表明:1)柑橘罐头达到商业无菌所需时间随着温度的升高而不断减少。2)不同杀菌条件下,橘肉的色泽变化显著,其中80 ℃杀菌条件下色泽表现最佳,L*,a*,b*值分别为43.02,9.62,18.88;100 ℃杀菌条件下果肉褐变程度加深,同时果肉的质构品质包括硬度、胶着性、咀嚼性、弹力和断裂性等均出现不同程度的下降。3)随着杀菌温度的升高,橘肉中维生素C、总糖及橙皮苷、芸香柚皮苷和香蜂草苷含量均显著降低,与未杀菌组相比最大降幅分别为18.10%,17.66%,22.49%,16.68%,27.21%。选择80 ℃作为低温连续杀菌的温度,更有利于柑橘罐头色泽、质地和营养品质的保持。 相似文献
45.
为提升柔性防弹服的防弹性能,将超高分子质量聚乙烯平纹织物用于单向铺层材料中,以增强材料整体的能量吸收性能。通过穿透性弹道实验发现:由超高分子质量聚乙烯纤维制成的机织物在冲击过程中对受到的剪切作用有较好的抵御效果;单向铺层材料对于横向拉伸作用,有较好的防护作用。基于这种结论,设计了复合型防弹材料。测试结果表明,机织物放置在靠近弹丸冲击的一侧,单向铺层材料放置在远离弹丸冲击的一侧,这种结构有利于防弹复合材料性能的提升。当复合型防弹材料中机织物与单向铺层材料质量比为1∶3时,其防弹性能最好。 相似文献
46.
从力学性能、硬度和粘接性3个方面分析了温度(100~300℃)对硅酮密封胶性能的影响,并对比了不同配方类型的硅酮密封胶的耐温性能。结果表明:随着温度的升高,拉伸强度先下降、后上升,然后急速下降;伸长率先上升,然后急速下降;硬度在前期温度较低时会有所下降,后期温度较高时会有粉化现象发生。粘接性随着温度的变化,硅酮胶由内聚破坏逐渐转变为界面破坏。不同配方类型的硅酮密封胶中,脱酮肟型硅酮胶要比脱醇型硅酮胶耐更高温度,且使用白炭黑和重钙配方要比单纯使用轻质碳酸钙配方的密封胶耐温性能更佳。 相似文献
47.
与大多数复合材料头盔壳体的设计方案不同,本文将不通过二维织物的层层叠加平铺复合成型头盔壳体,而是使用三维织物头盔壳体一体成型的制作工艺。以五层经角联锁为织物基本组织结构,在小样机上将1500D的芳纶长丝织造出三维角联锁宽幅织物,同时使用环氧树脂、稀释剂、三乙烯四胺及丙酮作为增强相,采用真空辅助树脂传递模塑成型工艺(VARTM)将平铺在模具上的织物进行复合。运用此种复合工艺可使织物更高效的一体成型出平滑的头盔壳体。工艺优点为成品高耐冲击,低模具成本,一体成型,尺寸精准,产品开发周期短。最终织物平铺均匀且成品无褶皱,效果美观且实用。 相似文献
48.
微软的Agent技术以其强大的交互能力、优美的操作界面和简便统一的编程方法,成为计算机人机交互方式的一个重要的发展方向。本文分析了Microsoft Agent技术的特点及系统构成,并通过实例介绍了在C Builder中使用Microsoft Agent技术的方法。 相似文献
49.
近年来,深度强化学习在序列决策领域被广泛应用并且效果良好,尤其在具有高维输入、大规模状态空间的应用场景中优势明显.然而,深度强化学习相关方法也存在一些局限,如缺乏可解释性、初期训练低效与冷启动等问题.针对这些问题,提出了一种基于显式知识推理和深度强化学习的动态决策框架,将显式的知识推理与深度强化学习结合.该框架通过显式知识表示将人类先验知识嵌入智能体训练中,让智能体在强化学习中获得知识推理结果的干预,以提高智能体的训练效率,并增加模型的可解释性.将显式知识分为两种,即启发式加速知识与规避式安全知识.前者在训练初期干预智能体决策,加快训练速度;而后者将避免智能体作出灾难性决策,使其训练过程更为稳定.实验表明,该决策框架在不同强化学习算法上、不同应用场景中明显提高了模型训练效率,并增加了模型的可解释性. 相似文献
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