RFID技术在图书馆中的应用

RFID自动识别技术已经受到图书馆越来越多的关注。简单介绍了RFID技术的在图书馆中的应用情况,分析指出了RFID在现代化图书馆建设中的可行性。     

改驱动，让Vista兼容老打打印机

最近我将电脑的操作系统升级为32位Windows Vista,但我数年前购买的联想LJ2312P打印机却没有官方Vista驱动程序。那如何才能让这款老打印机继续发挥余热呢？     

电脑不再发烧7款热门38度机箱推荐

现在的CPU、显卡甚至内存主板等工作所产生的热量还是不容小觑的,尤其是采用双核或者是多核心CPU和高端显卡。高温是电子元件的杀手,尤其天气炎热的地方,因此机箱是否拥有良好的散热能力是用户选购必须注意的。     

图形设计训练对传统图形形与色的借鉴

目的研究图形设计训练对传统图形形与色的借鉴作用。方法以设计学、色彩学及心理学为基础,采用理论与案例相结合的方法,从传统图形的形与色的特点、内涵及表现手法出发,分析传统图形在现代图形设计训练中的借鉴作用与实现途径。结论在图形设计训练中,对传统图形在形方面的借鉴表现在视觉性上体现为图形共用,时空性上体现为捕捉瞬间、截取片断、展现情节;在色方面的借鉴体现在色彩的象征性、色彩的装饰性、色彩的情感性等方面。     

长城DF-3自拍型照相机

正上世纪八十年代初,北京照相机总厂以德国一款中画幅简易单镜头反光照相机为参照,设计试制可更换摄影镜头的120型单反照相机。1982年向市场上推出了长城DF型中画幅简易单镜头反光照相机(图1),快门为机械控制反光镜板翻斗式,拔插式调速钮设计在机身的右手处,有B、1/30～1/200s五档可以调节;其标准摄影镜头是90mm焦距,采用与暗房放大机镜头一样的M39×1mm螺纹连接,镜头是4片3组光学结构,镜片的表面镀有单层光线增透膜,用旋转前镜片的方式调焦。1984年,北京照相机总厂在长城DF型照相机的基础上为其设计加装了机     

长城DF-4型照相机

正上世纪八十年代初,刚扩建的北京照相机总厂参照德国的一款中画幅简易单镜头反光照相机设计试制了长城牌DF型照相机,并于1982年将产品投放到市场上销售。随后又对此种中画幅简易单反照相机不断的做着改进完善,在1984年向市场上先后推出了长城DF-3自拍型和长城DF-3闪光型两款增加功能的单反照相机。1985年该厂把长城DF-3的自拍型与闪光型之功能合并到了一款机型上,生产了长城DF-4型中画幅简易单镜头反光照相机(图1),其相     

基于S3C2440的EtherCAT智能从站设计

由于现场总线标准不统一,各种现场总线协议之间实现通信比较困难.以太网技术由于其标准统一,把以太网技术和现场总线技术相结合是当前工业网络技术发展的新趋势.德国倍福公司提出的EtherCAT工业以太网拓扑结构灵活、系统配置简单、开发成本低,更具有高效高速率的特点,得到了越来越多网络工业设备开发商的关注.在研究EtherCAT的工作原理、通信协议特点及其性能的基础上,设计了一种基于S3C2440和嵌入式协议模块comX的EtherCAT智能从站.详细介绍了该从站的硬件设计和软件设计过程并给出了组网调试方法.     

基于综合法的火炮方向机齿轮传动误差分析

方向机对火炮射击精度影响很大,齿轮传动误差是方向机传动误差的主要来源。恰当的分析方法能提高方向机齿轮传动设计精度与效率。本文将齿轮传动误差分为静态误差与动态误差。结合理论分析,用概率分析法计算出静态误差;用有限元分析法计算出动态误差,最后得到总的传动误差。基于分析结果采样拟合出不同载荷下的误差曲线。将这种分析方法应用到火炮方向机齿轮传动误差分析中,得到了该火炮方向机齿轮传动在变载荷下的误差曲线。该分析方法为火炮方向机齿轮传动设计提供参考。为火炮其他部件的设计提供一种思路。     

Approaches for scaling DBSCAN algorithm to large spatial databases

The huge amount of information stored in datablases owned by coporations(e.g.retail,financial,telecom) has spurred a tremendous interest in the area of knowledge discovery and data mining.Clustering.in data mining,is a useful technique for discovering intersting data distributions and patterns in the underlying data,and has many application fields,such as statistical data analysis,pattern recognition,image processsing,and other business application,s Although researchers have been working on clustering algorithms for decades,and a lot of algorithms for clustering have been developed,there is still no efficient algorithm for clustering very large databases and high dimensional data,As an outstanding representative of clustering algorithms,DBSCAN algorithm shows good performance in spatial data clustering.However,for large spatial databases,DBSCAN requires large volume of memory supprot and could incur substatial I/O costs because it operates directly on the entrie database,In this paper,several approaches are proposed to scale DBSCAN algorithm to large spatial databases.To begin with,a fast DBSCAN algorithm is developed.which considerably speeeds up the original DBSCAN algorithm,Then a sampling based DBSCAN algorithm,a partitioning-based DBSCAN algorithm,and a parallel DBSCAN algorithm are introduced consecutively.Following that ,based on the above-proposed algorithms,a synthetic algorithm is also given,Finally,some experimental results are given to demonstrate the effectiveness and efficiency of these algorithms.     

一种基于密度的快速聚类算法

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,聚类技术在统计数据分析、模式识别、图像处理等领域有广泛应用,迄今为止人们提出了许多用于大规模数据库的聚类算法。基于密度的聚类算法DBSCAN就是一个典型代表。以DBSCAN为基础,提出了一种基于密度的快速聚类算法。新算法以核心对象领域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类,从而减少区域查询次数,降低I/O开销,实现快速聚类,对二维空间数据测试表明：快速算法能够有效地对大规模数据库进行聚类,速度上数倍于已有DBSCAN算法。