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81.
82.
李红 《数字社区&智能家居》2007,(3):96-100
一、代理服务器的类型
代理服务器实际上是一台服务器,介于浏览器和你要访问的网站之间。当你通过代理服务器上网浏览时,浏览器不是直接到Web服务器中取回网页,而是首先向代理服务器发出请求,由代理服务器到要访问的网站上取回网页,然后再传送给你的浏览器。所以当你用代理服务器浏览时,网站记录下的是代理服务器地址,不会记录下你的IP地址的!目前网上的代理服务器很多,大都是免费的,代理服务器可以分成以下几种类型: 相似文献
83.
针对在电压畸变及不对称时,自适应滤波的参考输入较难获得问题,提出一种基于双自适应滤波的负载电流中谐波、无功及负序电流的综合检测方法。该方法先对系统电压进行序分解,得到其中的正序分量,再通过自适应滤波器得到其中的正序分量中的基波成分,将其作为电流自适应检测的参考输入。利用Matlab对提出的检测方法进行仿真研究,结果表明该检测方法能够有效地进行负载电流中谐波、无功及负序电流的综合检测,而且电网电压的波形畸变及不对称对检测结果没有影响。 相似文献
84.
DNA计算是一种借助于分子生物技术进行计算的新方法,在解决一类困难问题特别是NP-完全问题上具有硅计算机无法比拟的优势,利用DNA计算求解0-1整数规划问题的研究具有重大的意义.基于多级分离模型解决0-1整数规划问题,且给出DNA算法.通过一个实例给出了操作的步骤. 相似文献
85.
对蒲城清洁能源化工有限责任公司1 800 kt/a甲醇合成装置的甲醇合成工艺技术进行了介绍,分析了NC310型甲醇合成催化剂在该装置的应用情况,考察了新鲜气消耗量、粗甲醇中乙醇质量分数、催化剂床层压力降等运行参数的影响,结果表明:NC310型甲醇合成催化剂在1 800 kt/a煤制甲醇装置上成功实现了工业化应用,各项指标均优于原设计值,完全符合该装置工艺技术要求。NC310型催化剂表现出活性好、选择性好、强度高、消耗低以及操作弹性大等优点,能够完全满足大型甲醇生产装置的要求,可为同类甲醇生产装置选用催化剂提供参考。 相似文献
86.
研究浓缩型和粉末型两类大豆磷脂对速冻水饺品质的影响。通过对速冻水饺的冻裂率、煮后破肚率、质构及感官评分进行综合评定,发现分别加入0.2%、0.4%、0.6%、0.8%和1.0%的浓缩大豆磷脂或粉末大豆磷脂均能降低速冻水饺的冻裂率和煮后破肚率,提高速冻水饺的感官评分,增强速冻生饺皮的硬度、弹性、内聚性和咀嚼性等质构指标。尤其添加量为0.4%时,效果最明显,浓缩型和粉末型大豆磷脂均能使速冻水饺的冻裂率降低14%;破肚率分别降低14%和12%;速冻水饺的感官评分分别提高80.5%和73.2%;速冻生饺皮的硬度分别提高79.1%和0.1%;弹性分别增强64.9%和62.3%;内聚性增加37.9%和3.98%;咀嚼性分别提高72.1%和10.9%,且添加0.4%浓缩大豆磷脂对速冻水饺质量提高更大,得到的速冻水饺的质量更好。 相似文献
87.
采用强极性色谱柱Wondacap-wax、Rt-2560及中等极性色谱柱Rt-1701对37种脂肪酸甲酯混合标准品进行分离、条件优化、结果比对,得出最优条件并对茶籽油样品进行了检测。结果表明,改变柱温、升温程序以及升温速度等条件,是可以改善混合标准品分离度。强极性色谱柱比中等极性色谱柱更适应用于油脂中脂肪酸分离检测,对于脂肪酸有较好的分离效果。三种色谱柱中Rt -2560色谱柱对37种脂肪酸甲酯混合标准品进行分离效果最好,其次为Wondacap-wax柱,中等极性色谱柱Rt-1701可能更适合分离部分功能性脂肪酸成分,不适合用于脂肪酸37种标准品的分离。 相似文献
88.
研究了创伤弧菌优化培养的方案,用以提高该菌的检出率。利用Design-Expert软件中的Box-Behnken中心组合实验原理,设计一组3因素3水平实验,通过响应曲面分析,得到优化培养参数为:含盐量3.65%,pH6.75,培养温度37.00℃,在该条件下培养液的OD595nm为0.520。利用创伤弧菌优化培养条件对市售海产样品进行了培养,并通过聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)对样品进行快速检测,且该菌的检出率高达23.3%。结果表明:应用本实验的优化培养方案、PCR法能快速有效检测水产品中存在的创伤弧菌。 相似文献
89.
以硼粉和纳米铝粉为原料,烧结制备了主要由铝和AlB2两相构成的硼铝合金粉.利用扫描电镜、X射线衍射仪、氧弹量热仪和同步热分析仪,观察了粉体形貌,分析了粉体相组成及其对燃烧热值和热氧化特性的影响.结果表明:硼铝合金粉中的AlB2含量随烧结温度的升高而增大,硼铝合金粉的实测燃烧热值和燃烧效率均高于无定形硼粉.当硼粉、铝粉混... 相似文献
90.
随着中国基础建设的不断推进,高速公路覆盖范围不断扩大,隧道数量也越来越多,公路隧道发生事故导致的后果与影响往往较大,是极具破坏性和危险性的。利用深度学习方法,该文设计了一个基于树莓派的智能公路隧道火灾监测报警系统。该系统采用树莓派开发板和Intel Movidius神经计算棒(neural compute stick, NCS)为硬件平台,连接视频监控摄像头、烟雾传感器、声光报警器和4G通信模块组成公路隧道火灾检测硬件系统,运用训练好的基于卷积神经网络(CNN)的隧道火灾图像识别模型,对隧道交通场景进行实时检测。系统通过监控摄像头和烟雾传感器,同时检测隧道现场交通情况,能够及早准确识别火灾的发生,并实现即时现场报警与远程报警。测试结果表明,在树莓派和神经计算棒的终端平台上运行深度学习的火灾检测算法,火灾识别精度达到96%,速度到达每秒5帧。应用该系统在发生隧道火灾时对避免人员伤亡、降低财产损失具有重要意义。 相似文献