绿色校园建设评价系统

校园是社会的重要组成部分,也是教书育人、为国家提供发展支撑力量的重要摇篮和基地。通过校园作为驱动社会发展的动力来提高资源的利用效率,缓解能源不足和环境污染等问题,以促进社会的可持续的发展。校园作为公共基础建设的一部分,具有设施多样、人口稠密、能源与资源消耗量大等特点,产生的污染量和能源消耗量非常可观。绿色校园建设受到广泛的关注,本文通过对比国内外的绿色评价体系,并结合《绿色校园评价标准》专注于评分标准适用于用计算机技术的平台,完成了绿色校园评价系统的总体框架设计与构建,讨论了绿色校园评价系统的各子系统的功能,系统的应用将对绿色校园建设起促进作用。     

酒酒球菌在青梅汁中的生长及苹果酸乳酸发酵特性的研究

以青梅汁为原料,利用酒酒球菌的苹果酸-乳酸发酵（MLF）对青梅汁进行生物降酸的研究。结果表明:接种量为2.0×108CFU/mL,青梅汁的pH≥3.4时,MLF能正常进行,并使样品的酸度降低61.35%以上;接种量为2.6×107CFU/mL时,青梅汁的pH为3.6才能触发MLF,样品的酸度降低了77.60%;接种量为2.3×108CFU/mL,在pH3.6和4.0的青梅汁中,添加1.0g/100g的葡萄糖的样品,与不添加葡萄糖的样品相比,其酸度分别降低了27.04%和34.63%;在柠檬酸-柠檬酸钠缓冲体系中,酒酒球菌使体系酸度降低了26.40%,证实酒酒球菌可利用柠檬酸作为碳源,进行MLF。      

基于有限样本的大气偏振模式生成方法

大气偏振模式在导航等领域具有广阔的应用前景,但是由于受到大气偏振信息采集装置物理特性的限制,在同一时刻只能获得局部的、不连续的偏振信息,对实际应用产生影响。针对此问题,本文通过挖掘大气偏振模式分布的连续性,提出一种大气偏振模式生成方法,从局部的偏振信息生成全天域的大气偏振模式。此外,偏振信息往往受到不同的天气条件、地理环境等因素的影响,而这些偏振数据在真实环境中难以采集。针对此问题,本文挖掘不同天气、地理条件下有限样本数据之间的多样性关系,以此关系将生成的大气偏振模式泛化到不同的条件下。本论文在仿真数据和实测数据上进行了实验,并与其它最新方法进行对比,实验结果证明了本文方法的优越性和鲁棒性。     

Direct Ink Writing of Highly Conductive MXene Frames for Tunable Electromagnetic Interference Shielding and Electromagnetic Wave?Induced Thermochromism

The highly integrated and miniaturized next-generation electronic products call for high-performance electromagnetic interfer?ence (EMI) shielding materials to ...     

锆刚玉莫来石-氮化硼系复合材料的热疲劳性能

在强制对流的条件下,研究了锆刚玉莫来石-氮化硼复合材料的热疲劳行为,给出了亚临界裂纹扩展的激活能和应力强度因子指数。     

重载软起动器的设计与分析

提出了一种重载软起动器的主电路拓扑,并介绍了其原理.其调节过程分为两个阶段:第一阶段利用AC/AC变频起动力矩大的特点,把重负载起动到一定输出频率;第二阶段根据前一阶段的起动电压进行调压软起动至结束,整个过程起动平稳.因此,该起动器是两种起动方式的有机结合,发挥了各自的优点.     

快速聚类算法在个性化服务中的应用

许多实际应用已经证明,k-means算法能够有效地得到好的聚类结果。但是,k-means直接算法的时间复杂度和模式复杂度对数据量的大小非常敏感,无法满足一些高性能的应用场合,如个性化服务中对用户数据进行的群组分析。对此,笔者提出了一种新颖的基于k-d树的聚类算法。这种算法采用空间数据结构—k-d树组织所有的样本数据,可以高效地搜索到离某个给定的聚类中心最近的全部模式。实验结果表明,该方案可以显著提高k-means直接算法的运算速度,在距离运算量和总的运算时间上,可把性能提高1～2个数量级。     

一种自动选取参数的聚类算法

本文提出\     

Adaptive river segmentation in SAR images

There is difficulty for distinguishing of river and shadow in Synthetic Aperture Radar (SAR) images. A method of river segmentation in SAR images based on wavelet energy and gradient is proposed in this paper. It mainly includes two algorithms: coarse segmentation and refined segmentation. Firstly, The river regions are coarsely segmented by the wavelet energy feature,and then refined segmented accurately by the gradient threshold which is got adaptively. The experimental results show the validity of the method, which provides a good foundation for targets detection above the river.