南水北调工程新型弧门埋件制作技术

南水北调工程新型弧门埋件,为了防止闸门冬季运用时,侧水封与侧埋件冻结影响闸门的正常运行,在弧门的两侧埋件中设有循环热油用的空腔和管路,油腔外设有保温腔,保温腔内装有保温材料(岩棉).该件结构复杂,焊缝分布密集,焊接量大,变形大,对工作面的要求高,制作难度很大.该文重点介绍了从埋件组装、焊接、整形、机加工、打压试验、保温...     

基于SSH的住宅小区电子商务平台方案设计

为了促进住宅小区电子商务平台建设,提出一种基于J2EE和SSH架构的解决方案,引入了JQuery、AJAX等前台开发技术,以提高开发效率和提升客户体验,同时采用基于角色的访问控制、日志器等安全技术,充分保证系统安全性。     

网游的双向通道

游戏技术开发对网游产业的下一步发展至关重要。所以目前产业格局下,中国游戏开发者大会的作用需要换个角度解读。     

用Java设计的基于三层结构的答疑系统

介绍了一个用Java进行设计的基于三层结构的答疑系统,用于辅助日常教学工作.系统由客户服务器模式和浏览器服务器模式构成,包括答疑、提问和自测等各个功能模块.对系统的数据库访问及在其间存在的安全性问题做了探讨,对系统的数据通信处理问题以及关于Java的双通道Socket通路的实现办法和机制进行了详细说明,同时对三层结构的答疑系统在服务器端和客户端的消息设计等一些关键技术做了具体介绍,对系统的用户界面如教师答疑界面、学生提问等一些重要界面进行了介绍,并给出了系统开发重要环节的设计过程和系统最后运行结果的一些重要界面.测试结果表明,系统运行稳定、结果准确、能够对日常的教学工作起到一定的帮助作用.     

基于UEFI的可信Tiano设计与研究

对UEFIBIOS典型的实现-Tiano系统进行了分阶段剖析,针对其所存在的安全缺陷及不足,结合可信计算的技术和思想,提出了可信Tiano这一新概念.介绍了可信Tiano系统的总体设计和工作流程,并对可信Tiano系统关键技术做详细研究,包括信任根的实现机制、可信度量组件和EFI映像签名,最后给出可信Tiano系统与标准Tiano系统的对比分析.通过分析容易看出,改进后的Tiano系统能较好地满足新一代BIOS在可信及安全方面的需求.     

电磁轨道炮外弹道建模与仿真研究

针对电磁轨道炮在发射时存在初始扰动,飞行时由于速度极大引起气动烧蚀改变气动外形,因此有必要建立电磁轨道炮外弹道数学模型,分析其外弹道特性.通过分析了电磁轨道炮外弹道建模方法,建立了电磁轨道炮的外弹道数学模型.根据不同技战术指标建立初始随机概率模型,用Monte Carlo方法对电磁轨道炮的外弹道特性进行仿真.仿真结果给出了一定散布范围内的高低概率误差和方向概率误差,对电磁轨道炮武器系统设计指标的提出有参考价值.     

基于加权模糊支持向量描述的旋转机械故障分类

基于支持向量数据描述良好的分类性能,针对旋转机械故障诊断中故障样本获取的特点,提出了基于正负类样本的加权模糊支持向量数据描述多类分类器,不仅考虑了正类样本,而且也充分考虑了负类样本对分类结果的影响.利用模拟故障样本对系统进行了实验,结果表明提出的方法在系统中具有良好的分类能力.     

求伯君梦想照进现实

提起求伯君,对国产软件略有了解的人没有不知道的：1988年加入香港金山公司用汇编语言写出WPS,之后被称为“中国第一程序员”;1995年以他笔名“西山居士”命名的游戏工作室开发出中国第一个游戏软件《中关村启示录》;1996年卖掉别墅开发WP$97,带着40人的团队对抗微软拥有4000名程序员的软件产品Word;1999年出任金山软件总裁,     

Python与Matlab语言在测绘程序设计中的对比研究

测绘科学近年伴随着“3S”技术设备的快速发展衍生,不断与前沿科技相接轨。文章以不同坐标系统之间的坐标数据转换为研究内容,利用伪代码并结合布尔莎七参数模型经程序设计。针对两种语言对于测绘数据处理的不同能力和各自的优缺点,将其进行对比与优化。其结果表明：（1）对于大量的矢量数据,Matlab相较于没有自带数据处理模块的Python而言,运算能力与稳定性更强。（2）前者数据转换的精度与算法、代码编辑息息相关。反观Python对第三方库有较强依赖性,处理结果精度可能因此而异。（3）对于数据文件操作,Python语言具有明显优势。可通过代码直接针对不同格式文件进行操作,极大的提升了操作工作效率。（4）良好的第三方软件兼容性,使Python语言具有很强的灵活性。结合其丰富的第三方模块库,更适合用于脚本开发及程序设计。     

粗关系数据库查询模型

针对粗关系数据库中数据的特性,提出一种不确定性数据的存储方法。基于汉明距离的一种变式,计算元组间距离,构成距离矩阵,根据距离矩阵将相同或相近的元组归类,从而有效地对表中的元组进行索引。借助粗集中的上、下近似,通过计算用户查询的数据与粗关系数据库中数据的相似度,查询出用户所需的数据。结合以上方法构建粗关系数据库查询模型,设计相应的查询算法并应用于实例中。