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61.
"复原建筑",顾名思义,恢复已不存在的原有建筑的面貌和环境氛围.文章根据原有建筑的历史、文物、环境价值的不同,将"复原建筑"分为三种类型:完整复原的建筑,仅外观复原的建筑,有原有建筑风韵的建筑.结合对山东医科大学科研综合楼几个建筑设计方案的分析、比较、论述,探讨"复原建筑"设计中运用先进的科学技术和现代材料对传统的继承和设计创新的途径. 相似文献
62.
张菁 《四川烹饪高等专科学校学报》2000,(3)
<正> 有谁会想到,在山城重庆长江岸边一个曾经默默无闻的山顶上。竟有了一条美誉远扬的饮食街,给众多爱好美食的人士提供了又一个味觉视觉俱佳的地方。这条约500米长的美食街,近几年陆续落成几十家大大小小的餐厅,以经营各种特色风味的菜肴而逐渐闻名,它极有可能是重庆蓬勃的餐饮业中极具竞争力的一条美食街。最初开发山顶时,街道及周围环境还 相似文献
63.
目的: 评价加巴喷 抬疗 偏头痛的有效性及安全性。方法: 采用随机、双盲、安慰剂平行对照研究,为期8周,共有104例偏头痛患者(年龄:18~60岁)被随机分至治疗组和对照组。治疗组:55例,接受加巴喷治疗 4周;对照组:49例,口服安慰剂4周。在开始治疗时及治疗后4周、8周时采用数字评价量表对患者的疼痛程度进行评估,同时监测患者的肝肾功能、经颅多普勒超声(TCD)、脑电图(EEG) 及药物不良反应。结果: 4周后加巴喷治疗组患者头痛发生 率(次1月)、持续时间(h).疼痛程度(分)均明显下降,分别由6.4±2.5降至2.3±1.5、21.8±12.6下降至8.6±4.3、8.6±1.2降至2.4±1.1。与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.01)。而不良反应轻微其发生率与对照组比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论: 加巴喷能有效降低偏头痛的发作次数、疼痛程度及疼痛持续时间,而不良反应轻微,安生性较高。 相似文献
64.
针对个性化图像检索的语义鸿沟问题,提出了一种新的用户兴趣模型的构建方法。将用户兴趣模型分为长期兴趣和短期兴趣:用户的短期兴趣由图像的低层特征映射得到;用户的长期兴趣经过推理机推理,将短期兴趣映射为高层语义得到,从而弥补语义鸿沟。实验结果表明,经过用户兴趣模型过滤的图像检索结果符合用户的个性化要求,相比已有方法在查准率和查全率上取得了明显的改善。 相似文献
65.
三维模型搜索引擎的研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
首先简要介绍了三维模型搜索引擎的发展概况,然后讨论了三维模型搜索引擎的关键技术及相关的研究进展,最后指出了三维模型搜索引擎进一步的发展前景。 相似文献
66.
张菁 《四川烹饪高等专科学校学报》1999,(4)
<正> 荷花小吃——砂锅饭 无论到哪儿旅游,我部有一个习惯,找到当地的小吃店或小餐馆,点点儿风味美食,小饕一顿,花费不多,却大快朵颐,回味无穷。可这次与鲜香可口、风味独具的荷花小吃——砂锅饭邂逅却纯属偶然。 那天一大早从丽江古城乘车去风光如画的黑龙潭公园。纳西古文化研究院在公园内,博物馆在公园旁,如不到此一游,怕日后会生出几许遗憾。从公园出来,时间尚早,就决定沿城边小道漫步回古城。刚走出公园大门的停车场,便意外地发现公路两边是一家挨一家的小吃店,这可是天赐良机,我开始 相似文献
67.
不同储能技术在响应特性、经济成本、容量规模等方面各具特色,适用于不同的应用场景.由2种或多种储能装置耦合形成的混合储能系统往往能够综合各方技术经济特性,显现出更加优异的性能.针对现有电网受可再生能源出力波动性的影响日益严重、促进消纳存在技术瓶颈、调峰压力大等问题,提出了一种由全钒液流电池和先进绝热压缩空气储能组成的混合储能系统,建立了考虑大规模风电接入的系统容量优化配置模型.首先,分析了风电出力的频谱特性,提出了一种基于经验模态分解的风电功率分配策略;然后,基于该策略,构建了混合储能系统的双层容量优化配置模型,上层以规划期内总经济投入最小为目标决策混合储能系统的配置容量,下层以系统运行成本最低为目标决策其日前发电计划;最后,基于某实际电网典型日的风电及负荷数据对所提模型进行了仿真分析与验证.算例结果表明:所提混合储能系统的容量优化配置模型不仅可以满足电网的多性能需求,还能有效提升系统的经济性. 相似文献
68.
随着传感器技术和网络技术的发展,分布式无线传感器网络的应用也越来越广泛。文章中提出了一个基于NIOS软核的无线传感器网络实验平台,该实验平台在无线传感器网络的算法和协议验证方面具有良好的应用前景。 相似文献
69.
程序设计语言是目前高等学校大一学生普遍开设的一门重要基础课,虽然选择的编程语言因专业不同而不同,但是因其某些共通性,为程序设计语言的教学提供了一些具有普遍参考意义的教学思路。本文以C语言为例,对程序设计语言的几个教学关键点进行了分析,并且取得了较好的教学效果。同时,也为其他学科的学习起到一定的借鉴作用。 相似文献
70.
特征提取是图像分类的关键部分之一.现有的Dense SIFT特征采用固定网格和步长以从上到下、从左到右的重叠方式提取特征,如果图像分辨率过大,将会导致提取的图像特征数量非常大,并且引入大量的冗余信息.为此,提出了一种低冗余Dense SIFT特征提取方法.该方法首先对图像进行预处理,实现对图像的紧凑表示;然后,利用数据中心化思想和(l)0范数去除冗余的Dense SIFT特征点,节约特征存储所需的空间,降低后续处理的计算复杂度;最后,将低冗余Dense SIFT特征提取方法应用于图像分类,提出了一种图像分类方案.实验结果表明,采用所提出的Dense SIFT特征提取方法,在减少特征点数量的同时,可以提升特征的区分能力. 相似文献