微波条件下微波纸中邻苯二甲酸酯向食品模拟物Tenax的迁移

研究250W和600W微波加热功率条件下微波纸中5种邻苯二甲酸酯向食品模拟物Tenax迁移的规律,并与常规高温迁移实验的结果比较。结果表明:微波加热条件下的迁移受加热功率、加热时间、迁移物分子结构、相对分子质量和极性等因素影响。与常规高温迁移相比,微波加热能加速物质迁移,说明迁移过程也受加热方式影响,微波加热可作为加速纸质包装中有害物质迁移的实验方法。     

提高政府门户网站关注度的思考

网络时代,伴随着公众参与意识同全民计算机操作水平的提高,公众不再满足于仅仅作为政策的被动接受者,而是希望能参与公共决策的制定过程,特别是参与和自身利益密切相关的问题解决过程。因此提高政府门户网站的关注度,加大政府部门与公众的互动交流,可以充分提升政府门户网站的权威性、公信力和影响力。     

Ba同位素链偶-偶核基态形状研究

采用反射不对称的相对论平均场模型,研究Ba同位素链的偶-偶核的结合能、四极形变、八极形变和电荷半径等性质.理论计算结果较好地符合了已有的实验数据.结果显示,原子核的四极形变随着质量数(A=126~174)的增长呈现从长椭球到近球形再到长椭球的转变.原子核的八极形变主要出现于A=144~154的范围.对原子核的电荷半径与质量数的依赖关系进行了研究,研究表明,在A=138附近,由于中子满壳(中子数N=82)的存在,电荷半径的增长曲线斜率出现明显变化.     

谈医院智能化建设的弱电系统设计

本文从医院功能的角度出发,介绍了几种实现医院智能化建设的弱电设计思想。运用系统的理论与方法将医院各组分的信息处理过程综合整体,并实现医院信息技术电子无纸化和服务管理。     

遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理

在指出了传统遗传算法中交叉和变异概率的选择具有盲目性的基础上, 提出了遗传算法中交叉和变异概率选择的改进措施, 对其作用机理进行了深入的分析, 指出改进算法体现了自适应策略. 用一个非常复杂的数学函数对新算法进行了测试, 结果表明改进算法克服了传统遗传算法难以解决的早熟和局部收敛的问题.     

蚁群系统模型的比较及参数优化

蚁群算法是一种模拟进化算法,根据信息素更新策略的不同,蚁群系统模型分为蚁密系统、蚁量系统和蚁周系统。本文对三种模型的原理、特点进行研究,并通过仿真实验分析三种模型的性能及参数对其性能的影响,进而提出的参数优化规则,有利于蚁群算法在组合优化问题中的推广和应用。     

"时间窗"对天线时域平面近场测试结果的影响

天线时域近场测试技术是一种新兴的、测试宽带场和工作在窄脉冲激励下天线辐射场的高效的测试技术.因为它可以利用"时间窗"技术进行信号处理,使其相对频域测试具有独特的优势.本文在已建立的天线时域近场测试系统的基础上,从实验的角度,对"时间窗"参数在天线时域平面近场测试中的影响进行验证分析.举例了三个波段标准天线方向图的测试分析结果,并得出初步结论.     

佳能NP-4050复印机故障自诊、自检维修资料(上)

一、自诊功能本机对机械状态(特别是传感器的良否)具有由DC控制器上的微电脑执行自我诊断的功能,及时地进行适时的诊断,当判断为异常时,操作面板上的"信息显示"部位便以代码显示出故障内容。     

播音主持专业实践教学创新模式探析——以虚拟演播室系统辅助实践教学为例

播音主持专业是应用型专业,其核心是实践能力的培养。现有的实践教学已经不能满足培养实践创新型传媒人才的教学目标,破旧立新成为当务之急。分析了播音主持专业实践教学存在的问题,以虚拟演播室系统辅助实践教学为例,探索播音主持专业实践教学创新模式,以期对构建播音主持辅助教学实践体系提供新思路。     

Who Blocks Who: Simultaneous Segmentation of Occluded Objects

In this paper, we present a simultaneous segmentation algorithm for multiple highly-occluded objects, which combines high-level knowledge and low-level information in a unified framework.The high-level knowledge provides sophisticated shape priors with the consideration of blocking relationship between nearby objects.Different from conventional layered model which attempts to solve the full ordering problem, we decompose the problem into a series of pairwise ones and this makes our algorithm scalable to a large number of objects.Objects are segmented in pixel level with higher-order soft constraints from superpixels, by a dual-level conditional random field.The model is optimized alternately by object layout and pixel-wise segmentation.We evaluate our system on different objects, i.e., clothing and pedestrian, and show impressive segmentation results and significant improvement over state-of-the-art segmentation algorithms.