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随着电视事业的发展,电视这一特殊传播媒介越来越为人们所重视,电视观众对电视节目质和量的要求也越来越高。在这一前提下,中央电视台在一九九五年新增设了包括电影频道、文艺频道、体育频道、少儿军事农业科技频道、戏曲音乐频道共五个卫星频道,加上原先的一、二、四套节目,每天共有八个频道,总计约140多小时的节目量进行播出。在这种情况下,虽然技术系统也相应地增加了一些设备和人员,但仍无法完全满足编播部门如此迅猛的发展。因此,确保技术质量和进一步提高工作效率就成了当前一个突出的课题。 相似文献
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Al,Ga取代Bi:DyIG薄膜的磁和磁光特性的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文报道用热分解法在玻璃衬底上制备了Al和Ga取代的Bi:DYIG薄膜,对其磁和磁光特性做了详细研究.Al和Ga取代的薄膜均可获得好的矩形比和高的矫顽力.对于Bi1.2Dy1.8Fe5-xMXO12(M=A1,GZ)薄膜,A1和G2的最佳替代成份分别为1.0和G.7;最佳晶化温度分别为700o℃和675℃.在波长510nm附近,法拉第旋转角可达8°/um左右.光学吸收和品质因子的研究结果表明,Al和Ga取代能够影响光学吸收和品质因子,其中Ga取代对光学吸收和品质因子的影响较大. 相似文献
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A model-based approach to determining the location of an automated guided vehicle (AGV) in the navigation session is proposed. Significant scenes along the navigation path are taken and stored as model images. Also, specific templates of each model image are chosen in advance for matching. When the AGV approaches one significant scene in the navigation session, an input image is taken and the corresponding model image is fetched. Each template in the model image is matched with the input image through the use of the three-step method. The templates are directly used for matching; therefore, no special image processing techniques are required for the input image in the navigation session. In addition, several templates in a model image are used for matching instead of the model image itself. This promotes the robustness of the matching results and saves the computation cost. Furthermore, the 2D string method is used as a post-verifier to discard erroneous matching results. The remaining correct matching results then can be used to determine the vehicle location on the navigation path. Simulated experiments are implemented and the results confirm the feasibility of the proposed approach. © 1994 John Wiley & Sons, Inc. 相似文献
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Application of the recurrent multilayer perceptron in modelingcomplex process dynamics 总被引:1,自引:0,他引:1
A nonlinear dynamic model is developed for a process system, namely a heat exchanger, using the recurrent multilayer perceptron network as the underlying model structure. The perceptron is a dynamic neural network, which appears effective in the input-output modeling of complex process systems. Dynamic gradient descent learning is used to train the recurrent multilayer perceptron, resulting in an order of magnitude improvement in convergence speed over a static learning algorithm used to train the same network. In developing the empirical process model the effects of actuator, process, and sensor noise on the training and testing sets are investigated. Learning and prediction both appear very effective, despite the presence of training and testing set noise, respectively. The recurrent multilayer perceptron appears to learn the deterministic part of a stochastic training set, and it predicts approximately a moving average response of various testing sets. Extensive model validation studies with signals that are encountered in the operation of the process system modeled, that is steps and ramps, indicate that the empirical model can substantially generalize operational transients, including accurate prediction of instabilities not in the training set. However, the accuracy of the model beyond these operational transients has not been investigated. Furthermore, online learning is necessary during some transients and for tracking slowly varying process dynamics. Neural networks based empirical models in some cases appear to provide a serious alternative to first principles models. 相似文献
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文中对2号岩石粉状铵梯油炸药的复合油相配制,装药密度,混药温度和原材料细度等影响爆速的因素进行了探讨。 相似文献
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