CMOS0．2μm电路

ＣＭＯＳ０．２μｍ电路据日本《ＯＰｌｕｓＥ》杂志１９９３年第１６４期报道，日本电信电话（ＮＴＴ）公司已研制成为实现下一代ＬＳＩ的基本技术——超微细的ＣＭＯＳ电路。在加工技术上，采用可代替紫外线的Ｘ线，现用０．２ｐｍ的工艺水平，已使器件做到小型化，速度...     

箔材轧制力矩的计算

一、绪言轧制力矩的计算公式,已报导了很多形式,而通常采用的是:M_R=η_m·P·b·R·Δh/L′=η_m·p·b·R·Δh (1)式中:M_R——轧制力矩;P——单位宽度的轧制压力;b——轧件宽度;R——轧辊半径;Δh——压下量;p——平均轧制压力;η_m——修正系数。如修正系数η_m为1,则轧制压力的着力点     

给我Photoshop,我可以把比萨斜塔“扶正”

2007年第17期文章《生活在城市,都市风光之建筑摄影小记》中,作者在拍摄电视塔照片后,使用Photoshop软件进行修正。很多人也遇到过这种问题:在拍摄高大     

石榴皮提取物和鞣花酸对人脂肪干细胞增殖和分化的影响

肥胖已成为世界的流行病并可引发与肥胖相关的疾病, 而肥胖的产生与脂肪细胞的增殖及分化密切相关。本研究采用MTT法测定了石榴皮提取物及鞣花酸对融合期人脂肪干细胞增殖的抑制活性, 采用油红染色法观察分化期脂肪干细胞的形态学变化及测定甘油三酯的相对含量。研究表明, 随着石榴皮多酚提取物和鞣花酸浓度的增加, 脂肪干细胞的增殖和分化出现呈剂量效应的抑制作用。当石榴皮提取物质量浓度为25 μg·mL-1时, 对脂肪干细胞增殖和分化的抑制率分别为31.87%、45.88%。鞣花酸质量浓度为4.5 μg·mL-1时, 对脂肪干细胞增殖和分化的抑制率分别为47.23%、44.96%。说明石榴皮多酚提取物及鞣花酸可有效抑制人脂肪干细胞增殖和分化为成熟脂肪, 减少甘油三酯的累积。鞣花酸与石榴皮多酚提取物相比具有更强的抑制作用, 提示其具有潜在的预防肥胖作用。     

基于WiFi的家电智能控制系统的研究

针对家电智能化和网络化的发展,各种基于WiFi功能的智能产品在人们生活中广泛应用,移动智能控制终端在智能家居中发展迅猛.结合Android操作系统和家电控制原理,利用高速率串口/WiFi模块,提出了一种智能手机通过WiFi控制空调的解决方案,并对整个控制系统做了仿真与测试,结果表明该方法具有可行性和稳定性.     

硅灰与氧化石墨烯对硬化水泥浆体的复合增强效应

研究了硅灰与氧化石墨烯复掺时对硬化水泥浆体力学性能的影响. 分别进行了普通水泥浆体、内掺质量分数10%的硅灰水泥、外掺质量分数0.8%的氧化石墨烯复合聚羧酸减水剂（GOPCs）水泥浆体以及同时内掺硅灰与外掺GOPCs的水泥浆体的配制. 对4种硬化水泥浆体的抗折强度、抗压强度以及90 d龄期孔隙率进行了测定,同时采用X射线衍射仪及扫描电子显微镜对水泥水化产物进行分析,并将4种样品的力学性能进行比较. 结果表明,当掺10%硅灰时,硬化水泥浆体90 d抗压强度比空白样提高了3.6%,抗折强度提高了9.6%;当只使用氧化石墨烯复合聚羧酸减水剂而不掺硅灰时,抗压强度提高了11.9%,抗折强度提高了15.3%;当硅灰与氧化石墨烯复掺时,抗压强度提高了22.7%,抗折强度提高了38.6%. 孔隙率的变化以及XRD、SEM分析证实了这一结果. 因此,硅灰与氧化石墨烯复合聚羧酸减水剂对硬化水泥浆体具有复合增强作用.     

使用服务隔离方法提高系统可用性

在大型网站和软件系统中,由于业务的复杂性,常采用服务组件化的架构策略来达到解耦和可扩展的目的.在服务按业务功能切分后,如何提高整个系统的可用性是一个非常重要的问题.文章在对大型网站服务组件化设计架构研究的基础上,结合服务组件之间强弱依赖关系的特点与典型场景,总结了服务隔离技术的基本思想和维度,提供了服务调用解耦与隔离方法、容器级别服务故障隔离方法、组件服务间接依赖故障隔离方法等来提高系统的可用性.     

采收成熟度对青皮核桃鲜贮效果的影响

以'温185’青皮核桃为试材,分别于8月22日(成熟度Ⅰ,花后125 d)、8月27日(成熟度Ⅱ,花后130 d)、9月1日(成熟度Ⅲ,花后135 d)采收后,置于(-1±1) ℃、相对湿度为75%~85%条件下贮藏,测定不同采收成熟度青皮核桃贮期品质指标变化,评价其鲜贮效果。结果表明:不同采收成熟度'温185’青皮核桃贮藏35 d发生褐变,贮藏42 d出现青皮开裂及果实腐烂等现象;成熟度Ⅱ青皮核桃贮期褐变指数和腐烂指数显著降低,延迟了青皮开裂,在贮藏后期较好地保持核仁含水量、青皮硬度和色泽,抑制核仁酸价的上升,使其贮至70 d时,腐烂指数为15.63%,裂果率为18.50%,核仁保鲜率为100%。可见,8月27日(成熟度Ⅱ,花后130 d)为'温185’青皮核桃鲜贮原料的适宜采收时间。     

结合RefineNet的无监督图像拼接网络

为减少无监督图像拼接结果中存在的伪影和错位问题,提出了一种结合RefineNet的无监督图像拼接网络。该网络首先通过一个深度单应性(Deep Homography)算法计算两幅图像的投影矩阵,根据矩阵参数扭曲其中一副图像完成拼接过程的预对齐;其次在进行编解码处理时充分利用不同尺度的中间层特征图提取空间和语义信息,以加强网络对图像错位区域的感知能力;最后在恢复图像时引入链式残差池化结构捕获图像背景区域中的上下文特征,进一步提高了拼接的质量。实验结果表明:本文方法没有明显的拼接痕迹,亮度和颜色过渡自然,同时有效减少伪影和错位现象,结构相似性相较于其它3种拼接算法性能至少提高了1%,峰值信噪比较深度学习方法提高了0.26dB。