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辛勤 《机械工人(冷加工)》1955,(10)
在我们开始谈怎样选择毛坯的截面之前,让我们先谈一下为什么要选择合适的毛坯截面? 比如说:我们要锻出如图1的锻件。它的最大截面尺寸是120×250公厘。按道理说,只要下175公厘的方料就够了,因为120×250=30,000平方公厘,而175×175=30,625平方公厘。但在实际锻造的时候,毛坯不但会变宽而且也会变长,同时在坯料加热时还会有一些损失,所以用175×175公厘的方料一定是不够。但是用的料也不能太大,因为料太大了,就会大大的增加锻造的时间。由这个简单的例子中,我们可以认识 相似文献
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起重机的运行总是存在潜在的危险。新的ISO起重机检查标准主要是为了降低起重机上升运行时对个人和附近的人产生意外事故的风险以及对财产产生的危害。 相似文献
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最近ISO发布了新的第四版ISO 2108:2005《信息技术和文件-国际标准图书编号(ISBN)》。它是一个新的13位ISBN,将于2007年1月1日开始实施。 相似文献
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基于内容的高光谱图像无损压缩 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于内容的高光谱图像无损压缩算法.采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,引入G-means算法对降维后的光谱矢量进行无监督分类.利用单调后向排序算法确定波段的预测顺序,并根据相邻波段的相关系数大小进行自适应波段分组.针对每一类地物,选取类内部分像素进行最优预测系数的训练,采用多波段线性预测的方案去除同类像素的谱间相关性,预测残差进行JPEG-LS无损压缩.对机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)与实用型模块化成像光谱仪(OMIS)获取的高光谱图像分别进行实验,并与未进行分类预测的算法比较.结果显示,提出的算法的平均压缩比分别提高约0.11和0.7,验证了该算法在无损压缩方面的有效性. 相似文献
90.
基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于分布式信源编码的高光谱图像无损压缩算法,用于星载高光谱数据的有效压缩.为充分利用高光谱图像较强的谱间相关性,引入多波段谱间线性预测方案获取当前编码块的预测值,有效降低了编码块的最大预测残差值.在此基础上,根据最大预测残差值确定编码块各像素所属陪集的索引,通过传输每个像素所属陪集的索引代替预测残差,实现高光谱图像压缩.对星载可见/红外成像光谱仪(AVIRIS)获取的高光谱图像进行实验,并与已有的典型算法进行比较,结果显示该算法能够取得较好的无损压缩效果,同时具有较低的编码复杂度,适用于星载高光谱图像的无损压缩. 相似文献