摄影爱好者如何选购数码相机

数码时代来的太快了，旅游景点手持数码相机拍照的人越来越多，商城橱柜里多姿多态琳琅满目的数码相机令人目不暇接，面对着近百种功能各异价格落差很大的各种品牌数码相机怎样拿定主意选购，也确实是喜欢摄影的业余影友尤其是年龄较大的老影友一件费心的事情。一般应该明确这样几个思路：你拍的图片要用在哪个方面，你拍的图片分辨率要求多高，你拍的图片要数码冲扩多大的尺寸。根据几年来帮助朋友选购数码相机的实践，也有一些心得体会。     

前进中的我国电线电缆业

电线电缆是输送电能、传递信息和制造各种电机、电器、仪表．实现电磁能量转换不可缺少的基础器材．它的发展与国民经济大发展密切相关，也与主机产品的发展密切相关。据统计数据显示．”九五”期间．我国线缆行业工业总产值和销售收入以年均13％的速度增长，利润额则以年均33％的高速增长。2000年行业的工业总     

机床工具行业地区分布概况

本文以2001年国家统计局的数据为依据,从行政区域(31个省、市、自治区)和地理区域(华北、东北、华东、中南、西南、西北)对机床工具行业的工业总产值、销售收入总量和平均量进行分析,展示了机床工具行业地区分布的情况,侧重于现象的描述。机床工具行业由金属切削机床、锻压设备、铸造机械、木工机床、机床附件、切削工具及量具量仪、机床电器、磨料磨具8个分行业组成。据2001年国家统计局的统计,全行业2001年实现销售收入578.74亿元,同比增长14.2%;利润总额19.06亿元,同比增长12.3%;从业人员平均人数58.59万人,同比下降4.3%;流动资产平均余额551.81亿元,同比增长316.77亿元,增长2.7%;资产总计1044.5亿元,同比增长4.3%。这些经济指标全部来自全国国有及销售收入在500万元以上的非国有企业,这些企业共计2055个,其中国有企业595个,分布于中国除海南、西藏两个省(区)以外的29个省(市、区)内。本文以2001年经济指标上报比较齐全的1993个企业的数据为依托,对中国机床工具行业的地区分布做一个简要的分析,力图描绘一幅机床工具行业的经济地理图样。     

融合本体语义与用户属性的协同过滤算法

传统协同过滤推荐算法在处理海量数据时存在数据稀疏性和项目长尾效应,导致推荐精度较低。针对该问题,结合本体语义和用户属性,提出一种改进的协同过滤算法。利用本体计算项目之间的语义相似度,构建项目相似度矩阵,同时引入用户属性计算用户相似度矩阵。通过融合本体语义和用户属性形成用户-项目评分矩阵,并对该矩阵的预测评分进行加权处理,生成TOP-N推荐结果。实验结果表明,相比传统皮尔逊相似度计算协同过滤算法、基于本体语义的协同过滤算法和基于评分矩阵填充与用户兴趣的协同过滤算法,该算法的平均绝对误差较低,准确率较高,综合性能及新颖度较优。     

沿海大降雨区地下水利用探讨——以泉州沿海地区为例

沿海大降雨地区地下水资源的开发利用和管理对于缓解水资源供需矛盾、保证饮水安全和社会经济的发展具有重要意义.在此以泉州沿海地区为例,分析了地下水的开发利用特点和不足,并针对性地给出了该区地下水开发利用方式与管理的相关建议.     

基于小波变换和QNN的TRT中透平机运行状况预测

针对TRT系统中透平机结构复杂,故障特征表现及故障产生原因普遍具有模糊性、复杂性的特点,将现场采集的数据利用小波变换的软硬阈值折中算法处理小波系数,滤除噪声。通过建立量子神经网络(QNN)预测模型中网络结构的调整、网络的训练,得到预测结果。实验仿真结果表明:利用小波变换可以有效地滤除数据中的噪声,所建立的QNN预测模型可以有效地实现对TRT系统中透平机的运行状况预测。     

室内空间中的自然光环境探析

随着时代的进步和发展,人们对室内空间设计提出了更高的诉求,无论是物质层面的家具拣选、材料采用,还是精神层面的装饰风格、气氛营造,越来越多的人开始追求更高品质的生活方式,以满足自身需求。自然光环境也在这种新形势下得到更多人的关注。因为优秀的自然光环境不仅能够满足实用性,还能够丰富室内空间的氛围和层次,同时也符合国家提倡的"低碳环保可持续"的发展号召。自然光环境具有无可比拟的实际应用价值,它不应该是可有可无的设计辅助措施,而应是未来高质量室内环境设计的重要评价标准。     

110kV变电站地网接地电阻的计算及改善

本文以高要市110kV马安变电站为例,对地网接地电阻的计算及降阻措施进行了分析,并提出了合理的改善方案.     

河湖水环境治理支撑系统设计及应用构想

为提高水环境治理水平、改善水环境质量提供服务和支撑,针对水环境治理信息化支撑不足的现状,探讨信息化支撑系统设计思路、实现技术和应用场景.基于GIS技术构建水环境治理数据库,利用支撑系统融合应用GIS、数据库、环境模拟和绩效评价等技术,对不同要素集成管理,供各子系统调用,结合水环境模型、绩效评价等实现治理效果的模拟、预测...     

两层级联卷积神经网络的人脸检测

目的 传统人脸检测方法因人脸多姿态变化和人脸面部特征不完整等问题,导致检测效果不佳。为解决上述问题,提出一种两层级联卷积神经网络（TC_CNN）人脸检测方法。方法 首先,构建两层卷积神经网络模型,利用前端卷积神经网络模型对人脸图像进行特征粗略提取,再利用最大值池化方法对粗提取得到的人脸特征进行降维操作,输出多个疑似人脸窗口;其次,将前端粗提取得到的人脸窗口作为后端卷积神经网络模型的输入进行特征精细提取,并通过池化操作得到新的特征图;最后,通过全连接层判别输出最佳检测窗口,完成人脸检测全过程。结果 实验选取FDDB人脸检测数据集中包含人脸多姿态变化以及人脸面部特征信息不完整等情况的图像进行测试,TC_CNN方法人脸检测率达到96.39%,误检率低至3.78%,相比当前流行方法在保证算法效率的同时检测率均有提高。结论 两层级联卷积神经网络人脸检测方法能够在人脸多姿态变化和面部特征信息不完整等情况下实现精准检测,保证较高的检测率,有效降低误检率,方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。