演绎个性音乐空间

近日，索尼的全资子公司爱华在中国以全球首发的阵容推出了两款数码音乐播放器XDM-S500和XDM-S700。     

不同穗型水稻产量与群体生理性状的关系

根据穗倾角穴穗颈节至穗尖的连线与茎秆延长线的夹角雪的大小,将参试的12个品种划分为直立穗型、半弯曲穗型、弯曲穗型3种类型,研究了不同穗型的群体形态生理性状与产量形成的关系。结果表明,弯曲穗型品种抽穗期干物重较高,直立穗型品种抽穗后和成熟期干物重较高,抽穗后干物重占成熟期干物重的百分比也较高,半弯曲穗型上述方面介于二者之间。直立穗型、半弯曲穗型和弯曲穗型的颖花/叶值相近,说明三者单位叶面积所负担的颖花数差异不大。就粒重/叶而言,直立穗型>半弯曲穗型>弯曲穗型。直立穗和半弯曲穗型品种抽穗后单个颖花拥有的干物质越多,成粒率越高。比叶重大的品种,抽穗后群体叶面积衰减缓慢,具有一定的群体叶面积,对干物质生产和产量的形成是十分有利的。     

贵州省烤烟上部烟叶成熟期主要气象因素分析

为评价贵州省主要植烟县(市、区)上部烟叶成熟期的气象条件,利用贵州省63个县(市、区)2011—2017年8—9月气温和降雨量数据,分析了上部烟叶成熟期的气象因素,并筛选出推迟至9月中旬采收上部烟叶时具备适宜气温和降雨量条件的县(市、区).结果表明:除毕节市、贵阳市、六盘水市的大部分植烟县(市、区)外,其他49个县(市...     

一种P2P流媒体内容分发过程中节点间的合作机制

本文针对目前大部分已经投入到实际应用中的Peer-to-Peer(P2P)流媒体技术都假设系统中的节点是相互合作的,因此如果系统中存在自私节点系统性能则会受到影响的问题,结合信誉系统和在线节点行为监控方法设计了一种新的节点间合作机制。模拟结果显示该机制能迫使系统中的自私节点参与合作,从而使系统中各节点接收到的流服务质量得到较大提高。该机制可以应用和集成到现有的流媒体解决方案中。     

嵌入式操作系统移植技术研究

嵌入式硬件的更新往往造成相应软件系统需要重新开发.为解决这一问题,可以将嵌入式软件系统建立在嵌入式操作系统之上,通过移植操作系统达到移植整个软件系统的目的.将基于EP7312处理器的Nucleus嵌入式操作系统移植到基于XScale处理器的硬件环境中的过程,可以作为嵌入式操作系统在不同处理器上移植的参考.     

NAS存储系统性能测评方法研究

基于文件级共享存取的NAS存储系统已被广泛使用,但随着数据量的急剧增长,存储系统规模迅速扩大,其性能问题也因此日趋严重,对其评测也变得非常复杂,目前还未形成对NAS存储系统性能评测的有效标准方案.因此,用户在选购存储产品时没有参考标准和方法,极大地影响了用户的数据中心建设规划;同时,测评技术的落后也制约了存储技术的发展.为了解决这些问题,通过对NAS存储系统性能影响因素等的大量研究,制定了一套包括测评指标和测评方法等内容在内的性能测评方案,并通过测试实验展示了对NAS存储系统性能测评的方法和性能分析.本测评方案为用户提供了可行的技术参考方法,解决了目前存储测评技术发展的主要问题.     

基于前端技术的移动端交互作品研究与实现

文章以创新“新时代高校思想政治教育“工作路径为目的,讲述了基于前端技术研究移动端交互作品的整体设计与实现过程。首先对技术背景进行了可行性分析,给出了实现的具体技术路线,接着阐述了整体设计中的内容选取和设计流程,最后从静态布局、动画处理以及页面逻辑三个方面详细介绍了实现的代码及效果展示。     

一种基于改进高斯过程隐变量模型的多角度人脸识别算法

针对传统谱算法在人脸识别中的局限,该文提出一种基于改进高斯过程隐变量模型(GP-LVM)的多角度人脸识别算法。首先,通过高斯过程(GP)对人脸流形建立概率模型,得到高斯过程隐变量模型(GP-LVM);其次,分析GP-LVM得到共有信息(shared information)和独有信息(private information),利用概率最大化与拉格朗日乘子法得到参照矩阵和参照值;最后,实现多角度人脸识别。选取Yale, JAFFE, FERET, CMU-PIE 4类数据集进行对比实验,实验结果表明：该文提出的算法可以有效地识别多角度人脸,针对无角度人脸识别也具有良好的效果。     

不同发酵天数的芝芪菌质对免疫抑制小鼠免疫功能的影响

为筛选较佳的芝芪菌质发酵时间,本实验通过小鼠碳粒廓清实验,鸡红细胞吞噬功能实验,小鼠血清溶血素、Ig M和Ig G的含量检测,以及小鼠脾淋巴细胞增殖实验,考察了不同发酵天数的芝芪菌质对免疫抑制小鼠非特异性和特异性免疫功能的影响。结果表明:发酵25、30 d的芝芪菌质具有显著的免疫增强功效(p<0.05,0.01;0.05),提示可有效增强免疫功能低下人群的机体免疫力。      

基于高斯混合带势概率假设密度滤波器的未知杂波下多机动目标跟踪算法

多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法,但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知,不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础,提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该算法对目标和杂波分别独立建模,通过最优高斯(BFG)估计方法对真实目标的强度函数进行预测,从而使多目标强度函数独立于机动目标的运动模型,实现各时刻真实目标的强度函数、杂波源期望个数以及真实目标和杂波源的混合势分布的迭代。仿真结果表明,该算法能够有效地联合估计多机动目标状态以及杂波期望个数。