体感交互在大型触摸屏环境中的应用与研究

大型触摸屏环境带来高沉浸感的触控体验,然而当用户离大屏幕过近时体验效果欠佳。为改善其交互体验,引入体感交互技术,基于用户与屏幕的距离提出2种交互模式。通过设计并实现一套测试系统,将体感交互技术应用到大型触摸屏环境中。利用该系统进行用户测试,并对测试结果进行统计学分析。测试结果显示,体感交互技术能有效减少大型触摸屏环境体验效果欠佳的局限性。体感交互技术与大型触摸屏环境的结合有利于改善公共空间的交互体验。     

铝合金高速精铣

铝合金是机械工业、国防和仪表工业中应用较广泛的一种有色金属。铝合金的平面精加工,目前一般采用磨削、刨削及手工刮研、研磨等方法。这些方法效率低,劳动强度大,又因其塑性高,韧性大,往往不易获得▽_7以上的光洁度。本文论述用精铣方法对铝合金平面进行精加工的一些粗浅认识。一、机床应具备的条件 1.机床要有较高的精度,精铣时机床的精度要高于被加工     

磷化铟纳米材料制备方法的最新研究进展

详细介绍了InP纳米材料各种制备方法的特点和原理,主要包括金属有机化学气相沉积(MOCVD)、分子束外延(MBE)、化学束外延(CBE)、化学气相沉积(CVD)、热蒸发法、脉冲激光沉积(PLD)、溶剂热法、溶液-液相-固相法(SLS)、胶体化学法等,并通过比较各种制备方法的优缺点以及分析所得产物的特征概述了InP纳米材料制备技术的最新研究进展。     

亚麻,毛,丝混纺织物技术探讨

21世纪是绿色的世纪,绿色产品、绿色消费将是主导世界纺织品和服装消费的新潮流。羊毛、绢丝、亚麻是三种不同的天然纤维若将三者混纺生产高档高支极品精纺呢绒,既能顺应服装消费的新潮流,又能满足人们服用需求。因为,麻、毛混纺品能集三种纤维之优点,使丝纤维的光泽、柔软、吸湿性与羊毛纤维的手感丰满、弹性好以及亚麻纤维     

数字化供应链金融平台风险控制管理

<正>数字化大数据时代的快速发展下，以往金融管理方面充分引入了信息计算、云计算等重要技术，从而诞生了供应链金融平台，能够更好地推动国有企业的良好发展，不仅能够对负债经营的压力进行有效地解决，同时能够提高金融资源的应用效益。数字平台赋能供应链金融包括传统在线供应链金融模式、流转式数字供应链金融模式、融合式数字供应链金融模式和整合式数字供应链金融模式4种模式。在风险控制与管理方面，供应链金融需要对供应链交易、资产进行全面把控，大力防范各种金融借贷风险问题，在全面应用用户画像的基础上，更好的刻画用户实际的状态、信用情况，以此为金融服务提供各种准确的依据与决策。     

纹理图像基及其应用

纹理图像被视为基本微模式的线性组合．拓扑图格独立分量分析首先被用来学习图像基,然后根据生成模型,通过变换图像基获得基本微模式．最后给出了其两个应用例子：从微模式中提取基本视觉元素,并提出了相应的算法;将学习获得的分离基视为滤波器,实现其纹理分割．对比实验分析表明,该算法可取得活意的分割结果．     

低场MRI原位研究离子液体合成及相态变化

离子液体作为一个平台化合物已经在诸多领域得到广泛应用,但离子液体的生产成本仍然是限制其进一步工业化推广的瓶颈之一。深入研究反应动力学、反应传递耦合规律对优化离子液体合成工艺/关键设备,降低大规模离子液体制备成本至关重要。本研究用一个原位低场磁共振成像(MRI)设备实时监测ILs合成过程中的反应动力学和相态变化。通过建立双组分分析模型,即1H低场核磁共振(LF-NMR)弛豫法对反应体系中的各个组分进行定量分析,并采集MRI图像记录相位分离和倒置过程,系统考察了卤代烷烃的链长、卤素种类、搅拌速度、反应温度等对咪唑类离子液体反应动力学的影响规律。对溴丁烷、甲基咪唑合成溴代1-丁基-3-甲基咪唑类离子液体合成过程中相态变化进行了实时动态观测。本研究为检测离子液体反应过程及有机溶剂中离子液体的残余量提供一种快速、便利、无损的检测方法,有望利用低场MRI对离子液体系统中传质和反应动力学的结合研究做进一步探索。     

提高员工竞争力促进企业跨越式发展

2005年是葛洲坝集团公司实施二次创业、推动跨越式发展、建设强大集团非常关键的一年。集团公司的人才状况与集团公司改革发展的状况总体来说是相适应的,但随着公司市场的不断拓展和产业结构调整,集团公司的人才现状与战略目标的要求还存在差距。工程技术人才专业结构比例不合理,复合型高级管理人才较少,涉外经营管理人才和一些适用的专门人才缺乏。根据集团公司“以建筑业、电力和公路项目投资开发、房地产开发为核心”的产业结构目标,未来五年是集团公司的重组转型时期,集团公司目前人才专业结构调整任务十分紧迫,引进新产业相关人才的任务非常繁重,高层次人才的培养力度有待进一步加大。     

基于序列蒙特卡罗方法的3D人体运动跟踪

针对人体运动跟踪的特点,在退火粒子滤波方法的基础上,提出基于序列蒙特卡罗方法的3D人体跟踪算法．通过状态空间分解提高了退火系数选择的鲁棒性;同时,在每次退火时采用PERM采样方法,而不是标准的重采样,能在一定程度上抑制观测模型与真实分布之间的误差,从而提高算法的稳定性．通过模拟实验表明,该算法适合3D多关节人体跟踪．