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如何提高高校教育信息化管理的效率已经成为当前一个非常突出的问题。文章描述了几个突出问题的成因和解决问题的难点，提出了应用智能卡来解决这些问题的方法，并设计开发了一个典型的应用系统，为高校教育信息化管理中遇到的典型问题提供了很好的解决思路。 相似文献
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本文提出了一套基于ARM9处理器与Windows CE操作系统的通用型ADSL2 测试仪表解决方案.在分析仪表产品现状的基础上,阐述了主要设计思想,并详细介绍了系统的硬件和软件设计方案.现场测试结果表明系统能圆满完成各种ADSL/ADSL2/2 接入网测试任务. 相似文献
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研究了萃取与精馏耦合法用于苯-甲醇共沸物中的甲醇回收。通过实验手段从萃取剂选择、萃取比及萃取温度变化3个角度对萃取效果进行考察。实验结果表明,水的萃取效果最好,在操作温度35℃下,萃取比1∶1时,甲醇萃取分配系数为40. 0,选择性系数4 260. 8。在此实验数据上,提出以水为萃取剂的萃取与精馏耦合分离工艺流程,并运用流程模拟软件进行3塔连续模拟计算,得到了优化的工艺条件。模拟结果表明,当甲醇塔(T1)理论塔板数为15块、回流比为2,萃取塔(T2)理论塔板数为4块,回收塔(T3)理论塔板数为20块、回流比为2时,可得质量分数在99. 5%以上的苯和甲醇成品。 相似文献
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为了更快地将肤色区域从图像中分割出来,在二维Ostu方法的基础上,提出了一种将积分图和粒子群优化相结合用于寻找最优分割阈值点的新方法。该方法通过对经过颜色补偿后的图片在YCbCr颜色空间中用二维高斯肤色模型计算肤色概率图,根据二维Ostu算法确定粒子群优化的目标函数,将积分图的方法用于粒子群优化中目标函数的计算,在有效地获取最佳阈值点的同时减少了计算量。实验表明,该方法能有效并且快速地分割出肤色区域。 相似文献
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轴承故障诊断对于降低旋转机械的损坏风险,进一步提高经济效益具有重要意义。深度学习在轴承故障诊断中应用广泛,但是深度学习模型在训练与测试时容易受到噪声的干扰导致性能下降。并且轴承的工况变化频繁,不同工况下的数据采集困难。对此,提出了一种基于迁移QCNN的孪生网络轴承故障诊断方法,先预训练QCNN获取具有较强判别性的模型参数,将预训练的参数迁移到QCNN作为子网络的孪生网络中,然后正常训练孪生网络获取模型,最后将测试数据与故障数据组成数据对输入模型,即可得到测试数据的故障类型。该方法将QCNN与孪生网络相结合,QCNN中的Quadratic神经元具有强大的特征提取能力,孪生网络共享权重和相对关系的训练方式,使得模型可以缓解噪声和工况数据不平衡问题的影响。实验结果显示,相较与传统机器学习模型和QCNN等模型,所提出方法在面对噪声和工况数据不平衡问题表现更好。 相似文献
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