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41.
随着计算机软硬件技术、计算机网络技术及音视频压缩技术的快速发展,教学方式也面临着一场巨大的变革,各种各样的多媒体教学应用系统应运而生,提高了实际教学工作的效率。为了共享宝贵的教学资源、增强课程学习的灵活性,从实际的教学需求出发,综合运用当前的计算机技术、网络技术以及多媒体技术,提出了一个多媒体教学实时录播系统的设计方案,并针对此设计方案探讨了各种可行的实现方法。 相似文献
42.
43.
Al和Ti对Mg2Ni结构中部分Mg的取代,得到与Mg2Ni晶体结构不同的新型合金.多晶X射线结构分析表明,其化学式为Mg3MNi2(M=Ti,Al),立方晶系,空间群Fd3m, Z=16,48个Mg坐落在48(f),16个 M(M=Al, Ti)坐落在16(d)位,32个Ni坐落在32(e)位,Mg3AlNi2的晶胞参数a=1.15474(2)nm, Mg3TiNi2的a=1.16178(2)nm.与Mg2Ni相比,Mg3MNi2合金的晶体密度更大,Mg-Ni键长更长,吸放氢温度降低,循环寿命延长. 相似文献
44.
在合成出纯相氮化物γ-Mo2 N的基础上 ,制备了以 Ti O2 为载体负载金属氮化物 ( Mo2 N/Ti O2 )的加氢脱硫( HDS)催化剂 ,并对其晶体结构进行了 XRD表征。用不同的预处理条件 ,以脉冲微型反应器和色谱联用的方法 ,研究了 Mo2 N/Ti O2 的 HDS活性及其反应动力学 ,同时制备了以 Al2 O3为载体负载 Mo2 N的催化剂 ( Mo2 N/Al2 O3)与之对照 相似文献
45.
46.
反胶团酶反应过程开发研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
反胶团酶反应具有水相与有机相酶反应的共同优点 ,因而受到人们的重视。制约其实际应用的重要原因在于如何解决酶的重复利用问题。最初人们采用水溶液萃取法回收酶 ,但由于条件苛刻 ,酶活回收率较低。相变法利用温度的改变使体系分相以实现酶的回收 ,操作简便 ,但仍有较大的酶活损失。连续流两相离心反应器可以实现反胶团酶反应的连续操作且酶的损失很小 ,但该反应器传质速率较低因而转化率不高。膜反应器是反胶团酶反应中研究最多也最有应用前途的一种反应器形式。文中介绍了反胶团酶反应中酶重复利用的方法 ,对其过程开发的最新进展进行了综述。 相似文献
47.
基于2000-2010年水质数据和降水资料,应用层次聚类分析、后退式判别分析和正定矩阵因子分解模型,系统地分析了于桥水库富营养化的时间特征及其潜在污染源。结果表明:于桥水库富营养化主要表现为氮超标,磷为限制因子,时间上可划分为2个时段——时段Ⅰ(7-9月)和时段Ⅱ(4-6月、10-11月),对降水存在水质响应延迟现象。其中,时段Ⅰ水体中SS、CODMn、CODCr、BOD5、TP明显高于时段Ⅱ,DO、TN、NO3-N明显低于时段Ⅱ,NH3-N在两个时段相差不大。揭示了时段Ⅰ水体富营养化比时段Ⅱ严重,流域内面源污染对富营养化的影响高于点源污染。正定矩阵因子分解模型解析得到影响于桥水库富营养化的污染源可能有6类,分别是农业面源磷排放、含氮工业废水、库底沉积物、农业面源氮排放、村落生活污水和有机工业废水。 相似文献
48.
分析了应用于时钟恢复电路中的相位插值器.为相位插值器建立了数学模型并基于模型对相位插值器在数学域进行了详细的分析.分析结果表明相位插值器输出时钟的相位和幅度强烈地依赖于插值器输入时钟间的相位差,同时提出一种新的编码方法来补偿相位的非线性.考虑到实际电路中寄生效应,文章同样在电路域中对相位插值器进行了详细分析.通过建立电路模型得到RC时间常数和输入时钟间的相差的关系,得到了它对相位插值器线性的影响.在设计中通过在PI的输入增加可控RC的输入缓冲器来调整输入时钟沿的快慢,从而降低了这种影响.最后利用分析得到的结论,使用90nm CMOS工艺设计并制造了一个相位插值器.它的供电电压为1.2V,功耗为1mw,工作范围从1GHz到5GHz.测试结果表明,输出相位单调并具有良好的线性度,验证了分析的正确性. 相似文献
49.
物流需求的动态预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
立足JIT(JustInTime)管理模式,以提高物流需求预测的准确性及实时性为目标,采用复合算法设计物流需求的动态预测方法.以扩展卡尔曼滤波和人工神经网络相结合的复合算法作为动态预测的基本方法,量化了日照、湿度、温度等影响物流需求的动态影响因素,并将这些因素纳入到预测过程.借助Swarm仿真,论证了在预测模型中纳入动态影响因素可以提高物流需求预测的准确性和实时性.与常规BP算法的预测误差相比较,显示出该复合预测算法具有较高的可靠性. 相似文献
50.
智能移动设备的重要作用日益凸显,然而,对于性能的追求与有限电池容量的矛盾制约了产业的发展.异构多核处理器架构以其平衡性能与能耗的优势,成为一种新型的解决方案.用户体验优化是智能移动设备的重要设计目标.借助一个分段式的用户体验模型,提出了面向异构多核设备的XOS(experience oriented scheduler)调度算法.XOS能够跨层获取任务信息,识别与用户直接交互的任务组,保证这些任务的计算资源分配以保障用户体验,同时限制非交互性任务的计算资源以降低能耗.通过建立一套仿真系统验证了算法的有效性并进行了调整优化,然后在Odroid-XU3开发板Android系统中进行了原型实现和验证.实验结果表明:XOS算法对于不同类型的任务仅产生了2.7%~7.3%的用户体验下降,但节省了8%~48%的能量. 相似文献