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141.
142.
近年来,儿童或老年痴呆患者走丢的新闻屡见不鲜。儿童因为年龄小,天性好动好奇心强烈,容易被事物吸引,在与家长同行时没有跟随家长。再加上家长疏于看护,就容易发生儿童走丢事件。而患有老年痴呆的患者,在发病时自身没有意识,无法控制自身行为,容易发生走丢。又因为老年痴呆发病时没有明显的症状,不像小孩走丢时哭闹会引人注意,所以在搜寻老人时会因为没有线索而增加搜索难度和时间。走路迈八字步,低头含胸,脚掌拖地是现在很多人的走路习惯。长期使用这些不标准的姿势走路,会引起身体关节的疼痛,下肢肌肉的过度紧张,严重者会出现很多身体关节疾病,同时也会影响个人的形象气质。所以,我们决定开发一种智能鞋。 相似文献
143.
144.
<正>随着移动互联网、云计算、人工智能、物联网等技术的发展,大数据技术在电子商务领域的应用价值越来越凸显,越来越多的电商企业开始开展大数据营销。这些电商企业在移动端和PC端收集用户各种数据,包括网络用户的基本属性数据和网购行为数据,然后利用大数据分析工具和方法,对这些数据进行分析,据此进行用户画像,给用户的消费行为打上标签,继而针对用户不同的兴趣和需求推送不同产品或服务的商业信息并开展精准营销,实现营销效果最大化。 相似文献
145.
通过压力板仪测定了填方场地不同深度(1.0m、3.0m、5.0m)回填压实黄土的吸-脱湿持水特征曲线,并结合X射线衍射试验、压汞试验和现场含水量监测分析不同取样深度下回填压实黄土持水特性差异原因。结果表明:(1)不同深度回填压实黄土具有相似的粒径分布、矿物组成、孔径分布和干密度。(2)5.0m黄土持水特征曲线的平均滞回度(0.23)比1.0m和3.0m黄土(0.04和0.05)分别大475%和360%。1.0m和3.0m回填压实黄土持水特征曲线较小滞回效应可归结于现场经历了多次干湿循环而引起的时效作用。(3)分析不同深度黄土持水特性差异对土柱雨水入渗计算结果的影响发现,采用单一1.0m、3.0m和5.0m黄土水力学参数计算雨水入渗深度分别为4.0m、2.4m和1.2m,而采用考虑深度影响的黄土水力学参数计算雨水入渗深度为4.4m,这与现场含水率监测结果较为一致。建议在进行黄土高填方工后渗流分析时,考虑不同深度黄土由于经历干湿循环历史不同造成的水力学参数差异。 相似文献
146.
传统农业系统主要靠人力去安排,很难满足农业现代化的进程,特别是物联网时代的来临,农业系统更是在物联网的基础上,设计实现“智慧农业”。本设计主要对物联网在农业的设计方案,提出基于物联网的农业系统设计,对“智慧农业”做出一定贡献。 相似文献
147.
王振铎 《数字社区&智能家居》2009,(9)
XML文件的数据通用性,使其在Web应用开发中起到的作用越来越突出。该文应用先进的JDOM技术实现XML文件的操作,改进了DOM技术的不足,同时使用JSP作为其前端展示层技术,JavaBean作为业务逻辑层封装XML处理过程,简化用户对XML文件的日常维护工作,降低编程复杂度,提高软件复用程度。 相似文献
148.
王振铎 《数字社区&智能家居》2009,(29)
程序设计是计算机软件专业的职业技能,如何使高校学生系统的掌握它,必须改变传统的讲练的教学方法,提出了案例教学+任务驱动+举一反三的教学方法,在教学中取得了良好的效果。 相似文献
149.
为了实现基于人机交互增强算法的便携语言翻译机系统,提出了一种基于傅里叶门控卷积神经网络的语音增强模型与一种基于FSMN+Transformer语音识别模型用于便携语言翻译机。首先,对便携语言翻译机系统进行了整体设计;然后,对系统的关键部分即语音增强模型和语音识别模型分别进行了设计,其中,语音增强模型选择傅里叶门控卷积神经网络优化算法来构建;语音识别模型中,选择矢量型FSMN作为声学模型的基础结构,并引入门控单元和残差网络对其进行优化,同时选择添加交互算法的Transformer算法构建语言模型,共同构成基于FSMN+Transformer的语音识别模型;最后,分别对语音增强模型、语音识别模型以及便携语言翻译机系统进行实验验证。结果表明:基于傅里叶门控卷积神经网络的语音增强模型更具优越性,FSMN+Transformer的语音识别模型的正确率最高,基于提出的语音增强与语音识别模型的便携语言翻译机系统对原始语音的翻译准确率都达到了99%以上。 相似文献
150.
在传统的高职英语教学课堂中,教学模式都教师在讲台上根据教材讲课,学生对老师所讲的知识进行吸收理解。而网络技术的应用,拓宽了学生学习英语的渠道,为学生学习英语词汇、语法、口语、阅读等创造了更有利的条件,对高职英语教学起到了更加积极的作用。目前教育一直在进行创新改革,而网络技术的迅速发展也为创新高职英语教学模式带来了新的契机,改变传统的教学方法,有效地提高学生的学习兴趣,促进学生在英语学习中的积极性。 相似文献