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北运河畔 《电脑爱好者:普及版》2008,(7):18-18
很多朋友想把自己喜爱的歌曲设为手机铃声,一般只需要歌曲的高潮部分,这就需要对歌曲进行截取。利用WMM,你自己就可以把歌曲截取成手机铃声。 相似文献
62.
迅雷看看在线播放电影时,都是把一部电影分成几个片段来播放,播放完第一个片段后再按照顺序自动播放下一个片段,每次切换片段时都要停止播放缓 相似文献
63.
《Planning》2019,(20)
近年来,片段教学被广泛地应用在各级竞赛活动和评价工作中,以检测教师的素质和教学水平。同时片段教学成为提高课堂教学质量的有效途径之一。文章从板书的设计、活动的创设、乐器的模拟、内容的拓展四个方面来阐述如何打造片段教学亮点,旨在提高教学质量和教师的教学能力,期待各位同仁对片段教学的关注与探讨,努力使片段教学成为一抹绚丽风景。 相似文献
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《Planning》2016,(15):1-9
目的:探讨细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)、癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、糖类抗原125(CA125)联合检测在非小细胞肺癌(NSCLC)中的诊断价值。方法:选取2010年1月-2015年6月本院收治的NSCLC患者92例和肺部良性病变患者95例作为研究对象,92例NSCLC患者根据病理类型的不同分为肺鳞癌组42例和肺腺癌组50例。采用电化学发光法测定所有患者的CYFRA21-1、CEA、NSE及CA125水平。结果:NSCLC组CYFRA21-1、CEA、NSE及CA125均明显高于肺部良性病变组,两组比较差异均有统计学意义(P<0.05)。肺鳞癌以CYFRA21-1敏感性和特异性最高,分别为71.40%和89.10%;肺腺癌以CEA敏感性及特异性最高,分别为60.00%和84.30%。CYFRA21-1对NSCLC诊断的敏感性为46.53%,特异性为85.26%;CEA对NSCLC诊断的敏感性为42.58%,特异性为81.05%;NSE对NSCLC诊断的敏感性为57.43%,特异性为76.85%;CA125对NSCLC诊断的敏感性为48.51%,特异性为66.32%;四项指标联合检测则敏感性为93.26%,特异性为98.25%。结论:CYFRA21-1、CEA、CA125和NSE对NSCLC的早期发现、早期诊断具有一定价值,四者联合检测有明显的互补性,可以显著提高NSCLC的诊断率。 相似文献
65.
Paul O'' Shea 《今日电子》2010,(7):25-25
杜克大学Pratt工程学院电子和计算机工程系的Chris Dwyer助理教授,近日宣布通过将改造过的DNA片段和其他分子混合,能够创造十亿个相似的、细小的像威化一样的结构。这些纳米结构可以有效地自组织,并当不同的光敏分子添加其中时,其就具有了独特的和可编程特性。用光来刺激这些分子,就能创造简单的逻辑门或开关。 相似文献
66.
《Planning》2014,(36):60-62
目的:研究血清多种肿瘤标志物联合检测在肺癌诊断中的价值,寻找最为有效的肺癌诊断方式。方法:选取自2012年5月-2013年12月入住本院的200例肺癌患者进行癌胚抗原(CEA)、糖类抗癌原199(CA19-9)、糖类癌抗原125(CA125)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)和细胞角蛋白片段19(CYFRA21-1)等5个项目的敏感度、准确性和特异度检测。血清癌胚抗原(CEA)、细胞角蛋白片段19(CYFRA21-1)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、糖类抗癌原199(CA19-9)和糖类抗癌抗原125(CA125)均采用化学发光法进行检测,将检测的结果进行统计学数据处理。结果:细胞角蛋白片段19(CYFRA21-1)在单个项目的检测中肺癌诊断的敏感度和准确性最高为(64%和75.6%),然而特异度却是糖类抗癌原199(CA19-9)以(98.8%)排在首位。与单个项目的检测数据相对比联合检测的敏感度和准确性都有着明显的提高,以神经元特异性烯醇化酶(NSE)和细胞角蛋白片段19(CYFRA21-1)(83.6%和82.9%)排在第一,特异度则以糖类癌抗原125(CA125)和糖类抗癌原199(CA19-9)(97.6%)最高。结论:通过结果显示联合检测在肺癌诊断中的敏感度、准确性都有着明显的提高,极大的提高的肺癌诊断的准确率,可以广泛的应用于临床中。 相似文献
67.
李小星 《数字社区&智能家居》1999,6(4):15-15
解霸五是一个相当出色的影视播放软件,可惜用它截取下来的VCD片段只能在专业的影视播放软件中运行.好在解霸五还提供了连续摄像功能,通过它可以截取一组连续的VCD图像序列,然后再借助Authorware多媒体制作软件对其进行编辑,并打包成.EXE文件,最终得到一个可独立运行的VCD片段.以下是其具体制作步骤: 相似文献
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从黑白图像中检测圆 总被引:3,自引:0,他引:3
韩海 《武汉理工大学学报》2003,25(5):75-78
提出了一种基于线条化边界线的圆检测算法。先从灰度图像中确定宽度为1的边界线,再把边界线分成N个片段,找到所有合适的圆心及半径,逐步求精地确定圆的最终位置。算法的复杂度为0(N^3)。 相似文献
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