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基于实时运输协议RTP的网络音频会议系统的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
本文描述了适合实时数据传输的RIP协议,讨论了在网络环境中实现音频会议系统要解决的一些关键问题。并在此基础上,介绍了在Windows平台上的具体实现例子。 相似文献
183.
Web-based collaborative inquiry learning 总被引:3,自引:0,他引:3
Abstract This study proposes a web-based collaborative inquiry learning system. This system uses the World-wide web (WWW) as a source of knowledge exploration, and provides exploratory problems to guide students to think and explore. A concept map is used as a tool of anchoring and representing knowledge during inquiry process. In the process of learning, learners are allowed to exchange the evidence they have collected, their personal opinions, and the concept maps that they have built. In order to effectively integrate the inquiry learning, collaborative learning, and concept map in the system, this study proposes a collaborative inquiry learning model and related learning activities. Two studies were constructed based on the collaborative inquiry learning model to investigate students' learning processes in the collaborative inquiry learning on the web. 相似文献
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张友生 《计算机工程与应用》2003,39(28):103-105
基于Web的应用系统开发和传统软件开发有显著区别,传统软件工程方法和技术应用到基于Web的系统开发中,显得力不从心。在多个基于Web的系统开发实践基础上,阐述Web工程与传统软件工程的区别,分析基于Web的应用开发的人员组织,提出一个Web工程过程模型。 相似文献
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工作流网XPDL映射 总被引:3,自引:0,他引:3
工作流过程定义是工作流管理系统过程模型建立阶段的功能。工作流过程定义可以采取不同的建模方法,而工作流网是Petri网技术在过程定义中的具体应用。XPDL是工作流管理联盟提出的工作流过程定义语言,主要用于不同工作流产品过程定义之间的交换。文章在分析工作流网和XPDL特性的基础上,给出了工作流网向XPDL映射的方法。 相似文献
187.
J.T. LuxhøjAuthor vitae 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》1998,11(6):723-734
Turbine flow meters find various applications in the process industries, such as batch control, measuring fuel oil and gas consumption, controlling blending processes, etc. The turbine meter is a rotor driven by the fluid being metered, at a speed proportional to the flow rate.The actual behavior of a turbine flow meter is a complex function of many variables; among these are the temperature, pressure, and viscosity of the fluid; the lubricating qualities of the fluid; bearing wear; and environmental factors. The turbine meter coefficient is referred to as the ‘K factor’, and is defined as the number of pulses per unit volume. At present, there is no single mathematical equation to predict the actual K factor. More accurate estimations and trending of the K factor will not only facilitate preventive maintenance, replacement analysis, etc., but will also ensure that material flow accounting is accurate.This research explores the use of neural-network models to aid in the estimation of the actual K factor that reflects the effect of the actual operating conditions of the turbine meter. This research analyzed data from three different turbine flow meters measuring the rate of pumping oil from the North Sea, for a company that operates off-shore oil platforms. The use of neural networks presents a new approach to the capturing of the underlying nonlinear relationships among the various input variables and the K factor. The results from this study report significant percentage reductions in mean absolute errors for the neural-network predictions over the company’s present estimation practices for the turbine flow-meter coefficient. 相似文献
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