Win7控制面板三大功能应用技巧

每个市场客户的需求是不一样的,使用情况也有差异.Win7的推出也是褒贬不一.Win7系统是微软开发的操作系统,在桌面、主题、功能、安全上相对于上一代系统有着很大的改进.以功能的强大及全面、存储空间小、操作系统简单和新增功能的人性化而受到用户的喜爱,且智能性上来说,Win7比XP要好很多.但是通过调查研究地发现,很多的用户对于Win7系统的使用仅仅停留在了表面阶段,对于系统中很多新的、提高便捷性的功能了解不足.因此,笔者通过这篇文章来研究和探讨win7系统的控制面板中三大功能的应用技巧,让win7系统能更好的为用户服务.     

“微课”在高职《计算机应用基础》课程中的应用

随着现代化教学手段的不断发展,＂微课＂作为一种新的教学模式,在《计算机应用基础》课堂中的应用也越来越广泛。由于＂微课＂的特点与现代社会的发展节奏以及学生的认知特点等契合程度比较高,所以＂微课＂在高校教学中受到了广泛的欢迎。在本文中,我们试图通过对＂微课＂在高职《计算机应用基础》课程中的应用进行分析,以充分发掘＂微课＂在《高职计算机应用基础》课程教学中的优势作用。     

试论计算机应用技术与信息管理的整合

当今时代是一个以信息为核心发展的时代,计算机应用技术和信息管理的整合是科技发展过程中的一个重要内容。随着新型信息时代的到来,无论什么行业,都会或多或少的涉及到信息的管理技术。利用计算机方便、高速、准确等特点,把计算机和信息管理技术有效的结合起来,是保证各行各业工作质量、提高工作效率、使各项工作能够顺利开展的必备条件,因为计算机应用技术能够综合管理信息,为各有关部门提供更为科学完整的信息资料,创建快速健全的管理平台,从而提高管理的水平,促进行业的发展。     

实验动物在血液制品中的应用

目的：阐述实验动物在血液制品生产质量控制过程中应用的重要性。方法：按《中华人民共和国药典》2005年版三部要求及相关项目的技术规范进行血液制品质量控制。结果：血浆数量150吨,可同时生产以下品种的产品,人血白蛋白共30批次,总瓶数约40万瓶（折10g）;免疫球蛋白类：共30批次,总瓶数约30万瓶（折2.5g）;人纤维蛋白原：共30批次,总瓶数约15万瓶（折0.5g）;人凝血酶原复合物：共30批次,总瓶数约12万瓶（折300IU）;人凝血因子Ⅷ：共30批次,总瓶数约10万瓶（折200IU）。需使用家兔870只、豚鼠300只小鼠750只。结论：实验动物应用于血液制品生产质量控制发挥了非常重要的作用。     

交互式电子白板在课堂教学中的应用

分析了交互式电子白板用于课堂教学的特点和优势,探究了交互白板应用于课堂的教学方法,分析了交互式电子白板用于课堂教学的研究方法与框架,阐述了交互式电子白板用于课堂教学的评价体系.     

大剂量Si-Mn复合孕育剂在铸铁中的应用

从例证和机理两方面来说明通过大剂量Si Mn复合孕育在铸铁中的应用 ,使Mn的作用得到充分发挥 ;Mn13是提高铸铁组织中珠光体量和性能的理想元素 ;通过调节大剂量Si Mn复合孕育剂中Mn的比例来稳定和提高基体组织中的珠光体量 ,达到稳定和提高铸铁性能的目的 ,它的可操作性比通过控制化学成分来稳定和提高铸铁的性能更好更容易 ,冲天炉熔炼效果更明显。     

CA6140车床数控改造中机械装置设计技巧

介绍了普通车床数控改造中机械装置的几个独特设计，使得数控车床纵向进给系统结构更简单、性能更可靠、装拆更方便。     

连续式拉拔机传动凸轮参数优化设计

根据凸轮机构在冶金设备连续拉拔机上作为运动和动力传动的应用 ,研究分析了拉拔机凸轮在设计制造等方面要达到的要求 ,运用优化方法确定了连续拉拔机的凸轮曲线参数 ,并附有计算实例。     

转轮体铸造工艺的优化设计

本文重点总结了水轮机的重要部件转轮体常发生的主要铸造质量问题,分析了产生缩孔缩松、裂纹、尺寸超差等质量问题的主要直接原因,并提出了铸造工艺优化设计方案。     

Evolutionary circuit design for fast FPGA-based classification of network application protocols

The evolutionary design can produce fast and efficient implementations of digital circuits. It is shown in this paper how evolved circuits, optimized for the latency and area, can increase the throughput of a manually designed classifier of application protocols. The classifier is intended for high speed networks operating at 100 Gbps. Because a very low latency is the main design constraint, the classifier is constructed as a combinational circuit in a field programmable gate array (FPGA). The classification is performed using the first packet carrying the application payload. The improvements in latency (and area) obtained by Cartesian genetic programming are validated using a professional FPGA design tool. The quality of classification is evaluated by means of real network data. All results are compared with commonly used classifiers based on regular expressions describing application protocols.