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1.
〈信号与系统〉是电子信息类专业的一门重要的专业基础课程,从加强师资队伍建设,教学方法与手段多元化,构建课程网络平台和建立健全评价体系等方面提出教学改革措施,旨在切实提高教学和人才培养的质量. 相似文献
2.
利用矿渣-CaO-脱硫石膏为胶凝材料、海砂为骨料,制备出了较高强度的新型人工鱼礁。借助力学性能测试、X射线衍射、热重分析和扫描电镜考查了脱硫石膏对新型人工鱼礁材料的抗压强度和水化产物的影响。结果表明:适量脱硫石膏的掺加能够显著提高CaO激发矿渣胶凝材料的胶结强度,促进钙矾石(AFt)在水化过程的优先生成,较佳石膏掺量条件下3 d强度可提高51.4%,7 d强度提高35.7%,28 d强度提高25.2%;重金属离子溶出检测结果表明,浸泡试样的海水水质符合国家一类海水水质标准;表面浸出液pH值检测显示,人工鱼礁材料试块海水浸泡初期,表层有少量OH-溶出,使浸泡液 pH 值由新鲜海水的8.0升至8.5,但60 d后恢复到正常值;此外,海域实地挂板实验表明,制作出的鱼礁海水相容性良好,有大量水生生物附着。低碱度生态型人工鱼礁能够满足鱼礁的基本性能要求,具有广阔的应用前景,为矿渣及海砂的资源化综合利用提供了一条新的途径。 相似文献
3.
随着网络和多媒体技术的发展,多媒体数据逐渐成为人们获取信息的重要来源,数字媒体逐渐成为版权保护和防伪溯源主战场,版权保护新技术的重要性日益凸显,数字水印技术作为其中一种重要的版权保护手段得到重视。在信息传递过程中,含密数字媒体信息可能会受到噪声和外部干扰攻击,传统鲁棒数字水印技术正是围绕这些问题进行研究。然而,传统的鲁棒数字水印技术对不同类型攻击的综合抵抗能力有待提升。同时,由于其嵌入方式的局限性,传统的鲁棒数字水印算法对不同图像的泛化处理能力较弱。近年来,深度学习由于其强大的自学习能力被广泛应用于鲁棒数字水印技术研究。基于深度网络的鲁棒数字水印算法的初始化通常来源于随机的参数和特征,这会导致生成的模型质量不佳、训练时间过长,甚至无法收敛。结合两者的优点,采用传统的数字水印技术进行引导,兼顾深度网络的学习能力和传统鲁棒数字水印技术特征进行设计,提出一种基于传统引导机制的深度鲁棒数字水印算法。所提算法利用传统的鲁棒数字水印算法生成水印图像,设计的特征构造能够保证传统水印图像的鲁棒性。再利用U-Net结构将传统水印图像融合至深度网络,生成最终的含密图像。实验结果表明,所提算法能够提升含密图... 相似文献
4.
在嵌入式系统中,为了在较小用户存储空间内实现GUI,本文在讨论GUI总体框架的基础上,引入Linux Frame Buffer机制,重点讨论了如何接收转换用户消息以及GUI响应用户请求的设计与实现问题,为设计轻量级GUI提供了有效途径。 相似文献
5.
针对磁黄铁矿易氧化且氧化后可浮性差、难以通过浮选将其与其他矿物分离的问题,通过单矿物浮选试验、接触角测量、Zeta电位测定以及红外光谱测试等方法研究了酸预处理对不同氧化程度六方晶系磁黄铁矿浮选行为的影响及作用机理。结果表明,六方晶系磁黄铁矿氧化程度越深,其可浮性越差; 通过酸预处理可以明显提高六方晶系磁黄铁矿可浮性,且酸预处理pH值越低,酸预处理后六方晶系磁黄铁矿可浮性越好; 酸预处理后的六方晶系磁黄铁矿接触角明显增大,疏水性得到提高,零电点向负方向偏移,表面带正电的氧化产物发生脱附; 红外光谱测试结果表明,丁基黄药与六方晶系磁黄铁矿发生化学吸附同时生成双黄药。 相似文献
6.
救援井与事故井不能成功交会时,采用压裂的方法使两口井连通时所用到的压裂液即为连通压裂液。深水压裂作业的一个主要的问题是在不超过地面设备压力极限的条件下提供足够的井底造缝压力。要解决该问题,可以采用对压裂液进行加重的方法。研究针对深水救援井连通压裂的施工需要,室内优选设计了一种适合深水救援井连通压裂的压裂液基本配方:淡水+0.4%VIS+0.4%SWQ+3%KCl+0.05%PAM+98%NaBr(配方百分数为质量分数),并对压裂液的加重性能、耐温性能、低温流变稳定性、耐剪切性能以及降阻性能进行了评价。研究表明,该压裂液体系可加重至1.5g/cm3,耐温可达140℃,并具有较好的耐剪切性能、降阻性能,能够满足深水救援井连通压裂的需要。 相似文献
7.
螺旋铣孔技术相对于传统钻孔技术具有很大的优势,在航空制造业中得到了应用。本文在对比了传统钻孔与螺旋铣孔特点的基础上,分析了螺旋铣孔的切削过程与切屑形成机理,并在钛合金的孔加工中得到验证。试验结果表明,螺旋铣孔加工钛合金时,切向力与法向力随着每齿轴向进给量的增加而增大,随着每齿切向进给量的增加而减小;由于不同的切屑流向而形成2种不同的切屑,并与切屑形成的机理相吻合。 相似文献
8.
9.
10.
陶瓷是中国特色之一,古陶瓷是了解古代人民生产生活的重要途径,对古陶瓷进行图像修复的研究有助于促进地方旅游、经济、文化、教育事业的发展,同时对古代历史、文化与精神文明的研究有重要意义。大量的古陶瓷因为破损、环境腐蚀导致损毁。目前对古陶瓷破损的修复都是进行人工修复的,古陶瓷破损图像数字化修复的研究仍然处于研究初期阶段。近年来,随着神经网络的理论发展与硬件计算能力的提高,深度学习在多个领域取得了令人瞩目的成就。深度学习中对抗生成网络具有判别器和生成器两部分,因为生成器的参数来源于判别器的反向传播而不是来自于样本集使得网络结构更加轻盈稳定,被广泛地应用于图像生成领域。该文利用两级联合对抗生成网络,使用2000张缺损的陶瓷图片进行迭代训练210万次,实验表明:对抗生成网络能提升古陶瓷图像清晰度处理大规模复杂古陶瓷图像且能够保留古陶瓷图像的纹理细节等优势,这是传统算法所没有的优势。 相似文献