基于MFC的Vega应用程序发布

以Vega应用程序的发布问题为出发点,提出了一种基于MFC的Vega应用程序的发布MLL方法。在分析Vega仿真应用程序的一般框架基础上,通过对模型和纹理数据进行转换、动态链接库有机联接以及许可证文件的自动注册等3个步骤,实现了基于MFC的Vega应用程序的有效部署和应用发布。实践证明,MLL方法是有效的,且通过该方法可实现基于MFC的Vega视景仿真应用程序的绿色发布。     

一种基于流媒体的实时调度控制算法QFEC

Internet视频业务的普及和用户越来越高的服务需求推动了实时流媒体业务的迅速发展,流媒体业务的服务质量(QoS)成为业界研究的热点.由于网络的复杂性,流媒体的实时调度控制算法是解决流媒体QoS的关键.结合FEC编码技术和Kalman数字滤波技术,提出一种基于QoS的改进FEC调度传输控制算法——QFEC.该算法根据接收方的状态合理调度流媒体业务,并结合Kalman滤波器原理完成传输速率控制.通过算法状态分析,以及实验数据和性能分析表明,该调度算法能够维持视频数据良好的连续传输,降低视频流的丢包率,显著改善流媒体业务的QoS.     

自治分布式视频服务器中动态数据迁移研究

通过对VoD服务器扩展性的分析，提出了一种并行视频服务器结构——自治分布式视频服务器，它的结构是在不断扩展的过程中形成的。分析了它的数据迁移特点，提出了一种动态数据迁移算法，实验结果表明该算法是有效的。     

臭氧处理对脱水蒜片减菌效果及品质的影响

为了降低脱水蒜片成品中菌落总数,将脱水蒜片置于密闭的空间中,研究臭氧浓度和处理时间对脱水蒜片的杀菌效果和品质的影响。结果表明:脱水蒜片中菌落总数随着臭氧浓度的增大、处理时间延长而显著减少(p<0.05)。当臭氧浓度为30 mg/m3,处理时间为90 min,减菌效果最佳,此时菌落总数为3.98 log(cfu/g),较对照组减少0.9 log(cfu/g)。当臭氧处理时间超过90 min时,杀菌效果无显著变化。在臭氧处理过程中,蒜片中的大蒜素含量、水分含量、蛋白质含量,复水比及色泽均未发生显著性改变。臭氧处理对于脱水蒜片,具有良好的减菌效果。      

空间自回归固定效应面板数据模型的经验似然

文章研究带固定效应空间自回归的面板数据模型,构造了该模型具有空间误差与空间自回归扰动时的经验似然统计量,在适当的条件下,证明了给出的经验似然统计量的大样本性质。     

基于Unity的游戏地形生成方法

基于Unity中的Terrain工具进行游戏开发,可以方便快捷地生成一个满足游戏需要的三维地形.在介绍Terrain工具的基础上,提出了一种基于Unity的游戏地形生成方法.实例证明,该方法简单有效,可以满足一般游戏地形建模的需要.     

中强电场对α-淀粉酶水解玉米淀粉的影响

本文旨在利用中强电场强化α-淀粉酶催化的玉米淀粉水解。以还原糖含量为指标,考察电场强度、频率、缓冲液浓度、酶液比等因素对淀粉酶解效率的影响,并利用扫描电子显微镜、X射线衍射仪、差示扫描量热仪和热重分析仪表征酶解产物的结构和热性质。结果表明,电场强度、缓冲液浓度和酶液比显著影响淀粉酶解效率,但电场频率的影响不明显。当电场强度低于5 V/cm时,淀粉的酶解程度较小,酶解产物保持淀粉原有的颗粒和结晶结构,淀粉热稳定性略有降低;但随着电场强度的进一步增加,淀粉水解程度加剧,淀粉颗粒发生破裂、结晶峰逐渐消失、相对结晶度降低,糊化温度先增加后降低、热稳定性显著降低。     

加酶挤压对小麦淀粉结构和理化性质的影响

本文旨在探究加酶挤压对小麦淀粉结构和理化性质的影响。分别设置浓度梯度为0%、0.1%、0.2%、0.5%、1%、2%的α-淀粉酶-小麦淀粉混合物样品,挤压处理后,利用扫描电镜（SEM）、差示扫描量热仪（DSC）、X-射线衍射仪（XRD）、快速粘度仪（RVA）等分析淀粉结构与理化性质的变化。结果表明:各处理组的堆积密度无显著差异（P>0.05）;吸水指数与加酶量呈负相关,水合指数与加酶量呈正相关;挤压后淀粉糊化度均大幅度提高,接近完全糊化;挤压后淀粉的颗粒结构被完全破坏且加酶使得淀粉颗粒粒径更小;加酶挤压处理后相对结晶度降低,从原淀粉的17.52%降至10.29%（酶浓度2%）;挤压处理后小麦淀粉的糊化焓均显著下降（P<0.05）,挤压淀粉样品焓值最低,仅为0.24 J/g,加酶挤压淀粉的焓值高于挤压淀粉,随着加酶量的增加,淀粉的焓值上升至2.5 J/g左右;RVA曲线可明显看出处理组的粘度远低于原淀粉粘度,且加酶挤压样品粘度低于不加酶挤压粘度。本文探明了加酶挤压对淀粉结构和理化性质的作用规律,可为加酶挤压技术在淀粉基食品领域的应用提供理论指导。     

基于ReliefF的主元挑选算法在过程监控中的应用

传统的主成分分析（principal component analysis,PCA（算法选取包含大部分方差信息的成分作为主元,并将其应用到过程监控中。但是故障信息不一定会投影到方差较大的成分上,使用方差贡献度挑选主元会导致严重的信息丢失和监控效果的恶化。因此使用ReliefF-PCA算法,其中ReliefF算法从故障角度出发,挑选出在区分正常样本和故障样本上权重更高,效果相对更好的成分作为主元。这样挑选出的主元避免了传统PCA算法在主元挑选过程中出现的主观性、盲目性以及重要信息的丢失。ReliefF-PCA算法在过程监控中主要有两个优势,第1,监控效果更好;第2,对原始数据降维效果更好。随后,基于ReliefF-PCA算法,提出一种加权的故障变量贡献图方法。最后,通过Tennessee Eastman（TE（仿真实验测试,ReliefF-PCA算法达到了预期效果。     

以问题为中心的培训课程教学设计及内容搭建

<正>教学设计是企业培训师进行课程开发的核心技能,也是目前企业兼职培训师业务能力中的薄弱环节。以问题为中心的培训课程教学设计,是设计高效培训课程的有效路径。教学设计是企业培训师进行课程开发的核心技能,也是目前企业兼职培训师业务能力中的薄弱环节。很多培训师通常采用“3W”(What、Why、Where)教学法组织教学,即讲解所学的知识点,为什么要引入该知识点以及该知识点的用途。