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1.
现报道陕西5种外来入侵植物新纪录,即北美车前(Plantago virginica L.)、细叶旱芹(Cyclospermum leptophyllum(Persoon)Sprague ex Britton&P.Wilson)、裂叶月见草(Oenothera laciniata Hill)、匙叶合冠鼠麴草(Gamochaeta pensylvanica(Willd.)Cabrera)以及柳叶马鞭草(Verbena bonariensis L.),凭证标本保存于陕西理工大学植物标本馆(HZTC). 相似文献
2.
采用视觉搜索范式,研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明,当图标数量N=6时,仅图标视觉特征主效应显著,布局方式对搜索速度无显著影响,图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时,仅图标布局方式主效应显著,横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现,图标数量超过10个,横向排列反应时显著低于纵向排列,两者错误率无显著差异;随着图形面板 L○长度 / S○宽度比值的降低,两者平均反应时差距逐渐缩小,趋于一致.研究表明,图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响. 相似文献
3.
根据BS-矩阵的特殊结构和性质,利用严格对角占优M-矩阵的逆的无穷大范数范围,结合不等式的放缩技巧,改进了BS-矩阵线性互补问题的误差界估计式.理论分析和数值算例均验证了新估计式的有效性. 相似文献
4.
以1-(2,6-二甲基苯基)-1H-咪唑与2-溴乙基葡萄糖苷为原料,一步合成了新化合物溴化1-(2,6-二甲基苯基)-3-[2-(2,3,4,6-四-O-乙酰基-β-D-吡喃葡萄糖基氧基)-乙基]-咪唑盐(化合物1),是一种咪唑啉盐表面活性剂。化合物1的结构中存在糖基,含有多个手性碳原子,导致其核磁共振氢谱和碳谱较为复杂。我们运用液相色谱-高分辨质谱(LC-HRMS)和元素分析(EA)确定了其化学组成,随后通过液体核磁共振波谱技术(包括1D和2D核磁共振手段,如~1H NMR、~(13)C NMR、DEPT90、DEPT135、~1H-~1H COSY、~1H-~(13)C HSQC、~1H-~(13)C HMBC)对化合物1的氢谱和碳谱信号进行了表征,通过解析对其结构进行了详尽归属。 相似文献
5.
6.
针对非平稳工况下常规时域统计特征对滚动轴承早期微弱故障不敏感的问题,提出一种对早期微弱故障敏感且能表征性能退化趋势的性能退化评估指标,即特征相似比(FSI)。首先,对4种变工况轴承振动信号进行测试,分析统计特征对径向载荷、转速波动和故障程度的敏感性;然后,选择对工况不敏感但对故障程度敏感的特征作为最佳特征;最后,通过计算相邻两样本最佳特征的相似比构建FSI指标。采用所构建的FSI指标对轴承仿真故障数据和全寿命疲劳试验数据进行试验验证,结果表明:轴承发生早期故障时,最佳特征幅值增加9.4%,高于均方根值的4.7%、绝对均值的5.2%;全寿命轴承出现微弱故障时,FSI幅值增加21.8%,高于均方根值的6.5%,且FSI准确表征了轴承性能退化趋势。 相似文献
7.
上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值. 相似文献
8.
根据矩不变的图像识别理论,并且与别的数字化图像处理技术相融合,针对条码中出现残缺或者受到污染这种状况的图像识别进行深入的研究,研发出的条码图像识别系统,还可以快速识别出任何角度出现畸形变化的条码图像。基于此,本文重点对一维及二维条码图像识别系统展开研究与开发。 相似文献
9.
为了解哈尔滨市信义沟水质现状及污染物来源,在平水期,对信义沟沿线进行现场勘查并对信义沟入阿什河口内断面及曹家沟入信义沟口内断面进行了水质监测.同时,对信义沟沿岸集中式排污点源污染、工业点源污染、支流污染、农村生活污染、畜禽粪便污染等主要污染源进行了分析,从而提出综合整治方案的建议. 相似文献
10.
为了增强智能机器人的人机交互性,探索了人类对图像的认知理解过程在机器人上的实现方案.以舞蹈机器人作为研究对象,将舞蹈的视频信息作为输入,利用深度学习方法对视频中的人体姿态进行估计,得出人体的关键点位置坐标;再利用机器人逆运动学计算求解得到机器人各关节角度值,调整下半身关节角度值来保持机器人的平衡.最终在优必选Alpha ebot人形机器人上进行了实验.结果表明该系统可通过分析RGB图像对画面中的动作进行模仿,提高了机器人舞蹈的灵活性与交互性. 相似文献