《头号玩家》:如“绿洲”般的虚拟世界离我们还有多远

正近些年来,我们不难发现,电影的题材正在呈现愈加多样化的态势,除了常见的都市情感、悬疑推理、历史军旅题材外,还增加了一些跳脱于现实世界之外的仙侠、魔幻、科幻主题,但不论何种题材,背景多是在现实世界与虚幻世界之间择其一。3月30日在中国上映的电影《头号玩家》就是通过在游戏里建设一个名为"绿洲"的虚拟世界,完美地实现了虚实之间的无缝切换。在虚拟世界"绿洲"里,玩家几乎能做任何事情,当戴上VR眼镜进入游     

云图书馆--浅谈云计算之于图书馆

简要介绍了云计算的发展历程及其核心思想，探讨了云计算对于图书馆整合及其运营与创新的重要性，分析了云计算使用中的安全和隐私问题，论述了云计算在降低碳排放方面的作用。     

一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法

图像去雾是图像增强中的一种典型应用,广泛应用于智能交通、图像前期预处理等不同领域,但其实时处理效果一直不佳。提出了一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法,该方法以大气散射为基础,基于He等人提出的Dark Channel Prior方法,优化提出了一种新的修正算法,采用并行处理的方式降低运算量。实验表明,该算法在一个多核ARM处理器平台上能够达到实时图像去雾效果,缩短运算时间,提高图像质量。     

高强度复合式训练对健美操选手体脂及组织损伤的影响研究

目的:探讨高强度训练(HIT)与高负荷训练(HVT),对健美操运动员组织损伤的影响.方法:针对健美操选手进行为期12周高强度复合式训练,并于运动前、训练中、训练后对受试者血清肌肉损伤的生化指标、体脂率等进行监测.结果:(1)高强度复合式训练能显著降低受试者体质量、体脂、甘油三酯、总胆固醇及尿素氮浓度;(2)提升血液葡萄糖、乳酸、肌酸酐浓度,增强天门冬胺酸转胺酶及肌酸激酶活性;(3)血液中的肌肉损伤指标值的提升与体脂下降率呈负相关,这暗示高强度复合式训练有利于肌肉再生,从而促使脂肪组织下降.结论:12周高强度复合式训练使健美操选手体脂明显减少、血液中肌肉损伤指标值提升,表明该训练方式可以促使肌肉再生,吸引全身含碳资源重新分配,使脂肪组织下降、肌肉组织增加,强度越高,碳资源重新分配效果越好.     

山西锦生润票号衰败考论

锦生润票号诞生在光绪二十九年,恰逢山西票号鼎盛时代,然而,也是山西票号"危机四伏"、衰败初露端倪的时期.锦生润票号于民国六年冬月主动"收歇",自有特别的"个案"的原因:锦生润不是完全意义上的山西票号,与经营了百年之久的其它票号不能简单地相提并论,仅仅是晚清山西商人开设"账局"的发展和延续,或者是"账局"与专业化汇兑的"票号"的有机结合的"蓝本",属于一种新类型的票号.锦生润票号的衰败及其原因,也是票号发展历史阶段的一个极其重要的组成部分.     

化学镀非晶态Ni-P及Ni-Sn-P镀层在弱酸性介质中耐蚀性研究

以紫铜为基体,采用化学镀制备了非晶态Ni-P,Ni-Sn-P镀层.采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线能谱(EDS)等对镀层的结构、微观形貌及元素组成进行分析.通过Tafel极化曲线、电化学阻抗谱(EIS)、开路电位监测及室内加速腐蚀试验,研究两种镀层在pH=5.5,w_(NaCl)=3.5%,以及pH=5.5,wS=20%的土壤介质中的耐蚀性能.结果表明,化学镀非晶态Ni-P及Ni-Sn-P镀层的自腐蚀电流密度是裸铜的4.5%和1.2%,两种镀层在酸性腐蚀介质中具有比金属铜更好的耐蚀性,并且化学镀Ni-Sn-P镀层耐蚀性优于Ni-P镀层.两种镀层的自腐蚀电位均负于铜.     

Ni Co Cr合金共沉积工艺

通过线性扫描、循环伏安和交流阻抗谱分析,研究了柠檬酸镀液中Ni-Co-Cr合金共沉积的电化学行为,并利用扫描电镜和X射线衍射对镀层的表面形貌和结构进行了表征.结果表明,Cr3+与Ni2+,Co2+离子有相互促进放电、加速共沉积的作用,Co为异常沉积.当添加剂为10 g/L,糖精为1 g/L,p H值为2.5,镀液温度为30℃时,阴极极化较大,有利于得到Cr含量高的Ni-Co-Cr合金镀层.所得镀层表面光亮平整,为非晶态结构.     

带时滞的随机捕食—被捕食系统生存性分析

研究了一类带时滞的随机捕食—被捕食系统.在一些简单假设下,建立了两种群几乎时间均值稳定和局部灭绝的充分条件,并得到了其临界值.举出例子,借用MATLAB仿真说明主要结果.     

凹透镜焦距测量自准直法的改进

对传统自准直法的凹透镜焦距测量方法进行了分析,提出改进的自准直测凹透镜焦距方法.将移像屏法改进为移凹透镜法,消除了焦深对实验测量结果的影响.实验结果表明,修正的自准直法测量凹透镜焦距的精确度得到较大提高,平均相对误差减少3.93%,方差减小20.39mm2.     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.