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本文简述了弗莱明的生平,回顾了他在爱迪生效应的基础上深入研究,适应无线电报发展的需要,发明真空二极管的经历,并介绍了他在科学技术上的其他贡献,说明了他的灵感来自于长期的积累,他的勤奋努力和严谨作风值得后人学习. 相似文献
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The discovery of penicillin remains one of the greatest advances in medical science. From the success of the discovery the biotechnology industry became established. 相似文献
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CancersuffererscouldpostponepregnancyAcancerpatientwhohadpartofanovaryremoved,frozenandthenreimplantedafterthediseasehadbeentreated,isnowpregnant.The32-year-oldwoman,whoisexpectingababygirlinOctober,isthefirsttofallpregnantaftersuchaprocedure.Scientistsarehailingtheannouncementasabreakthroughforthoseleftinfertilebycancertreatment.Butsomeareconcernedthatthetechniquecouldbeusedbyhealthymenopausalwomenwhochoosetodelaymotherhoodforreasonsofconvenience.癌症妇女能延期怀孕一位癌症妇女在患病期间,一部… 相似文献
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P2P系统中的节点具有随机性和动态性,如何建立节点间的信任关系,是亟需解决的难点和关键性问题。目前P2P系统中主要采用传递模式算法计算节点的信誉值,分析了该算法存在的信誉值评估结果失真的问题,并对算法进行了优化。实验结果表明,信誉评估的优化算法得出的信誉值更加接近理想值,从而提高了P2P系统对恶意节点的识别能力。 相似文献
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面向对等网络应用的信任与名誉模型 总被引:7,自引:1,他引:7
P 2P(peer to peer)网络已经得到日益广泛的使用。但是如何建立Peer之间的信任关系,却一直没有很好的解决方案。该文使用两种表——局部信任表和全局名誉表,提出了一种方案——P 2P trust:每个节点保存与其交易过的一些服务质量好的节点的局部信任值,组成局部信任表,同时每个节点保存另外几个节点的全局名誉表,并且引入朋友机制,这样就结合了局部名誉表和全局名誉表各自的优点。P 2P trust可以解决冒名、协同作弊等问题,模拟结果表明该方案有很强安全性和较好可扩展性,并且运行开销相对比较小。 相似文献
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青霉素皮试的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 :阐述青霉素皮试的研究进展。方法 :检索有关文献进行综合分析。结果 :掌握好青霉素的皮试方法 ,可有效地减低病人的疼痛和降低假阳性率的发生。结论 :总结归纳目前青霉素皮试研究中新的观点、方法和技术 ,对临床工作和教学有一定的指导意义。 相似文献
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由于每个在线服务可以通过其自身的真实质量被客观比较,存在潜在的真相服务排序。为了使用户进行服务选择时有真实客观的在线服务信誉排序作为参考,服务信誉应当尽可能地接近真相服务排序。提出一种面向误差最小化的在线服务信誉度量方法。该方法将用户对服务的偏好排序视为对真实服务排序的带噪估计,利用Kendall tau距离指标来衡量服务排序与真相排序之间的误差,通过设定真相与用户对服务的偏好排序集合之间的平均误差上限找出可能的真相服务排序,寻找与可能的真相服务排序集合之间平均误差最小的服务排序作为服务信誉。由于所有的服务排序都有可能为真相排序,造成了该方法的计算困难,利用分支切割法对该方法进行优化求解。以真实数据集和模拟数据集为基础,通过实验验证了该方法在保证运行效率的同时得到与真相误差更小的信誉度量结果。 相似文献
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云存储是分布式存储技术与虚拟化技术结合的产物,是分布式存储技术的最新发展.云存储意味着存储可以作为一种服务,通过互联网提供给用户.相对于当前主从(Master/Slave)结构的GFS(Google File System),HDFS(Hadoop Distributed File System),Sector,KFS... 相似文献
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Central remyelination restores secure conduction. 总被引:4,自引:0,他引:4
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本文以实例和经验探讨了青霉素皮内试敏中出现假阳性或假阴性问题。并给出了作者多年来正确评价假阳性或假阴性的经验与体会。 相似文献
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在线评级系统由于水军和恶意打分者的存在而无法对物品给出客观评价,因此,建立一个基于打分行为的声誉度量模型对于在线评级系统的健康发展至关重要。现有的用户声誉度量方法仅依靠用户评分和商品质量之间的差异进行计算,忽略了用户的行为模式。将用户的评分偏差和行为模式相结合,提出了一种新的声誉度量方法,该方法不仅考虑了用户打分频率的极值,还考虑了用户打分总次数。在两个实证数据集上的实验结果表明,新方法对随机打分的识别准确率相较于经典算法最高可以提高17%,对于解决冷启动和鲁棒性问题具有更好的表现。 相似文献