多光子跃迁下Glauber-Lanchs态与运动二能级原子相互作用系统的粒子布局数反转

利用全量子理论,研究了多光子跃迁下Glauber-Lanchs态光场与运动二能级原子相互作用系统的粒子布局数反转.讨论了原子的初始状态、热平均光子数、场模结构参数、相干平均光子数、跃迁光子数对系统粒子布局数反转的影响.结果表明:场模结构参数影响系统粒子布局数反转的振荡周期及振幅大小;原子初始状态、热平均光子数影响粒子布局数反转的振荡幅度;相干平均光子数及跃迁光子数选取不同,系统量子态的原子布局数反转表现出不同的规律.     

一组新的柱面全景图投影公式及其交互浏览器的Java Applet实现算法

事先将在同一视点环绕拍摄的多幅部分重叠的图像正投影合成为一幅无缝的图像文件一柱面全景图．它代表在拍摄点看到的周围360度视角的三维场景．在浏览时将用户观察的相应部分实时进行反投影为平面图像，然后投影到屏幕上．随着视角的改变．就可实现虚拟场景的漫游．柱面全景图的环视浏览具有很好的真实感和沉浸感．对计算机的硬件要求不高．本文详细介绍了这种全景图浏览器的实现原理．给出了一组全新且简便的投影与反投影公式，并在此基础上开发了交互式的Java Applet柱面全景图浏览器．最后给出了关键的JAVA代码．     

新型超宽带带通滤波器的综合与设计

在无线通信高速发展的今天,超宽带系统的研究具有广阔的应用前景和巨大的市场价值.论文主要对超宽带系统中的超宽带滤波器进行了深入的综合研究与设计,通过一种新型超宽带滤波器的综合方法来设计超宽带带通滤波器,并进行了实例仿真.设计的滤波器相对带宽超过110%,频带宽度在3.1～10.6 GHz之间.软件仿真和理论计算结果一致,并且实例仿真结果显示所设计的滤波器具有低插入损耗和较高的抑制度等优点.     

多相催化氧化降解苯酚过程的研究

利用紫外可见光谱和高效液相色谱研究了催化氧化降解苯酚的过程.结果表明,非晶铁氧化物催化剂在催化氧化降解苯酚时具有较高的催化活性,苯酚降解的中间产物有:对苯二酚、邻苯二酚、苯醌和低级脂肪酸,其降解机理是羟基自由基攻击苯环上OH的邻位或对位而使苯环开环,生成低级脂肪酸,并最终转化成二氧化碳和水,从而使苯酚得以降解.     

一种基于数据敏感度的混合型数据库加密策略

该策略首先改进了AES加密算法的密钥扩展方法Key Expansion,并根据实际需求将数据库信息划分为敏感数据、非敏感数据、敏感关键字和非敏感关键字;然后通过改进的AES算法对敏感数据进行二次嵌套加密,对敏感关键字使用改进的AES算法加密以保证数据库的安全性;使用DES算法对非敏感数据和非敏感关键字进行加密保证了数据库操作的高效性能;最后通过java语言实现了该策略的加密软件并投入实际应用.在应用中证明了该策略在安全性、高效性及易实现性方面的优势.     

改进的多级加权滤波算法在细胞图像滤波中的应用

随着图像技术的发展,图像处理在医学领域应用越来越广泛.图像分割是进行正确分类和识别的基础,是图像处理领域中的关键问题.在图像预处理中,针对图像采集过程中产生的噪声问题,结合多种中值滤波算法,得出一种改进的多级加权滤波算法.通过仿真结果表明,该算法的滤波效果明显高于其他中值滤波算法.     

浅议市场经济体制下高校图书馆建设与人才成长

图书馆教育是社会教育的重要组成部分,它具有文化功能、政治功能、科学功能、经济功能和修养功能。随着市场经济的发展,社会对合格人才的需求大大增加。高校是培养合格人才的基地,高校图书馆则是培养合格人才的重要场所,因此,高校图书馆与人才的成长有着密切的关系。要充分发挥图书馆的教育职能,培养合格人才,就必须加强高校图书馆的建设。     

瓜子壳生物炭的制备及其活化PMS降解有机染料的研究

近年来,生物炭材料作为无机非金属催化剂的应用得到了广泛关注.以瓜子壳为原料,于800℃和惰性气氛下,热解制备瓜子壳生物炭(MSAC).利用扫描电子显微镜(SEM)、孔隙度和比表面分析仪、拉曼光谱对MSAC的理化性质进行了表征.考察了MSAC对有机染料罗丹明B(RhB)、孔雀绿(MGO)、甲基橙(MO)、结晶紫(CV)的...     

可调式汽车牵引座技术的分类及发展路线研究

可调式汽车牵引座是半挂式汽车上连接牵引车与半挂车的重要总成件,直接影响半挂式汽车的行驶安全性。由此,本文主要分析可调式汽车牵引座技术的分类,然后探讨可调式汽车牵引座技术的发展路线,以期为可调式汽车牵引座技术的研究提供借鉴。     

基于CNN-BiLSTM的消费者网络评论情感分析

现如今,商品在线评论的情感分析业已成为许多商家不可忽视的重要工作,它对于商家了解用户偏好有着重要意义,同时,它还能够为相关产品下一步的改进工作提供方向指导.然而,传统的分析方法已无法解决现在情感分析中特征提取及语义理解等方面存在的问题.针对此类问题,本文提出一种基于CNN-BiLSTM的在线评论情感分析方法,不仅可以像LSTM一样建立时序关系,而且可以像CNN一样刻画局部空间特征.医疗服务、物流快递、金融服务、旅游住宿和食品餐饮数据集的实验结果表明,该方法能有效判别消费者在线评论情感倾向,在文本的情感分类中效果较传统机器学习算法更准确,F1值可以达到94.67%.同时,实验证明该方法具有较好的领域可拓展性.