网络存储系统在校园网上的应用

随着计算机网络技术的发展和校园网中数据储存储量的迅速增加，具有集中性和高效性的网络存储系统将代替传统的直接附加存储方式成为校园网存储系统的主体。这里集中讨论了两种流行的两种网络存储系统NAS和SAN的优缺点和在校园网的应用，提出了校园网的网络存储系统的一般结构。     

大桩距搅拌桩复合地基沉降计算方法

根据大桩距搅拌桩复合地基的变形机理,在常规复合地基加固区、软弱下卧层沉降计算方法的基础上进行了计算对比,提出复合地基加固区采用复合模量法、下卧层采用应力扩散法计算沉降的方法.阐述了大桩距复合地基沉降计算的基本假定、计算公式和具体计算步骤.结合具体的工程实例,将大桩距复合地基的计算结果与实测的沉降变形结果进行了对比分析.     

艾滋病患者抗病毒治疗服药依从性及其相关因素的研究

研究采用不同治疗方式的艾滋病患者抗病毒治疗服药依从性及其相关因素的研究。选取2013年5月—2016年5月甘肃省传染病院收治的艾滋病患者126例,将其随机分为观察组和对照组,每组各63例,对照组采取齐多夫定加拉米夫定加依非韦伦的治疗方式,观察组采用是替诺福韦加拉米夫定加依非韦伦进行治疗,对两组患者的用药依从情况及其相关因素情况进行分析。观察组患者服药的依从的优良率为90.48%,明显高于对照组的76.19(P0.05)。影响患者停药的相关因素有多种,其中忘记占35.71%;不良发应占25.40%;缺乏信心占16.67%;忙碌错过服药时间占10.32%;经济负担占7.14%;用药不方便占4.76%。抗病毒治疗用药方案越简单,用药次数越少,患者依从性越好,影响患者用药依从性的主要因素包括忘记、不良反应、缺乏信心等。     

飞秒激光激发磁性薄膜产生相干声学声子的研究

飞秒激光脉冲和磁性薄膜中的MnIr层相互作用激发了初始相位为90°,在薄膜中传播速度为4 300 m/s的相干声学声子,该声学声子的振动频率与激光能量密度无关,与该磁性薄膜总厚度成反比.相干声学声子的产生机理可能为飞秒激光激发磁性薄膜的电子,使电子温度急剧上升,随后由于激光吸收而强度减弱形成了一个瞬间的随深度增加而减小的电子温度梯度,使晶格在深度方向相干振荡,即激发了声学声子.另外,外磁场的变化对声学声子的频率的影响在实验误差范围内,说明磁相互作用和晶格中的电相互作用相比是非常弱的.     

外交语言的规范性和模糊性

外交语言在外交活动中起着不容置疑的重要作用。一个杰出的外交家应该是优秀的外交语言艺术大师。当今的外交语言艺术日臻完美,形成了一些独特属性,如“规范性”、“模糊性”、“暗示性”、“幽默性”等等。本文试就外交语言的“规范性”和“模糊性”,谈一些粗浅的看法。规范性是外交语言的基本要求     

甘薯小孢子囊的发育及小孢子的发生与过氧化物酶同工酶变化的关系

通过甘薯花蕾切片细胞学观察和凝胶电泳过氧化物酶酶谱扫描分析结果表明: 1.小孢子囊的发育及小孢子发生,是按一定程序进行的。孢原细胞→壁细胞→花药内壁、中间层和绒毡层,孢原细胞十造孢细胞→小孢子母细胞十小孢子。 2.在同功酶扫描图谱上,花药的过氧化物酶同工酶的主要酶带分别出现在F区第1~2条和H区第19条。 3.过氧化物酶同工酶活性的变化与小孢子囊的发育及小孢子的发生过程有关。     

虚拟现实技术在核电站在役检查管理系统中的应用

为了探究虚拟现实技术在核电站在役检查管理系统中的功能应用,以EON Studio7.0软件为载体,重点研究三维模型文件转换、交互控制技术与模型优化等关键问题的解决方案,实现了核电站设备展示,信息反馈与图纸链接等功能.虚拟现实技术的应用将在保障核电站设备安全,人员安全方面起到积极作用.     

基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

中英双语混合语音识别研究

介绍了针对歌曲检索中出现的中英混合现象所开发的中英双语识别系统。在双语混合语音识别中,主要面临的2个问题：①在保证双语识别率的前提下控制系统的复杂度;②有效处理插入语中原用语引起的非母语口音现象。为了解决双语混合现象以及减少统计建模所需的数据量,通过音素混合聚类方法建立起一个统一的双语识别系统。在聚类算法中,提出了一种新型基于混淆矩阵的两遍音素聚类算法（TCM）,并将该方法与基于声学似然度准则的聚类方法进行了比较。实验结果表明：利用TCM进行音素聚类的识别性能优于基于声学似然度音素聚类的性能,最终得到的中英双语识别系统在纯英文测试集上的短语错误率（PER）相对基线单英文识别系统下降7.19%;在双语混合测试集上PER相对基线混合模型下降13.78%;同时在纯中文测试集上保持了基线单中文识别系统的性能。