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131.
回顾党的思想教育史,开展保持共产党员先进性教育活动具有重大意义。高校开展先进性教育活动与构建文明、健康、和谐的校园文化之间存在着内在联系。校园文化建设应融入到社会主义物质文明、精神文明、政治文明建设的滚滚洪流之中。 相似文献
132.
针对国内GPRS数据传输业务的滞后现状,提出了基于无线通信模块快速构建GPRS无线数据传输产品的方案和方法,使产品在短期内迅速走向市场。 相似文献
133.
为提高校园网络设备/机房的管理水平,开发基于以太网和嵌入式的IPv4/IPv6双栈远程监控和主动测量系统,对设备间供电与UPS电源、机房温湿度、设备温度、安全防盗情况、网络性能进行远程监控, 对影响网络性能的主要方面--延迟、抖动、丢报率进行测量. 介绍了该系统的组成与设计等. 实现了利用低戊醇嵌入式设备通过IPv4/IPv6网络对设备间环境状态和网络性能的智能监测,给校园网管理带来较大的方便. 相似文献
134.
调查了大理花甸坝地区几种栽培药物根际土中捕食线虫真菌,发现大黄、木香、半夏、川芎、草乌根际土中捕食线虫真菌的种类在各种植物中有一定变化,以大黄根际土中种类最多,最低的是半夏和木香。在5种植物中共发现捕食线虫真菌10种,其中以Arthrotrysoligospora和Arthrobotrysmusiformis,出现的频率最高,其次是Moncrosporumellipsosporum。 相似文献
135.
从基本思想、思维方法、模型结构及应用领域等角度对《周易》与信息融合技术进行了分析比较·将《周易》方法中信息采集、信息分类、信息处理、做出决策以及分类调整与信息融合技术中传感器信息采集、一级处理(目标优化、定位、识别)、态势评估、威胁估计以及过程优化进行了逐层比较·得出《周易》与信息融合在处理问题的方法上有内在的一致性,在预测和决策方面有其独特的方法,但不能精确、定量地给出判别·将《周易》宏观考察问题的方法与具体融合算法相结合,将会对信息融合技术起到指导作用· 相似文献
136.
T-S模糊Markov跳变系统是一类由时间与事件共同驱动的随机混杂非线性系统,其状态变量由系统状态、模糊规则及系统模态组成.系统各模态间的随机跳变服从Markov过程,且用此来描述系统参数的随机变化.首先,介绍T-S模糊Markov跳变系统的研究背景;其次,从T-S模糊Markov跳变系统的复杂结构出发,阐述T-S模糊Markov跳变系统及其控制的研究进展;最后,简要介绍面临的挑战. 相似文献
137.
月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度. 相似文献
138.
为得出园林照明对园林植物光合指标的影响,对园林植物窄叶石楠(Photiniaserrulata)进行5种不同光谱的发光二极管(LED)照射,每种光谱设置3级光照强度,并测量植物净光合速率及植物光合有效辐射.结果表明:相同光照强度,天然光照下植物的光合有效辐射最高;人工光源照射下,窄叶石楠净光合速率随光照强度升高而升高;绿光LED(530nm)照射,植物的光合有效辐射随光照强度增高,但净光合速率始终为负. 相似文献
139.
为了提高CdS光敏层在TiO2一维纳米棒阵列中的填充率,在TiO2种子层的基础上,采用水热法于FTO导电玻璃表面生长了棒长较短、棒间距较大的低密度TiO2一维纳米棒阵列膜,通过化学浴沉积在TiO2纳米棒表面包覆CdS种子层,以此为基底采用水热法于TiO2一维纳米阵列中生长CdS光敏层。采用SEM,XRD及紫外-可见吸收光谱对不同CdS水热生长时间的TiO2/CdS复合膜结构进行了表征,并对其光电性能进行了研究。结果表明,低密度TiO2纳米棒阵列有利于CdS生长液在阵列中渗入形成完全包覆的CdS种子层,CdS光敏层通过水热过程在整个TiO2纳米棒表面均匀生长,逐渐形成CdS对TiO2纳米棒阵列的完全填充和包覆,并在阵列顶端形成由CdS纳米短棒组成的花状修饰层;CdS的修饰将TiO2一维纳米阵列膜的光吸收拓展至可见光区,水热生长7 h所得到的TiO2/CdS复合膜具有最高光电流。所制备的CdS修饰低密度TiO2纳米棒复合膜在太阳电池器件中具有很好的应用前景。 相似文献
140.
通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。 相似文献