Digital 3D Modeling of Whole Garment Based on Structure Illumination

IntroductionAs the development of production and design of wholegar ment in the infor mation age ,the digitalization of wholegar ment becomes more and more i mportant and necessaryin the field of textile . The digitalization of whole gar mentprovides the convenience and the advantage for the designand the production of whole gar ment .The digitalization of whole gar ment emphasizes on the3D model of it . Digital3D modelingis referred as a processof the recovery of three-di mensional model fro…     

一种新的网络仿真拓扑生成器

由于网络的复杂性，网络仿真对于网络特性的分析、网络技术的开发和分析十分重要。仿真需要在一定的网络拓扑上进行，这就要求拓扑生成器能生成与实际网络尽可能相似的拓扑。拓扑生成器经历了从随机型到层次型再到幂律型的过程。通过对现有各种拓扑生成器的介绍和分析，提出了一种新的综合拓扑生成器。这种综合拓扑生成器将网络以域为单位分成两层，域间体现幂律性，域内体现随机性，从而生成综合性的更接近真实网络的拓扑。     

多维动态模糊数据的分解模型研究

对多维数据的研究最大困难在于其数据量十分庞大,数据规模的单纯扩大,往往导致系统的复杂性成倍增加,而且在研究中发现,存在着大量具有“多维性”、“动态性”和“模糊性”的数据.对此,该文基于动态模糊理论,提出了多维动态模糊数据的分解模型,该模型的建立,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据.     

基于MapObjects2.3开发南宁邕江水域信息管理系统

使用地理信息系统(GIS)控件MapObjects2.3,Visual Basic6.0和其它编程工具开发南宁邕江水域信息管理系统.系统能够实现南宁邕江水域信息的集中、高效管理,以及流域水质的预测,能为及时制定南宁邕江水域的水污染预防和控制策略提供重要依据.     

江西省普通高校试办体育俱乐部可行性研究

学校体育俱乐部是以素质教育为宗旨,符合当代大学生身心塑造的要求,充分体现了高校体育工作与时俱进的发展方向,因而具有极其旺盛的生命力,也给高校体育注入了新的活力,对促进高校体育发展具有重要的推动作用。本文就江西省普通高校试办体育俱乐部的现状及发展的可行性,作了调查研究,提出了发展对策,为本省高校试办体育俱乐部的可行性提供了依据。     

莫尔条纹应用的初探

简单介绍莫尔条纹的产生和对称性的原理,由于莫尔现象对细微位移、转动和形变极其敏感,因而可以在光学校准、结晶学和信息科学的文档加密、防伪中加以应用.主要根据莫尔条纹和源图案具有自相似结构的特点对其在防伪标志的应用方面进行了初步探讨.并着重莫尔条纹的放大性,介绍其在光栅传感器中的应用及测量方法.     

金等离子体辐射不透明度的计算

考虑到能级的精细结构，将谱线能级用类氢近似细分，改进了平均原子模型中束缚．束缚跃迁吸收系数的计算方法．用改进后的平均原子模型计算高Z元素Au等离子体在一定温度和密度下的辐射不透明度，计算结果表明该模型的计算结果比原平均原子模型更接近Monte-Carlo模型的计算结果，而且计算量比Monte-Carlo模型少得多．     

基于GPRS网络的可靠数据传输的研究及其应用

介绍了通过GPRS无线网络在51单片机上实现TCP/IP协议进行点对点可靠的大数据量传输的方法。在设计中使用P89C51RD芯片和WAVECOMQ2403AGPRS模块,外扩32KB的RAM用于对TCP/IP数据包的缓存和1Mb的Flash用于对大数据的存储。     

一种改进的实时系统可达性分析算法

首先简介了时间自动机、时钟区域、区域等价、时钟带的概念.利用时钟带,可以将时间自动机的无穷状态空间转化为有穷.实时系统的绝大多数安全性和部分活性可以通过可达性分析算法来验证.然而,当系统时钟个数较多时,用DBM存储时钟带,会造成内存空间的很大耗费.该文提出了用邻接表存储时钟带,给出了改进的算法,并对算法的空间复杂度作了分析.实验表明,当时钟个数大于5时能节约很大的内存空间,从而在一定程度上缓解了状态爆炸.     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．