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71.
有关建筑形式与风格的命题,长期以来一直是广为争论的热门话题。这由来已久的争论又常常因为时代的发展而加入各种新潮的概念与名词。这也许是建筑的文化属性所决定了的,是一种令人两难适从的情形。因为,正是这种往往被视为空谈的争论,在十九世纪中叶关于新建筑的讨论中,为现代建筑运动后来的发生与发展做出了具有划时代意义的前奏。而那一切又是在以现代建筑所赖以生存的钢与钢筋混凝土结构出现前约半个世纪之久的年代产生的,其意义之重大可想而知。一、建筑艺术艺术不是什么神秘的东西,艺术也不排斥技术,不能认为一说建筑是艺术,就无法解… 相似文献
72.
向静 《武汉科技学院学报》2004,(8)
结合J2EE平台,对XML值对象适配器的实现原理进行了详细分析,提出了它的组成部件及实现策略。最后对它在实际应用中的价值以及与其他技术相比的优势和发展的局限性进行了探讨。 相似文献
73.
随着对钓鱼网站分析刻画的不断完善,使得钓鱼网站检测特征呈现高维化特点。属性维度的增加以及数据量的增长,会造成检测计算复杂度呈几何倍数扩大,导致检测时间复杂度高、占用资源大和检测效率低。针对多属性的钓鱼网站检测,设计了一种基于属性降维的钓鱼网站检测方法。该方法使用信息增益方法对原始数据进行特征选择,筛除可能存在的冗余和噪声数据信息;根据不同属性间的互信息计算属性相关性矩阵,利用属性相关性矩阵作为权值参与加权主成分分析;根据得到的降维后新特征数据通过监督学习算法构建钓鱼网站检测模型。实验表明,该方法可以有效降低原始数据中冗余和噪声属性的干扰,能够有效检测出复杂网络环境中的钓鱼网站,同时具有较高的稳定性。 相似文献
74.
首先通过对长度不同的犹豫模糊元进行补齐来定义犹豫模糊集新的交并运算,在Pawlak近似空间中利用新的运算建立粗糙犹豫模糊集模型;然后将Pawlak近似空间推广到一般犹豫模糊近似空间,利用犹豫模糊元间的相似度获得犹豫模糊近似空间中对象间的模糊关系矩阵,再利用模糊集的传递闭包法将模糊相似矩阵转化成模糊等价矩阵,在此基础上建立犹豫模糊信息系统中的粗糙集模型,研究犹豫模糊信息系统的属性约简。最后通过一个算例来说明犹豫模糊信息系统的属性约简方法。 相似文献
75.
根据相干测风雷达回波信号载频高、带宽窄的特点,尤其星载相干测风雷达回波信号数千兆赫兹,采用传统采样方式对采集卡的采样率要求很高.鉴于采集卡的采样率和分辨力互相制约,提出将带通采样引入到相干测风雷达系统.本文以1.5 μm全光纤相干测风激光雷达的实测数据作为仿真输入,经Simulink滤波、带通采样,结果表明,在对探测距离影响不大的情况下,与低通采样方式相比径向风速反演结果最大相差0.5 μm/s;数据处理的时间复杂度降低,其下降值是带通采样频率与低通采样频率的比值;但信噪比会恶化,其下降值介于1~3 dB. 相似文献
76.
赵红敏 《河北科技大学学报》2008,29(3):211-213,226
量子计算机利用其量子位态特有的相干叠加和纠缠性,使得在某些问题的处理上优于经典计算机,同时也导致量子计算过程中的出错图样不同于经典计算。讨论了二者的区别,在此基础上详细介绍了量子计算机中开发的量子纠错方案。 相似文献
77.
基于非均匀的L型阵列,提出一种宽频段相干信号频率和二维到达角联合估计的新方法——JSDOA算法。该算法利用阵列时空数据构造了一个平滑的波达矩阵,通过对其进行特征分解估计出相干信号的三维参数。该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的三维参数,避免了阵列孔径损失,具有计算量小,三维参数自动配对的优点。计算机仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
78.
针对实际环境中相干信源普遍存在的情况,提出一种基于对称均匀线阵的波达方向(DOA)分步估计方法。该算法在未知噪声协方差矩阵为复对称Toeplitz(色噪声)结构的情况下,利用空间差分方法和相干信源Toeplitz矩阵重构方法相结合,来处理同时存在相干(或相关)和独立信源的情况。首先利用常规谱估计算法估计独立信源;然后用差分的方法将其排除掉,同时可以排除色噪声信息;然后用Toeplitz重构的方法将剩下的相干信源恢复为满秩,进而可以利用传播算子的方法进行DOA估计。与传统的去噪、解相干算法相比,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,可明显减小算法的运算量。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。 相似文献
79.
从主观感知得分与客观音频特征两个角度出发,研究了37种常见的中国民族乐器音色的相似性.通过乐器的主观感知得分,提出1种可视化的主观音色描述方式,并计算音色感知向量之间的差异性得到主观音色的相似性矩阵,然后提取出表征音色的客观音频特征,并计算特征之间的差异性,得到客观音色特征的相似性矩阵.此外,本文还研究了音色的主观相似性与客观相似性之间的相关性.该研究有助于中国乐团的声学研究,也可为中国民族乐器的信息检索、音频检测等应用提供参考. 相似文献
80.
为了提高基于大规模数据的决策树训练效率,提出了一种基于Spark平台的并行决策树算法(SPDT).首先,采用数据按列分区的方法,把单个属性列完整地保留在一个分区内,使缓存该分区数据的数据节点能独立完成信息熵的计算,以减少数据节点之间的信息交流造成的网络资源的占用.然后,数据在按列分区后以稠密向量的形式缓存于内存中,SPDT对数据进行压缩,以减少对内存的占用.最后,SPDT采用基于边界点类别判定的连续属性离散化方法来处理连续属性,减少决策树训练过程中信息熵计算的频次,并提出使用信息增益比划分训练数据集的方法,以减少信息增益计算对多属性值属性的依赖.实验结果表明,在树的训练效率方面,SPDT在保持分类精度的情况下,比Apache Spark-MLlib决策树算法(MLDT)以及基于Spark平台的垂直划分决策树算法(Yggdrasil)有明显的提升. 相似文献