室内外循环太阳能空气净化器

<正>2013年1月,全国中东部地区陷入严重的雾霾和污染天气中。北京市气象台发布了该市气象史上首个雾霾橙色预警,部分地区PM2.5浓度一度超过900微克/立方米。有报告显示,中国500个大城市中,只有不到1%的城市达到了世界卫生组织推荐的空气质量标准。自从"雾霾"、"PM2.5"等词汇进入人们的视线后,伴随而来的是各种空气净化器竞相出现在市场上。空气净化器又称空气清洁器或空气清新机,是指能够吸附、分解或转化各种空气污染物,有效提高空气清洁度的产品。目前市场上的空气净化器质量参差不齐且价格不菲,因此,我想到能否自己动手设计制作一款空气净化器,方便家庭使用。     

实践转向与中国特色当代美学构建

建设中国特色当代美学几乎已成为中国当代美学界的一种共识.这种共识实际上是马克思主义的“现代实践转向”和20世纪90年代的“后现代实践转向”的共同结果.“现代实践转向”在中国奠定了以马克思主义实践观为基础的实践美学,并且,在20世纪80年,代实践美学成了中国当代美学的主导流派.随着20世纪90年代后现代主义思潮传入中国,“后现代实践转向”又打破了实践美学的唯我独尊的地位,形成了中国当代美学的多元共存的开放局面.在实践美学与后实践美学的论争中,实践美学发展到新的阶段,新实践美学依然一枝独秀,可能成为中国特色美学中的核心流派,并以“后现代实践转向”的发散性思维和多元共存的实践,建设中国特色当代美学.其中,以中国传统美学的优秀遗产为根基,以马克思主义实践观为指导,以西方美学发展为参照系,建设新实践美学,就是一个主要维度或多元共存中的主要“一元”.     

某咖啡厂发酵机的研究与设计

发酵脱胶是保证咖啡质量,提升咖啡口味的重要环节之一,对最终咖啡品质的好坏有着至关重要的影响。本文针对咖啡的发酵环节研究设计了一种发酵机,提高了发酵过程的自动化程度,扩大了咖啡产能,更保证了发酵质量,从而大大提升了企业的综合竞争力。     

机辅测试对普通话测试活动的影响及发展方向探讨

计算机辅助普通话水平测试是普通话水平测试自身发展需要与信息技术时代相结合的产物。机辅测试使普通话水平测试在效率和公正两方面有了技术保障，同时也对普通话水平测试的相关要素产生了影响。机辅测试还应该在以下几方面做进一步探索：一是继续推动效率与公平；二是继续探索对“朗读短文”和“命题说话”的自动评测；三是努力为改进普通话教学提供服务；四是为整体上改进和完善普通话水平测试提供更多支持。     

基于联想一体机构建OPAC检索机的研究与实现

联想一体机以其网络同传、硬盘保护等功能,以及美观、节约空间等优势广泛应用于图书馆领域。OPAC检索机是高校图书馆面向读者的主要窗口,通过构建基于联想一体机的图书馆OPAC检索机,运用组策略管理、注册表管理以及BIOS管理等计算机技术,形成了一套完整的检索机安全配置方案,经过一学期的运行,证明了此方案是切实可行的,实现了OPAC检索机的无人值守与零维护。     

基于FPGA的多功能光立方显示驱动器

为实现对高阶光立方的显示控制,建立了32阶光立方控制系统模型,对该系统的原理、技术、系统架构等方面进行了研究.由上位机进行图形化编程,编译动态图像写入存储单元.介绍了显示驱动芯片的各个信号处理单元,实现对大型光立方的静态显示以及动态调试.实验结果表明:采用光立方显示驱动器件,可以更快速、稳定地显示文字图案,满足显示系统的需求,相较于由单片机控制实现的光立方,具有多达32 768个显示单元,并能通过上位机方便地动态显示和设计图形.     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

未来从“想象”开始

正未来的一天,你从闹钟的音乐声中醒来,整个房间仿佛有生命般跟着醒来:你想感受一下晨光,窗帘便缓缓拉开;你想着美味的早餐,厨房里的咖啡机就自动开始咕咚咕咚煮起咖啡;你想了解今天的天气,电视机就会亮起屏幕,告诉你外面降温了。这可不是魔法,你所在的整栋房子都是智能的,由计算机控制,完全按照你的意志行动,甚至你还可以用意念开车,去想去的地方。这"随心所欲"的生活要怎么实现呢?     

冰箱能够屏蔽手机信号吗

<正>~~     

产生式与判别式分类方法比较研究

分类是数据挖掘领域研究的热点,产生式与判别式是数据挖掘中两种不同的分类模型。产生式模型具有通用性、灵活性及清晰的分层结构,学习得到的模型很容易满足模型解释要求;判别式模型没有明显的对系统中变量的基本分布建模的企图,仅仅对输入到输出之间映射的最优化感兴趣,可以提供更好的分类性能。从准确率、建模时间及渐进误差等方面对产生式与判别式分类方法进行了分析与比较,为研究人员在分类模型的选择上提供了参考。