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981.
为揭示复杂产品开发项目中部件间的依赖关系对活动的影响,本文采用多领域矩阵(MDM)分析产品与流程架构之间的依赖关系,并对研发项目中的产品架构与流程架构进行集成及其优化. 首先,依据产品设计结构矩阵(DSM)中部件间的依赖度及部件与活动之间的耦合关系,本文提出了由产品DSM建立流程DSM的方法,构建了由部件依赖度测度活动之间依赖度的量化模型. 其次,提出了基于依赖度平均增量的产品DSM聚类方法,因此,由MDM推导的流程DSM形成若干的活动组,降低了管理的复杂性. 最后,结合典型案例,在产品DSM聚类的基础上,对初始的流程DSM以最小化项目总协调成本进行排序优化,并对优化结果进行仿真,结果表明本文提出的方法可降低项目时间和成本.  相似文献   
982.
文件管理是操作系统和数据库的重要组成部分.B-树和B+树在这方面有着重要的应用,但并不总适合海量数据的访问尤其在大型数据库中,因此希望改进B+树.首先制定叶子节点和目录节点的文件个数的调整规则,以达到较好的平衡;然后选择恰当的叶子节点中的文件个数m和目录节点中的目录项数n,使文件访问时间最少;最后实验证明较之简单使用B+树作为文件管理的算法具有良好的性能.为解决大型数据的文件管理提供了新的思路.  相似文献   
983.
钱颖 《科技信息》2009,(20):I0138-I0138
专门用途英语有其自身的特点,具有极强的专业性、实践性和可操作性。本文观点是:在教学中对采用新的教学模式、教学方法、教学设计思想做些有益的探索。  相似文献   
984.
目的比较里斯(Frederic Riesz,1880—1956)和费舍尔(Ernst Sigismund Fischer,1875—1954)在里斯-费舍尔定理证明上的两种不同表达形式及各自的证明过程,并且讨论了这两种形式之间的相互关系。方法历史分析和文献考证。结果里斯从讨论积分方程是否有解的方面进行研究,得到了里斯-费舍尔定理;费舍尔从平均收敛的理论进行研究给出了定理的形式。结论里斯的定理表述形式是费舍尔的定理表述形式的一个推论。  相似文献   
985.
在二维空间中讨论一类带二阶导数项的非线性Sehr(o)dinger方程整体解存在的最佳条件.根据基态的变分特征,运用势井方法和凹方法,得到了其初值问题整体解存在的一些最佳条件.  相似文献   
986.
合成了新显色剂2,6-双偶氮-[4,4’-(双间苯二酚)]苯并[1,2-d:4,5-d’]二噻唑(简称BABRBBT),研究了它与铜(Ⅱ)的显色反应.在Triton X-100存在下,pH 10.4的硼砂-氢氧化钠缓冲介质中,试剂与铜形成稳定的紫色络合物,其最大正吸收峰位于635 nm处,负吸收峰位于520 nm处.体系表观摩尔吸光系数为1.55×105L/mol·cm,铜的浓度在0~25 μg/25 mL范围内符合比尔定律.该方法灵敏度高,选择性好,用于实际样品中微量铜的测定,结果满意.  相似文献   
987.
目的 寻求解高阶非线性Schr(o)dinger方程的新解.方法 利用F-展开法及一种基于符号计算的代数方法,结合Maple环境中的Epsilon软件包.结果 获得了若干其它方法不曾给出的形式更为丰富的新的显式行波解,其中包括双曲函数解和三角函数解.结论 该方法适用于相当一部分非线性方程.  相似文献   
988.
低密度奇偶校验码(LDPC码)被普遍认为是当今最先进的一种纠错码(信道编码)。LDPC码,图模型,迭代译码的研究热潮已在全球流行有10年以上。这篇论文高度概括的简述了LDPC码的背景和基本知识,从一些独特的视角并联系多个领域提出一些对LDPC码相关知识的理解方法和见解主张,总结了LDPC码当今最新的研究进展。从理论和应用两方面提出作者认为非常有意义的研究问题。  相似文献   
989.
Sensor networks are deployed in many application areas nowadays ranging from environment monitoring, industrial monitoring, and agriculture monitoring to military battlefield sensing. The accuracy of sensor readings is without a doubt one of the most important measures to evaluate the quality of a sensor and its network. Therefore, this work is motivated to propose approaches that can detect and repair erroneous (i.e., dirty) data caused by inevitable system problems involving various hardware and software components of sensor networks. As information about a single event of interest in a sensor network is usually reflected in multiple measurement points, the inconsistency among multiple sensor measurements serves as an indicator for data quality problem. The focus of this paper is thus to study methods that can effectively detect and identify erroneous data among inconsistent observations based on the inherent structure of various sensor measurement series from a group of sensors. Particularly, we present three models to characterize the inherent data structures among sensor measurement traces and then apply these models individually to guide the error detection of a sensor network. First, we propose a multivariate Gaussian model which explores the correlated data changes of a group of sensors. Second, we present a Principal Component Analysis (PCA) model which captures the sparse geometric relationship among sensors in a network. The PCA model is motivated by the fact that not all sensor networks have clustered sensor deployment and clear data correlation structure. Further, if the sensor data show non-linear characteristic, a traditional PCA model can not capture the data attributes properly. Therefore, we propose a third model which utilizes kernel functions to map the original data into a high dimensional feature space and then apply PCA model on the mapped linearized data. All these three models serve the purpose of capturing the underlying phenomenon of a sensor network from its global view, and then guide the error detection to discover any anomaly observations. We conducted simulations for each of the proposed models, and evaluated the performance by deriving the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.  相似文献   
990.
本文证明了由参数型Marcinkiewicz积分Mρ和Lipshitz函数b生成的交换子Mρb的有界性.在M的核函数满足较强的Hrmander条件下,证明了Mρb不仅从Morrey空间Mpq(μ)到RBMO(μ)有界,从Lebesgue空间Ln/β(μ)到空间RBMO(μ)有界,而且从Morrey空间Mpq(μ)到Lipschitz空间Lip(β-np)(μ)有界,这里p=n/β.  相似文献   
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