局域网中基于ASP的办公信息的采集

办公事务中经常要求采集各种信息，传统的做法是印发数据表、填写数据表、再把数据录入到微机数据库保存和处理；现利用Windows98的PWS和Access数据库，以Weh浏览器和Web服务器交互访问的方式，将局域网上收集的信息直接保存到数据库中．     

Recent Progress of Somatic Cell Nuclear Transfer in Pigs

Research in the field of somatic cell nuclear transfer (SCNT) and transgenic cloning in pigs has become a global hotspot，because porcine organs probably can be the first source of donor organs for human xenotransplantation. In recent years, though great progress has been made in porcine SCNT, the efficiency of nuclear transfer remains very low (<1%). Thus, it is necessary to improve the procedure of nuclear transfer and to investigate some basic problems further. Recent progress and the related problems of SCNT in pigs are reviewed and analyzed so as to offer some beneficial illumination to researchers.     

大面积光刻胶线棒涂布工艺研究

介绍了一种在大面积基材上涂布高粘度光刻胶的线棒涂布法.主要针对涂膜厚度与均匀性进行研究,结果表明,膜厚随着光刻胶粘度和涂布棒尺寸的增大而变厚,涂布速度在某一范围内对膜厚无影响.线棒涂布机设备中所加垫板的硬度直接影响涂膜的均匀性,硬度小的垫板可获得更均匀的涂膜,而垫板高度在某一范围内对膜厚无影响.与常用旋涂法相比,线棒涂布法具有操作简单、节省材料和可大面积涂布等优点.     

欧美合同能源管理实践与启示

一、欧美合同能源管理实践 1.合同能源管理政府政策支持及法律保障的比较 在欧美国家中,对合同能源管理政府给予支持并有相应法律保障的国家,有德国和美国.     

基于EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

火车车轮踏面磨损量识别研究

讨论了一种应用线阵CCD图像传感器测量火车车轮踏面磨损量的检测系统;分析了系统的测量原理;阐述了线阵CCD图像传感器视频信号的处理、数据采集方法及措施;给出了系统的标定方法和对车轮踏面测量有代表性的部分结果.     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.     

切向燃烧锅炉炉膛结构对烟道烟气偏差的影响

对引进型６００ＭＷ机组四角切向燃烧锅炉进行冷态模化试验,系统地研究了上部炉膛折焰角结构和炉膛高度对水平烟道内气流速度不均匀性的影响．通过对原炉膛结构进行改进,提出了新的折焰角结构和炉膛高度,明显减小了水平烟道内气流速度场的不均匀性,为解决大容量四角切向燃烧锅炉水平烟道烟气偏差提供了有价值的试验数据,并为锅炉设计和改造提供了参考依据．     

Hybrid memristor-CMOS neurons for in-situ learning in fully hardware memristive spiking neural networks

Spiking neural network,inspired by the human brain,consisting of spiking neurons and plastic synapses,is a promising solution for highly efficient data processi...