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关堂新 《数字社区&智能家居》2013,(12):2934-2936
机动雷达无预设阵地,由于机动需要,高机动雷达防护避雷针的高度不宜过高、重量要轻。提出了采用多根避雷针的避雷方案,根据滚球法进行避雷性能分析,可以验证采用轻介质支撑杆的四针避雷方案,可以解决机动雷达防护问题。 相似文献
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为了解决当前传统的高性能计算片面强调性能而忽视系统各方面的平衡性所导致的问题,研究人员提出了“高产出率计算”的概念,并为此展开了高产出率计算评估体系的研究。本文从当前高产出率计算评估体系研究现状出发,从高产出率计算对传统“性价比”评估概念的扩展入手,提出了以“指标量化”和“统一量纲”为中心的评估高产出率计算效果的方案,并针对计算能力、鲁棒性、能耗和易用性四个要素给出了一种量化的评估办法。 相似文献
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《A&S:安防工程商》2009,(11):186-187
EDS-3000(以色列CROW“科隆”)“工业级”室外“双四元红外+微波”三鉴探测器
·双四元红外和K波段微波两种技术探测
·安装高度08—15米.室外最远探测距离16米 相似文献
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由于目前广泛应用的骨骼子空间变形算法本身固有的缺陷,常常导致生成的曲面出现“塌陷”与“萎缩”,严重影响了生成曲面的真实感.提出一种骨粒串主导的自由曲面变形算法,通过重构曲面模型,将骨骼与曲面相结合,并把虚拟的骨骼实体化,成为可变形的骨粒串.变形时先计算每一骨粒的新坐标,然后计算相应皮肤顶点的新坐标.实验结果表明,该算法有效地消除了“塌陷”与“萎缩”,生成的曲面具有高度真实感. 相似文献
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见多了非典时期神情严肃的金水高,怎么也想不到现实生活中的金水高非常幽默风趣,交谈中轻松的话气.丰富的表情.总能让你呵呵大笑。也莫怪金水高带的博士研究生们都一致认为,“上金老师的课是最舒服的.他总是能让我们在笑声中学习知识”。 相似文献
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高光谱图像分类是高光谱遥感的一项重要内容。然而,由于高光谱数据光谱波段信息丰富,且仅对材质信息敏感等特性,导致高光谱分类中易出现“维度灾难”、对高度信息不敏感等问题,这使得高光谱图像分类面临巨大的挑战。为解决上述问题,论文设计了一种双路DenseNet网络(Double-Branch DenseNet,DBD)。该网络其中一路对高光谱数据进行特征处理,压缩光谱维度,降低“维度灾难”的影响,并同步提取高光谱数据的光谱特征和空间特征;另一路通过密集连接提取雷达数据的高程特征。两路特征进行特征级融合,得到具有高程信息的高光谱特征,从而进行分类。通过实验证明,将富含高程信息的雷达数据与富含光谱信息的高光谱数据融合后进行分类的分类结果要优于单纯使用高光谱数据进行分类。 相似文献
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《A&S:安防工程商》2008,(8):184-184
近日,富士能发布型号为“YV2.8×2.8SA”、“YV4.3×2.8SA、“YV3.3×15SA”的3款可应对300万像素的CCTV镜头。这3款镜头充分运用广播电视高清镜头的高度光学设计技术,采用1片镜片就可完成数片镜片功能的玻璃材质非球面镜片和富土能独特的EBC镀膜技术,运用低色散、高折射玻璃,凭借富土能独特的精密加工和装配技术,达到了高度的光学性能,实现了行业最高水准的可刘应300万像素摄像机的超高清晰影像。 相似文献
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k-LDCHD--高维空间k邻域局部密度聚类算法 总被引:7,自引:0,他引:7
聚类是数据挖掘领域的一项重要课题,高维空间聚类以数据分布稀疏、噪声数据多、“差距趋零现象”而成为难点.在分析现有聚类算法不足的基础上,引入k邻域点集、k邻域半径等概念,提出一种高维空间单参数k邻域局部密度聚类算法k—PCLDHD;为了提高算法的效率,进一步定义了参考距离等概念,并采用“双参考数据点”对数据集中的数据对象进行预处理,以减少扫描数据集的开销。提出k—PCLDHD的优化算法k—LDCHD.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决高维空间聚类问题,算法是有效可行的. 相似文献
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想当初,有诗云“才饮长沙水,又食武昌鱼”,可我们却是“才告别Gateway,又碰到Dell”。解决TGateway系列笔记本电脑(以下简称“本本”)的故障,又碰巧收到了读者来信.要求饵决Dell本本温度过高的问题。OK.以读者的要求为己任是我们的宗旨,想知道如何为自己的Dell本本降温的朋友,请看过来…… 相似文献
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云底高度作为重要的云宏观物理特征参数,在云层与地表之间的能量交换中起着重要作用。传统的云底高度测量方法大多基于常规观测资料,利用星载被动遥感仪器的观测数据反演云底高度在国内尚未开展。论述了基于EOS/MODIS可见光、红外数据反演云底高度的原理、方法和可行性,并结合西北某空域的飞机探测数据进行了MODIS水云云底高度反演的对比试验。初步结果表明:利用MODIS数据反演水云的云底高度是可行的;在与3次飞机穿云记录的云高真实数据对比中,反演结果平均误差为249.4m。 相似文献
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图形设计类软件的教学过程可分成“初识阶段”、“模仿阶段”、“巩固阶段”、“实践阶段”四个阶段.通过这四个阶段的学习.使学生熟练掌握这些图形设计类软件的使用方法。 相似文献