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2001年 | 7篇 |
2000年 | 1篇 |
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1998年 | 1篇 |
1997年 | 2篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 2篇 |
1994年 | 2篇 |
1979年 | 1篇 |
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81.
基于以太网原理对以太网无源光网络(EPON)的手拉手保护倒换特性进行详细的分析,以电力系统中实际EPON组网方案为模型,通过企业网络仿真平台(eNSP)模拟手拉手保护倒换过程中交换机、光线路终端(OLT)以及光网络单元(ONU)的网络行为.针对现网中EPON手拉手组网业务倒换速度过慢的情况给出合理的解释,在不改变EPON协议栈的情况下,采用端口隔离和免费地址解析协议(ARP)2种辅助功能对EPON手拉手保护倒换进行优化,实现业务倒换速度在毫秒级别,并采用实际系统进行验证. 相似文献
82.
以异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、聚酯二元醇(PBA2000)为主要原料,二羟甲基丙酸(DMPA)为亲水扩链剂,1,4-丁二醇(BDO)或异佛尔酮二胺为小分子扩链剂,合成了一系列稳定的水性聚氨酯(WPU)乳液。并对异佛尔酮二胺作为前扩链剂对水性聚氨酯乳液及胶膜性能进行了分析检测,结果显示,异佛尔酮二胺的引入时水性聚氨酯乳液粒径变小,粘度变大;胶膜的吸水率和溶胀率降低,由8.8%和121.2%分别降到2.7%和68.3%。拉伸强度和透光率由11.0 MPa和87.0%分别增加到30.8 MPa和90.1%。 相似文献
83.
84.
网络的发展导致大量不规则短语文本的产生,针对现有词性标注工具在层次分类体系标签语料上性能不佳的问题,提出一种基于最大熵的简单算法。引入一个新标记,结合从Wordnet和维基百科提取的2类特征,使性能得到提升。实验结果表明,系统在DMoz上的准确率达到93.77%。 相似文献
85.
近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术在安防视频监控、个人隐私保护、自动驾驶等领域广泛应用.尤其在人脸识别等领域,深度学习方法显示出超越人类感知及辨别的能力,为人类的日常生活带来了诸多便利.然而,利用人工智能生成、对抗、伪造等技术产生的虚假数字人脸给个人隐私安全、社会安全乃至国家安全等方面带来了诸多风险和挑战.本文通过回顾虚假数字人脸内容生成与检测的相关研究工作,揭示其对国民、国家安全造成的潜在威胁.具体来说,本文首先介绍虚假数字人脸内容的攻击对象及攻击类型,从两种攻击对象—人工智能系统及人类感知系统,两大攻击类型—人脸对抗样本及人脸深度篡改,归纳、分析相应的生成、攻击及检测、防御技术.最后,本文讨论和展望虚假数字人脸内容生成与检测技术未来的研究方向和发展趋势. 相似文献
86.
列表问题是自动问答系统中非常重要的一类问题,返回多少个答案是处理好该类问题的关键之一。在现有系统的基础上,把候选答案转换成对应的语义向量表示,然后利用高斯混合模型进行聚类并输出得分均值最高的一类。该方法能自动适应问题,而且实现简单。实验表明,这样的答案重排序取得了显著的性能提升。 相似文献
87.
采用磷酸银与具有可见光吸收能力的TiO_2基光催化剂相复合的方法,对带有氧空穴的二氧化钛(TiO_2-OV)的复合磷酸银光催化材料的性能进行了研究.采用光处理法成功制备出了具有可见光吸收能力的氧空穴二氧化钛材料,利用化学吸附法成功制备出了磷酸银/氧空穴二氧化钛复合光催化剂.透射电镜结果显示,磷酸银纳米颗粒均匀分散于氧空穴二氧化钛表面,形成结构完美的复合光催化剂;光催化降解罗丹明B实验结果表明,所制备的磷酸银/氧空穴二氧化钛复合光催化剂的光催化活性明显优于磷酸银光催化材料. 相似文献
88.
虚拟同步机并联电流控制型变换器系统暂态同步稳定性分析 总被引:1,自引:1,他引:0
并网并联供电系统中,电流控制型变换器注入电流对虚拟同步机暂态同步稳定性有不可忽视的影响,甚至可能导致系统出现不可逆失稳问题.研究并联供电系统中变换器间的交互机理是保证系统在暂态过程中安全稳定运行的重要前提.文中建立了电流控制型变换器与虚拟同步机暂态交互模型,发现注入电流对虚拟同步机暂态稳定性的影响主要由功率耦合项决定.在此基础上,利用等面积准则分别分析了在纯感性和阻感性网络条件下不同注入电流相角对虚拟同步机暂态稳定性的影响.研究结果表明,当注入电流相角与并联线路导纳角相加接近-90°时,系统的稳定性将得到增强.基于PSCAD/EMTDC软件的仿真结果和基于RT-LAB的实验结果验证了理论分析的正确性. 相似文献
89.
本文首先介绍SUN的J2ME技术的基本概念以及在无线设备上的应用,然后描述了J2ME手机游戏的开发环境、工具和相关的开发模式,最后通过一个游戏(迷宫游戏)的开发,来阐述此开发模式在J2ME程序开发过程中的应用。 相似文献
90.
随着手机的普及,短信与电话成为个人信息获取的重要工具,但随之也产生了大量的垃圾短信和恶意电话,干扰了用户的正常生活,而诈骗类的短信和电话更给用户带来直接的经济损失。不同的角色对恶意电话有不同的定义:从运营商的角度来看,恶意电话是指批量的随机呼叫未知用户,以传播非法信息获取不正当利益的行为;从用户的角度来看,恶意电话则是指对被叫无意义的强制性的呼叫。目前常见的恶意电话可以分为骚扰类电话,诈骗类电话和传播非法信息类电话。 相似文献