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81.
吴晶晶 《华中建筑》2011,(10):160-163
明长城沿线军事寨堡聚落,作为特殊历史条件下形成的人居环境和历史文化遗产,因其所处地理位置的特殊性,正受到自然环境变迁和人为建设破坏的双重威胁.该文以明代榆林镇长城沿线的军事寨堡聚落为研究对象,在发掘其在明代边防军政体系中所处地位和所发挥的作用与特点的同时,分析军事寨堡聚落的现存状态,针对其在现今城市化建设进程中,所面临...  相似文献   
82.
马尾松花粉总黄酮对小鼠抗疲劳作用的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了马尾松花粉总黄酮的抗疲劳作用。将小鼠按体重随机分为对照组和低、中、高剂量组。低、中、高三个剂量组分别灌胃给予10、20、40mg/kg的马尾松花粉总黄酮14d,对照组给蒸馏水。测定小鼠游泳时间、爬杆时间、耐缺氧时间及游泳后血乳酸、尿素氮、肝糖原等指标。结果表明马尾松花粉总黄酮能延长小鼠的游泳时间和爬杆时间,降低了运动后血清BUN浓度,提高肝糖元的储备量,增强清除乳酸能力。  相似文献   
83.
被称为“水立方”的国家游泳中心和奥林匹克中心区等标志性建筑、区域通过实施IPv6数字化网络照明控制系统、半导体照明示范工程,将节约景观照明能源达70%,照明灯具使用寿命延长数十倍。[第一段]  相似文献   
84.
随着计算机网络的不断发展,确保网络通畅,及时排除各种故障十分关键,为此本文阐述了一些网络常见故障的排查方法。  相似文献   
85.
压缩感知技术用于光学波前测量时,常规的斜率恢复方法精度较低,难以测量大气湍流引起的复杂波前,本文利用深度神经网络进行斜率恢复,提高斜率恢复精度,从而提高压缩波前探测方法测量大气湍流波前的精度。传统的压缩波前探测方法在稀疏化过程中忽略相对较小的斜率值,导致波前测量误差的增加。为了快速测量大气湍流引起的复杂波前,本文提出了一种深度神经网络,可以高精度地恢复斜率,从而提高了波前重构的精度。在压缩比为0.1~0.9情况下,基于深度神经网络的压缩波前探测算法(DNNCWS)的波前重构误差PV优于0.014μm,算法的运行时间为4.4 ms。在暗弱星等情况下,残差波前的峰谷值(PV)优于0.011μm。模拟结果表明,DNNCWS具有良好的抗噪声性能。深度神经网络DNNCWS提高了压缩波前的探测精度,可以用于测量大气湍流引起的复杂像差,还可用于其他自适应光学应用,如激光通信和视网膜成像。  相似文献   
86.
有色金属行业作为行业碳排放大户,其降碳减排任务意义重大,在阐述碳排放核算的方法、步骤的基础上,结合铜、铝行业,以铜冶炼企业A和电解铝厂B为例,分别对铜、铝企业的碳排放量进行核算。结果表明,铜冶炼企业A每年碳排放量规模为16.2万t,电解铝企业B年碳排放量为414.07万t,在双碳战略目标下,提出了针对铜、铝领域新能源产业升级和产能结构转移等降碳减排策略。  相似文献   
87.
“先天不足,后天难调”,孕妇的营养状况直接影响到胎儿的生长发育。孕期,特别是妊娠后期3个月的营养不良,易引起早产、死产、胎儿畸形。据统计,营养不良的胎儿出生后到学龄期,约有30%出现神经或智力不正常,如反应迟钝、记忆力差等。 胎儿出生前3个月至出生后半年,是大脑细胞增殖的高峰期,而脑细胞的增殖必须补充足够营  相似文献   
88.
89.
为了实现网络化制造环境下跨企业协同制造过程中资源、数据、应用、能力等的有效集成,对面向服务架构进行了语义扩展,提出基于语义面向服务架构的协同制造平台集成框架.设计了该协同制造平台的分层体系结构和主要功能区.给出了制造服务建模方法,通过制造服务的形式化定义消除技术实现中的差异性,并对OWL-S语言进行扩展来描述制造服务以实现服务的语义性.然后给出了制造服务集成方法.最后给出了应用原型及实现,通过纺织机械制造企业的应用案例证明了该方法的可行性与有效性.  相似文献   
90.
为了高效、直观地查看土壤的墒情以对土壤进行合理的灌溉,研究分析了目前农业信息化的发展历程,设计开发了土壤墒情监测系统;该系统基于Browser/Server(B/S)模式,用基于ARM9的水分采集器作为数据采集模块,基于XAMPP(Apache+MySQL+PHP+PERL)软件集成包设计开发了监测中心模块,GSM网络作为数据传输方式;采集到的水分数据通过GSM网络传输到监测中心mysql数据库中,监测中心对数据进行处理,将处理后的数据直观的显示在Geographic Information System(GIS)上,监测人员根据GIS地图各个市、区县显示的颜色判断干旱程度,并发布预警信息;实验数据表明,该系统能够稳定采集土壤水分数据并传输到数据库中再显示在web页面,相比Client/Server(C/S)模式简化了系统的开发、维护和使用,降低了成本,解决了传统的实地查看土壤墒情的费时费力。  相似文献   
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