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1.
传统的实验室管理完全采用手工的方法,人工输入信息,一切均由管理人员手工完成,存在数据量大、准确性得不到保障、不利于快速查询信息等问题,严重增加管理人员的工作量,实验室利用率较低。以开放式、交互式、共享式为原则,建设一个信息安全可靠的实验室管理系统,可以很大程度的提高实验室的效率,提高管理水平。  相似文献   
2.
吴荻  朱刚  艾渤 《中国通信》2013,10(4):101-112
It has been demonstrated that either Channel Allocation (CA) or Relay Selection (RS) can improve the performance in relaying networks separately. However, there is little work concerning their combination in multi-cell uplink scenarios. In this paper, we investigate the issue which considers the CA and RS to optimize the system transmission rate in an uplink scenario, while maintaining the re-source distribution fairness among users. This is first formulated as an optimization problem for a linear cellular system, where the same frequency channels can be reused in different cells. Based on the link and co-channel inter-ference conditions, two low-complexity CA and RS schemes are then proposed with dif-ferent decomposition sequences. Finally, nu-merical results are conducted to verify the effectiveness of the proposed CA and RS methods. Simulations results show that the proposed methods can yield significant im-provements in system performance in terms of average sum rate.  相似文献   
3.
4.
5.
6.
就二维材料而言,有机金属框架纳米片不仅能提供高效的质量传输和电荷转移,而且由于有大量可利用的活性位点,还能提高催化性能,它们独特的固有结构提供了比其他多孔材料(如沸石和活性炭等)获得更高表面积的机会,作为一种功能材料是非常理想的,但由于其介电性能差导致应用受到限制,通过引入量子点,在最小反应物用量的同时实现高性能,降低催化剂的成本。首先采用通用合成方法制备水溶性超小碳化钛量子点,之后利用简单的水热将碳化钛量子点成功掺杂到镍铁纳米片中。利用量子点的高速电子转移特性和优异的反应动力学,结合镍铁纳米片对有机分子的良好吸附性,纳米花催化剂表现出优异的电催化乙二醇氧化反应活性,组成的纳米花因自支撑结构具有良好的稳定性。  相似文献   
7.
再生胶     
  相似文献   
8.
本发明与高速高载荷轮胎有关,特别是子午线航空轮胎有关,这种轮胎在高速行驶时其结构耐久性有所提高,轮胎的胎体(2)其帘线与轮胎中心线(CO)成75~90°角;贴在胎体上的带束层(4),其帘线(6)与轮胎中心线(CO)成0~5°角。本发明轮胎具有这样的特征,内径差(DB1-DA1)为带束层宽率W的0.04~0.3倍,其与内径差(DB2-DA2)的比率,即(DB1-DA1)/(DB2-DA2)在0~2.  相似文献   
9.
提出了一种考虑暂态稳定约束最优潮流的改进方法。将差分化后暂态过程中有限维约束转化为暂态过程末端时刻的一维不等式约束,较好地改善了考虑暂态稳定约束后优化规模庞大、计算负担重的状况,提高了同时考虑多个预想事故情况下的计算效率。在此基础上,探讨了暂态稳定计算的替代判据及其鲁棒性。在10机39节点系统上的测试结果证实了所提出的方法的意义。  相似文献   
10.
目前针对未知的Android恶意应用可以采用机器学习算法进行检测,但传统的机器学习算法具有少于三层的计算单元,无法充分挖掘Android应用程序特征深层次的表达。文中首次提出了一种基于深度学习的算法DDBN (Data-flow Deep BeliefNetwork)对Android应用程序数据流特征进行分析,从而检测Android未知恶意应用。首先,使用分析工具FlowDroid和SUSI提取能够反映Android应用恶意行为的静态数据流特征;然后,针对该特征设计了数据流深度学习算法DDBN,该算法通过构建深层的模型结构,并进行逐层特征变换,将数据流在原空间的特征表示变换到新的特征空间,从而使分类更加准确;最后,基于DDBN实现了Android恶意应用检测工具Flowdect,并对现实中的大量安全应用和恶意应用进行检测。实验结果表明,Flowdect能够充分学习Android应用程序的数据流特征,用于检测未知的Android恶意应用。通过与其他基于传统机器学习算法的检测方案对比,DDBN算法具有更优的检测效果。  相似文献   
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