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1.
本文详细叙述了基于FM音源的UM3567的工作原理,并用将应用于微机系统中,实现一种新颖的人机交互方式,获得非常好的效果。  相似文献   
2.
在汉英语言中,表示各种不同颜色或色彩的词都很丰富。颜色词隐喻蕴涵着深厚的民族文化心态和感情色彩,并对异文化背景的人们产生潜移默化的影响。认为英汉红色词语的互译,一般可以采用以下四种方法:对等直译,换词译法,增词译法,换形意译等。  相似文献   
3.
随着市场经济的发展,产生了中国的保险业。加入WTO后。中国保险业又面临着种种挑战。章分析了中国保险业的现状。提出了加入WTO,中国保险业应采取的对策。  相似文献   
4.
青工贵族化是指企业中一部分青工盲目追求超常的物质、精神享受,导致青工精神颓废,不思进取,很难作为企业合格人才,依托并推动企业走向现代化  相似文献   
5.
分析了高阶Hopfield神经网络的存储容量,给出了一种计算最大存储容量的方法,分析了计算结果的精确度,并用切比雪夫方法对分析结果进行了拟合。  相似文献   
6.
泵送商品混凝土由于浇灌速度快,一次入模量大而受到好评,但由于泵送工艺的特别要求如混凝土坍落度大,水泥用量多,加水量大。这些不利因素使混凝土产生各种裂缝的机会大大增加,主要是温差裂缝和收缩裂缝。  相似文献   
7.
To improve spectrum utilization and mini-mize interference to Primary User (PU), an adaptive spectrum decision method is proposed for Seconda-ry User (SU), while taking traffic load balancing and spectrum heterogeneity into consideration. Long-term statistics and current sensing results are integrated into the proposed decision method of spectrum access. Two decision methods, namely probability based and sensing based, are presented, compared and followed by performance analysis in terms of delay. For probability based spectrum deci-sion, Short-Time-Job-First (STJF) priority queuing discipline is employed to minimize average residual time and theoretical conclusion is derived in a novel way. For sensing based decision we treat the inter-rupted service of SU as newly incoming and re-de-cision process is initialized to find available spec-trum in a First-Available-First-Access (FAFA) fash-ion. Effect of sensing error in PHY layer is also an-alyzed in terms of extended average residual time. Simulation results show that, for relatively low arri-ving rate of SU traffic, the proposed spectrum deci-sion method yields at least a delay reduction of 39. 5% compared with non-adaptive method. The pro-posed spectrum decision can significantly improve delay performance even facing sensing errors, which cause performance degeneration to both PU and SU.  相似文献   
8.
调查显示,提高高职形势与政策课教学的实效性,应创新课堂教学模式;创新高职形势政策教学模式,应以培养职业素质为目标,以"双主教学"为特色,以现代教育技术为手段,以党委领导有力为保障.  相似文献   
9.
10.
基于有监督Kohonen神经网络的步态识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200ms的信号的特征值,将无监督和有监督的Kohonen神经网络算法应用到大腿截肢者残肢侧的步态识别中,并与传统BP神经网络进行了对比.结果表明,有监督的Kohonen神经网络算法将五种路况下步态的平均识别率提高到88.4%,优于无监督的Kohonen神经网络算法和BP神经网络.  相似文献   
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