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Microsoft Office丰富的功能可帮助用户快捷地实现制作图表、绘制演示文档、编写文本文档等等操作。但在日常应用中,您对其自身细节功能的应用是否面面俱到呢?在遇到诸如翻译中英文单词时,您是否还要借助第三方软件?本期,我们将Microsoft Office 2007与“翻译”、“朗读”和“书法”三项细节功能联系起来,与您一起体验Microsoft Office 2007的细节之处。 相似文献
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为了实现大气湍流动态干扰下望远镜对远距离目标的超衍射极限成像, 采用光学超振荡原理局部衍射压缩光学系统点扩散函数, 并对提高成像分辨率效果进行了理论研究。结果表明, 中等湍流强度校正后, 波前残差均方根约为波长的1/15(波长λ=632.8 nm)时的干扰下, 超振荡光场调制能够实现望远系统点扩散函数的衍射压缩, 衍射压缩倍率为0.75;对不同中心间距双孔的成像研究验证了超振荡望远系统约0.80倍瑞利衍射极限的超分辨成像效果; 波前残差的均方根大小可能会导致望远系统点扩散函数的衍射压缩倍率和成像分辨率存在差异。此研究结果可应用于高精度星点定位、超分辨望远等领域。 相似文献
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为实现更精准高效的电力系统优化调度,基于电力系统运行成本最小的目标,该文建立电力市场环境下信息物理社会融合的电力系统优化调度模型,从对象层、融合层和决策层分别描述电力系统运行过程中能量流、信息流和资金流的分阶段流向及其驱动力,对电力系统中各单元的主要运行状态及其转换过程实现全面观测和精准跟踪。通过调节电力系统内各电能生产单元与电能消费单元的动态出力,可实现电力系统运行状态轨迹的控制,从而优化电力系统运行状态的变化过程轨迹,实现全系统的优化调度。算例分析表明,该模型全方位提高了电力系统运行轨迹的可观性和可控性,通过即时采集感知—计算分析—决策控制实现了电力系统全运行域的灵活精准调控和经济优化调度。 相似文献
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周颖周研来郭生练林凡奇 《水力发电学报》2023,(9):70-78
本文考虑了河道天然流量模式调度需求,以发电量、供水满足度最大和河道流量偏差函数值最小为目标,建立了水库群消落期多目标优化调度模型,采用非支配排序遗传算法求解,以湘江流域东江-双牌-涔天河水库群为研究对象,进行了实例分析。研究结果表明:相比常规方案,在丰、平、枯水年情景下,发电量最大方案分别能提高1571万kW·h(11.2%)、1167万kW·h(10.9%)和811万kW·h(10.0%)的发电量;生态效益最好的方案,能减小1.56(61.2%)、0.33(6.3%)和0.89(13.6%)的河道流量偏差函数值;供水满足度最大的方案能提高2.1%、2.6%和3.4%的供水效益。构建的水库群消落期多目标优化调度模型可为长江流域水库群消落调度提供理论参考。 相似文献
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高功率650~660 nm波段激光器在可见光光电对抗领域具有重要作用,目前该波段光源由固体激光器通过半导体激光器泵浦并倍频输出,输出功率高、光束质量近衍射极限,但转换效率低。半导体激光器的转换效率高,但输出功率低,需要通过增加激光单元的方法提升功率,并通过激光合束的方式提升光束质量。文中提出外腔光谱合束的650 nm波段半导体激光器结构,通过实验验证可实现连续功率为7.3 W、光谱线宽为6.45 nm、电光转换效率为23.4%的650 nm波段激光输出,光束质量为M_(X)^(2)=1.95,M_(Y)^(2)=11.11,接近固体激光器,未来通过增加合束的激光单元数量并结合偏振合束可以获得更高功率的650 nm波段激光。 相似文献
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在电动汽车(electric vehicle,EV)的使用过程中,电池组内单体间的不一致性增加趋势是不可避免的。电池成组后的单体不一致可能导致电池组提前失效,甚至引发安全问题。随着云端数据的广泛应用,EV的数据可被监测,这些数据能用来评估EV的安全性和电池组一致性。虽然EV上的数据采样频率较高,但云端数据的记录频率较低(约为10~30s),而充电数据采样时间间隔可达到10s以内,因此,云端的充电数据更适合用来评估EV的电池组一致性。以锂离子电池组为研究对象,提出了一种基于云端充电数据的电池组一致性评价方法。基于云端的充电数据,对5项指标进行分析和评价,包括电压一致性、温度一致性、内阻一致性、容量一致性和电量一致性。为了对电池组一致性综合评分,提出了一种加权评分体系,进一步利用模糊层次分析法(fuzzy analytic hierarchy process,FAHP)确定权重系数。最后,基于此评分体系将3个电池组进行实验并进行评分,实验结果表明所提评价方法能有效地区分和定量描述各电池组的一致性。此外,EV数据分析结果表明,该方法可有效地应用于工程中,并能在事故发生前检测出一致性问题,从而... 相似文献
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准确的内部温度估计对动力电池的安全使用至关重要,为了在线获取准确的电池内部温度,本文提出一种基于温度估计模型的ESO-UKF电池内部温度估计方法。其中温度估计模型由Bernardi生热模型与热路传热模型组成,生热模型中端电压由神经网络获取,传热模型参数由递推最小二乘法辨识得到;该算法利用温度估计模型的离散状态空间描述,提出ESO-UKF进行电池内部温度的在线估计,将影响估计精度的传感器偏差视为扩展状态与原状态一起估计,实现了对不确定状态的估计;测试验证表明该算法的估计误差小于1℃,能够实现多工况下内部温度的在线估计,估计精度高、适应性强。 相似文献