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11.
第五届全国模式识别与机器智能(PRMI)学术会议于1986年5月27日至30日在西安召开。我们应邀参加了这次会议,并在会上宣读了论文。现将会议情况及国内目前模式识别和人工智能研究的动向综述如下:  相似文献   
12.
对高等职业院校体育教学和教学组织形式的现状及挑战进行分析.体育教学组织形式作为实现体育课程教学目标的组织结构方式,是体育教学目标和内容得以实现的保证.高职院校体育教学改革的深入和发展,将使体育教学组织形式出现新的发展和变化,即多种教学组织形式并存、共同发展的新局面.  相似文献   
13.
从民俗学的角度,以徽州民俗体育——轩辕车为例,对其进行考察分析.研究认为:以轩辕车为代表的徽州民俗体育,是在特定区域环境下形成的,具有民俗学特征和内涵的中国传统文化形态,反映出黄山民众对传统文化的民俗信仰和精神生活需求.  相似文献   
14.
王茹  刘路  陈双  周军凤 《科技信息》2011,(11):408-409
自2002年以来,黄河连续实施了10次调水调沙,河床明显刷深,防洪效益显著,然而随着调水调沙的开展,近年来出现了引黄闸引不出水的问题,致使引水不能满足工农业需要,制约了滨州社会经济的发展。本文从影响引黄闸引水能力的因素入手,分析了调水调沙对引黄闸引水能力影响的程度。得出黄河来水减少和闸后渠道淤积是影响引水的主要原因,并提出修建临时工程稳定河势、改造引黄闸、修建提水泵站、及时清淤、建设闸前拦沙设施等措施来提高引黄闸引水能力。  相似文献   
15.
针对现存资源描述框架(RDF)查询方案不能满足日益剧增的海量RDF数据的关键词搜索要求,提出一种面向大规模RDF数据的分布式搜索算法(KDSOS).该算法首先结合RDF本体构建查询关键词对应的本体子图集并利用评分函数评分;其次在大规模的RDF数据图上优先搜索评分高的本体子图对应的结果子图,直到找到Top-k结果.实验结果表明,KDSOS算法在搜索效率和准确率上都具有明显的优势.  相似文献   
16.
郑亮  孙龙龙  陈双 《科学技术与工程》2021,21(16):6758-6763
为了解决当前工业自动导引车(automated guided vehicle,AGV)栅格地图下路径规划算法存在路径转弯较多、弯曲度较大、搜路时间较长且距离障碍物近等问题,基于A?算法提出了一种改进路径规划算法.首先,通过在全局地图中设置路径关键节点,生成关键点拓扑地图,并利用Floyd算法进行最短路径规划,输出路径节点集合;其次,利用A?算法对集合中相邻节点进行路径规划,并将生成的路径进行拼接;最后,通过引入贝塞尔曲线对拼接路径进行平滑处理,以获取全局路径.实验结果表明:本文算法规划的路径转弯更少、弯曲度更小、搜索时间更短且能完全避开障碍物行走,更符合工业AGV的应用环境.  相似文献   
17.
从体育课程目标、教材建设、教学内容、教学模式、教学考核评价和教师队伍建设六个方面,对国内有关高职院校体育改革研究进行了综述,并就未来高职院校体育改革研究中应注意的课程建设、课余体育及组织等问题进行了探讨.  相似文献   
18.
智能轨迹导引控制算法在电加热炉温度控制中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对电加热炉的温度恒定需求,分析系统加热的数学模型和温度变化的滞后特性,改进的控制策略为:ITGC(intelligent track guiding control)——智能轨迹导引控制算法。在Matlab/Simulink仿真环境中,比较分析使用常规PID和此控制策略的温度响应特性。真结果表明,后者具有响应快、控制精度高、无振荡、超调量小的优点。将其应用于实际系统中,实验结论为,此策略能克服温度的大时滞、非线性变化,使得温度有效控制在(500±2)℃;其响应速度、控制精度均优于常规PID,而且系统设计方法简单,能方便地用于实际工业控制中。  相似文献   
19.
弓馨  宗长富  陈双  卢延辉 《科学技术与工程》2012,12(10):2354-2357,2363
基于Matlab/Simulink应用环境,建立1/4车辆三自由度平顺性模型,对随机路面输入下的汽车平顺性进行仿真。应用参数敏感度理论,分析悬架弹簧刚度、悬架橡胶件垂向刚度、座椅刚度和轮胎刚度对座椅和地板垂向加速度均方根值的影响。根据仿真分析结果,对某款轿车橡胶元件进行了试验优化。仿真和试验结果表明:改变橡胶元件刚度可以有效地提高汽车平顺性。  相似文献   
20.
分别以三聚氰胺和戊二醛改性壳聚糖,三价铬离子改性羧甲基纤维素钠(CMC)制备了mCMC/Mel-CS双极膜.阴膜层经三聚氰胺改性后,离子交换容量增大、膜的交流阻抗降低.J-E工作曲线的测试结果表明,以该双极膜装配的电解槽工作电压较低.在40mA·cm-2的工作电流密度下,电解槽工作电压低于4.3 V.  相似文献   
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