系統采用人機交互的方式，界面美觀友好，信息查詢靈活、方便，數據存儲安全可靠。 歌星點歌，根據演唱歌星的名字來查詢選擇歌曲。 數字點歌，按照歌曲名稱編號進行查詢選擇歌曲。 拼音點歌，根據歌曲名稱的每一個漢字拼音打頭的字母來選歌。 歌名點歌，根據歌曲名稱來檢索歌曲。 系統最大限度地實現了易維護性和易操作性。
上傳時間： 2013-12-20
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摘要計算機網絡安全是信息安全至關重要的一個環節由于計算機網絡系統的復雜性和網絡技術的高速發展無法保證網絡系統是安全免疫的網絡漏洞掃描技術利用最新的網絡安全技術以及時取得 網絡系統安全狀況的最新信息防止重大安全隱患的發生同時協助網絡管理者能夠以最新的網絡掃描技術及時有效地取得網絡節點信息分析網絡系統的安全現狀以最大限度地保證網絡服務的可靠性 持續性
上傳時間： 2013-12-30
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1系統采用人機交互的方式，界面美觀友好，信息查詢靈活、方便，數據存儲安全可靠。 2歌星點歌，根據演唱歌星的名字來查詢選擇歌曲。 3數字點歌，按照歌曲名稱編號進行查詢選擇歌曲。 4拼音點歌，根據歌曲名稱的每一個漢字拼音打頭的字母來選歌。 5歌名點歌，根據歌曲名稱來檢索歌曲。 6系統最大限度地實現了易維護性和易操作性。
上傳時間： 2013-12-24
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函數實現對InSAR復相位信號的基于局部頻率估計的“斜坡自適應濾波” 此濾波方法特別適用于InSAR相位圖濾波，能在濾除噪聲的同時最大限度地保留有用信息
上傳時間： 2013-12-09
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大功率永磁無刷直流電機及其系統研究(博士論文) 大功率永磁無刷直流電機驅動系統由于運行效率高、調速性能好、可靠性高等優 點,在國外已成功應用于對系統效率、可靠性有特殊要求的推進領域中。然而,國際 上關于大功率永磁無刷電機及其驅動系統的成套技術一直對我實行封鎖 在國內,永 磁無刷電機的研究主要集中在中小功率方面,大功率永磁無刷直流電機及其驅動系統 的研究尚處在起步階段,在大功率永磁無刷電機的設計和驅動系統的研制方面都存在 大量值得研究的問題。 本課題為研究大功率永磁無刷直流電機及其驅動系統而設計了一臺 50kW多相永 磁無刷直流電機,該電機的設計最大限度地模擬了某大功率多相永磁無刷直流電機的 基本結構,驅動系統也基本采用了某大功率永磁無刷直流電機的主電路結構。本文以 該電機為分析和研究對象,對大功率永磁無刷直流電機及其驅動系統的工作原理、參 數選取和電機工作情況進行了分析、總結和預測,為大功率永磁無刷直流電機及其驅 動系統的研制提供了寶貴的經驗。全文內容如下: 首先,介紹了一種以晶閘管為主要功率元件的大功率永磁無刷直流電機驅動系統。
上傳時間： 2017-08-22
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通過分析測量值丟棄法和整體平移法的優勢和局限性, 提出了聯合卡爾曼法。它采用設 置標準差門限把測量值丟棄法融合到整體平移法中 , 利用測量值丟棄法在處理偏差較大的測量值方 面的優勢, 消除偏差較大的測量值對后續估計值的影響, 有效抑制了卡爾曼濾波的不收斂, 降低了對可 采用系數的限制, 從而使可采用的系數進一步降低, 更大程度地消除了非視距誤差, 提高定位精度。
標簽： 定位
上傳時間： 2015-04-19
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《新概念英語》是世界聞名的英語教程。本版是該書出版30年來經作者親自修訂的唯一新版。這套經典教材通過完整的英語學習體系，幫助學生掌握英語的4項基本技能——聽、說、讀、寫，使學生能在學習中最大限度地發揮自己的潛能。 為了使更多的英語學習者能夠掌握《新概念英語》（新版）的精髓，我們按照教材同步制作《新概念英語》（新版）VCD。該VCD由北京外國語大學和北京大學具有豐富教學經驗的英語教授和講師，按照教材特點進行同步輔導與講解。 《新概念英語》（新版）針對中國學生學習英語過程中的重點、難點、疑點問題提供詳盡的指導，并對詞匯、語法、聽力、口語、寫作等英語能力進行全方位的訓練，幫助學習者打下扎實的語言基本功，盡快提高英語的綜合應用能力。主講老師簡介：梁泓，現任教于北京外國語大學英語學院。主教本科二年級的英語精讀、口語、聽力等課，她曾獲2001年度北京外國語大學基礎階段外語教學“陳梅潔”獎，其教學嚴謹、自然且具有啟發性，廣受學生歡迎。曾參與編寫教材《美國研究讀本》、《現代大學英語》，參與翻譯《中國參與世界》、《為什么20世紀是美國的世紀》，2001年7月應美國雅禮協會之邀赴耶魯大學從事短期研究。
標簽： 英語
上傳時間： 2016-06-29
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標簽： 都是
上傳時間： 2019-03-28
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邏輯電路模擬器PRO使您可以設計自己的數字電路。您是否想了解電子產品的工作原理？該應用程序可幫助您學習電子學的基礎知識，并提供所有邏輯元件來創建驚人的邏輯電路。本軟件適應于Android平臺功能：*模擬器通過其直觀的界面和許多可供探索的選項，使快速輕松地設計組合邏輯電路成為可能。*具有教育意義的應用程序，為可以使用的元素的提供大量信息。*輕松導入，導出和共享項目。*相互嵌入電路。*如果您遇到困難，這里有很多教程和使用技巧可以幫助您。*出色的平板電腦支持，我們的模擬器旨在最大程度地利用您的平板電腦。*該應用程序可自定義主題，并具有*黑暗模式*（保持眼睛安全）。*有很多可用的元素：大量邏輯門，可編程陣列，鎖存器，觸發器，發生器，設備傳感器等。
標簽： 邏輯電路模擬器
上傳時間： 2021-12-16
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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