带本书向未来

来源 :科学之友 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dotnetgroup
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
博尔赫斯曾说过,这世上如果有天堂,那一定是图书馆的模样.rn前段时间,跟随期刊党支部去太原市图书馆参加“马克思书房”党史公开课学习,使我对这句话有了更深刻的认识.新建的场馆完全颠覆了早前脑海中对图书馆的刻板印象,取而代之的是满满的科技感和高级感.太原市图书馆呈“书本”状,6层挑高的大厅宽敞明亮,细碎的台阶、开放的楼层犹如层层书架.拾阶而上,每一层藏书都跃然眼前,很容易就能体会到其“书山有路勤为径”的深刻寓意.
其他文献
针对传统的具有色彩特征的CamShift算法可以在弱干扰场景中实现良好的跟随,但在光线明显变化或相似颜色干扰的复杂场景中跟踪性能较差的劣势,采用颜色、纹理和边缘特征进行自适应融合的方法来提高算法的抗干扰能力,并通过目标框的尺寸限定和概率密度图的修正进一步提高算法在复杂场景下跟随的稳定性。分别使用机器人操作系统(robot operating system, ROS)跟随小车对优化后的改进算法进行验
针对大数据环境下并行支持向量机(support vector machine, SVM)算法存在噪声数据较敏感、训练样本数据冗余等问题,提出基于粒度和信息熵的GIESVM-MR(the SVM algorithm by using granularity and information entropy based on MapReduce)算法。该算法首先提出噪声清除策略(noise cleaning, NC)对每个特征属性的重要程度进行评价,获得样本与类别之间的相关度,以达到识别和删除噪声数据的目的;其
预警机在巡逻过程中较多的无坡度转弯飞行将显著地影响其巡逻时间,为研究无坡度转弯对其巡逻时间性能的影响。首先,针对预警机无坡度转弯受力特点,建立了无坡度转弯动力学模型;其次根据飞机无坡度转弯动力方程,建立无坡度转弯耗油率求解方法及流程,进而求得飞机巡逻时间变化量;最后研究了转弯角速率、飞行高度、左右发动机推力差值等因子对耗油率和巡逻时间的影响规律。研究结果表明:相比正常平飞状态,无坡度转弯耗油率可增加12%,飞机巡逻时间性能将降低约10%;转弯角速率越大,巡逻时间越短;无坡度转弯飞行高度越高,耗油率增量越大
降膜蒸发器蒸发性能的好坏取决于换热管内液膜的厚度及其稳定性.布膜器是决定液膜厚度和稳定性的关键部件.为了提高液体在切向狭槽布膜器中的布膜效果,建立切向狭槽布膜器液
为了从大量日常收集的航空安全信息中快捷、准确、高效地获取可能存在的安全隐患,为安全风险控制提供明确的改进方向,结合文本分析和机器学习对给定类型的航空安全信息根据其内容聚类是挖掘有效信息的重要基础。以2017年中国民航收集的系统失效/卡阻/故障事件为样本,在Python 3.6环境下通过对文本预处理,采用对数的词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)进行特征提取以及K-means方法,建立该样本信息的自动聚类模型,基于多维缩放(m
测量精度是评估雷达是否满足试验要求的关键指标.首先针对少量的雷达外测定轨评估数据,结合灰色系统理论提出一种基于改进灰色关联分析理论的方法,研究雷达外测数据与精轨数
强夯法因其经济便捷、效果显著等优点,已成为目前应用最广泛的地基处理方法。目前,中国强夯施工信息化水平较低,夯沉量的监测普遍采用人工测量,测量设备信息化程度低且精度差,难以实现对强夯数据的精准控制与信息化管理。针对目前夯沉量测量存在的痛点问题以及信息化监测的工程需求,提出基于全球导航卫星系统-动态后处理(global navigation satellite system-post processed kinematic, GNSS-PPK)的夯沉量监测技术,采用远程无线电(long range radio
为解决对非线性采样系统的状态空间Hammerstein模型难以辨识的问题,提出了基于组合信号源的辨识方法。首先用组合信号源将静态非线性环节和动态线性环节分离。其次,采用模糊神经模型拟合静态非线性环节,有效地避免了采用多项式方法逼近非线性函数的限制,拓宽了非线性模型的适用范围;采用子空间算法估计采样系统的状态空间参数矩阵。最后,通过对两个非线性Hammerstein系统模型的仿真,验证了所提出的辨识方法,既简化了辨识过程,对非线性模块能够较好地拟合,又可以很快估计出状态空间方程系数矩阵,从而证明了所提方法的
21世纪是美学的世纪,在审美语域下,朗读就是要解决在掌握一般朗读规律和技巧之后深入进行审美观念的追问,感受“音有万态之殊,言蕴无穷之妙”。其中的朗读语感是文字刺激的感
针对驾驶人危险辨识影响因素,开展危险辨识试验数据与自我报告数据的采集,采用k-means聚类分析方法将危险辨识时间划分为3类,进而基于有序Logistic回归分析方法检验不同影响因素的显著性。试验分析结果表明,危险情境特征对驾驶人危险辨识时间有影响,交通情境越混乱,所需时间越长,且交通情境越危险,所需时间相对越短;同时,驾驶人特征及其经历对驾驶人危险辨识时间有影响,男性的危险辨识时间较女性更短;摩托、电动车驾驶经历越丰富,危险辨识能力相对越好;驾龄、驾驶里程与自行车驾驶经历对危险辨识时间并无显著影响。环境