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利用FPGA和USB总线的视频图像的采集与处理系统设计
文档格式:PDF 文档大小:326.14KB 文档页数:4
构建了以FPGA为核心芯片的高速图像采集与处理系统,图形采集频率可达13.5MHz.在该系统中,采用了视频A/D芯片SAA7111A将电视信号转换成数字信号,并由FPGA作为控制器将数字信号存入SRAM中,以便进行处理,提取有用数据;系统还采用了EZUSB2131Q芯片来进行处理后的数据与PC机的传输
金属防护涂层大气腐蚀数据管理与查询系统
文档格式:PDF 文档大小:481.53KB 文档页数:5
利用数据库管理软件Foxbase+2.1在IBM/PC计算机上建立了金属防护涂层大气腐蚀数据管理与查询系统。该系统的优点是操作简单、灵活、易学,通过人机对话,用户可以对数据进行增加、修改、删除、浏览和排序等操作;也可方便地查询防护涂层在全国不同类型大气中的腐蚀数据及有关涂层的文献资料
一种新的模糊遗传算法
文档格式:PDF 文档大小:476.36KB 文档页数:5
将模糊控制思想引人到遗传算法中,进行交叉概率Pc和变异概率Pm的整定工作,并在此基础上提出了一种基于模糊控制的遗传算法——模糊遗传算法.仿真结果表明:该算法不仅能提高解的质量,而且能加速解的收敛速度
一种模糊控制小生境遗传算法的应用研究
文档格式:PDF 文档大小:635.77KB 文档页数:4
基于遗传算法的基本原理,提出一种改进的遗传算法,将模糊控制思想与小生境技术引入到其中,从而保护种群的多样性,同时使每代最优解得以保存.遗传算法加入小生境技术后虽可保持种群群体的多样性,但是不可避免的会产生部分个体的早熟以及陷入局部最优,于是加入模糊控制思想,对种群的交叉概率Pc和变异概率Pm进行模糊控制,以此为基础,形成了一种新型的模糊控制小生境遗传算法.最后通过对三个典型函数的数值分析证明了该方法的有效性和可行性.
冷轧钢板变形织构的理论模拟
文档格式:PDF 文档大小:570.53KB 文档页数:6
采用取向分布函数法研究了钢板中的轧制织构。其中以{110}滑移系滑移为基本变形机制,利用Sachs、Taylor、RC和PC等模型对轧制织构进行了理论模拟。这些理论模型可以再现体心立方金属冷轧过程中晶粒取向在{112},{111},{111}及{001}附近的聚集过程。分析表明{110}滑移系的滑移是体心立方金属十分重要的变形机制,适当参考各种变形模型可以更为准确地描述冷轧织构的形成过程。还根据冷轧织构的变化过程分析讨论了钢板应力和应变张量连续性等问题
材料大气腐蚀数据库应用软件的研制
文档格式:PDF 文档大小:599.92KB 文档页数:7
从材料大气腐蚀数据库应用系统如何在IBM/PC-XT计算机上实现的角度,介绍它的机器环境和系统构成,详细地叙述了该系统的应用程序。该系统的优点是操作方便,容易掌握。它的应用对实现全国大气腐蚀试验站的管理科学化具有重要意义
顶底复吹转炉的计算机控制
文档格式:PDF 文档大小:472.59KB 文档页数:6
以某钢厂15t顶底复吹转炉为背景,介绍用一般IBM-PC微型机实现复吹转炉计算机操作,同时提出冶炼终点钢水温度、含碳量的自适应预报和补吹智能操作,并给出程序框图和实验结果
英语试卷自动命题系统(ATMS)
文档格式:PDF 文档大小:404.21KB 文档页数:5
本文简述了利用微机M24(IBM—PC/XT兼容机)进行英语辅助教学,建立英语试卷自动命题系统(ATMS即Automatic Test—Making System的简称。);说明了ATMS的基本构成原理,给出了主要框图
应用MgS基固体电解质直接测定硫含量的初步试验研究
文档格式:PDF 文档大小:566.8KB 文档页数:7
在实验室条件下,自制了MgS与TiS2两种硫化物,组成MgS—2%TiS2'wt)并经过高温烧结处理。用MgS—2%TiS2固体电解质组成硫浓差电池:Mo[[S]Fe][MgS-2%TiS2(wt)]Mo,MoS2]Mo于1375℃无保护气氛条件下进行了铁液定硫的试验。所测电势E与化学分析的[%S]关系为log[%S]=-0.3694-0.0077E(mV)([%S]:0.013~0.134)。于1375℃下还测试了Cu-Cu2S系的硫位。推算出表征固体电解质电子电导率大小的特征硫分压Pc’对MgS—2%TiS2来讲为6×10-4pa。引入pe’和硫活度系数fs对E—[%S]关系进行了修正
油气资源开发的大数据智能平台及应用分析
文档格式:PDF 文档大小:4.85MB 文档页数:15
油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心,面向油气行业生产需求,构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池,通过数据清洗与融合提升数据质量,整合物理模拟与数据挖掘等手段,实现服务功能模块化,并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析,表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作,挖掘石油工业数据的巨大潜能,实现降本增效,建设全新的智能油气工业生态圈,完成产业升级
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