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针对TTE (time-triggered Ethernet, TTE) 网络对业务安全性与对业务实时性要求高的问题, 提出了一种自适应双冗余的网络结构, 设计冗余报文的时间标签, 自适应恢复传输, 并设计了TTE网络中的混合流量(TT (time-triggered) 流, RC (rateconstrained) 流, BE (best-effort) 流) 调度规划方法, 根据报文的重要性, 发送端自适应的对网络报文进行分类, 其中, TT信息双网备份传输, RC、BE信息在双网分散传输.此外, 基于确定性网络分析方法, 推导了自适应双冗余调度方法下RC流的闭式延迟界, 并仿真验证了在极限网络、确定网络以及排队论仿真模型下所提方法减小网络延迟的效果, 满足TTE网络在保障业务安全性的情况下对业务实时性的要求
文档格式:PDF 文档大小:3.58MB 文档页数:7
-10 μm白钨矿的浮选回收率低, 导致大量白钨矿损失于尾矿中, 造成资源浪费, 而载体浮选是提高-10 μm白钨矿回收率的有效方法之一.根据粒级以及粒级组成对白钨矿浮选的影响, 通过浮选试验、理论计算和仪器检测等方法研究了-10 μm细粒级白钨矿的自载体浮选, 同时研究了载体比例、载体含量和碳酸钠对白钨矿自载体浮选的影响.研究结果表明, 油酸钠为捕收剂时, 在合适的载体粒度和载体比例下, 自载体浮选是提高-10 μm白钨矿回收率的有效方法, 碳酸钠可强化白钨矿的自载体浮选, 扩大载体比例和载体粒度范围.机理研究表明, 白钨矿
文档格式:PPT 文档大小:419.5KB 文档页数:22
振动 共振 (简谐振动) 受迫振动 自由振动 阻尼自由振动 无阻尼自由振动 无阻尼自由谐振动
文档格式:DOC 文档大小:118.5KB 文档页数:28
爱国主义教育,是大学生思想政治教育的重点。深入进行民族精神教育,要引导大学生增强民族自尊心、自信心、自豪感,做到以热爱祖国、贡献全部力量建设社会主义祖国为最大光荣,以损害社会主义祖国利益、尊严和荣誉为最大耻辱。这是我们对大学生进行爱国主义教育的思想认识基础。新时期的爱国主义教育尤应让学生在自己的耳闻目睹和亲身经历中去感悟,让学生在交流与讨论以及老师的讲解中更加深入对新时期爱国主义的认识,培养坚定的爱国主义情感。通过对大学生的爱国主义教育,主要是要解决大学生如何看待和处理自己与国家之间的关系问题。对当代大学生的爱国主义教育,就是要从培养中国特色社会建设事业需要的职业劳动者出发,使学生能够明确爱国主义的科学内涵,并且从中华民族优良传统和时代价值以及新时期的爱国主义两个方面,加深对爱国主义的认识与理解,自觉养成真挚的爱国主义情感,坚信可以通过自己的劳动贡献报效祖国和人民,从而成为令人尊敬的坚定的爱国者
文档格式:PPT 文档大小:7.25MB 文档页数:84
采油方法: 将流到井底的原油采到地面上所采用的方法,其中包括自喷采油法和人工举升两大类。 自喷采油法:利用油层自身的能量使油喷到地面的方法。 人工举升或机械采油法:当油层能量低不能自喷生产时,则需要利用一定的机械设备给井底的油流补充能量,从而将油采到地面。 第一节 自喷井生产管理与分层开采 第二节 自喷井节点系统分析 第三节 气举采油
文档格式:PPT 文档大小:3.14MB 文档页数:65
◆什么是自适应控制系统? ◆为什么需要自适应控制? ◆自适应控制的主要方案 ◆自适应控制的设计和理论问题
文档格式:DOC 文档大小:31.5KB 文档页数:4
第五章:人与自然的关系与可持续发展 第一节:人与自然的关系 一、人与自然的对象性关系 自然界中一旦出现了人,就产生了人和自然的对象性关系。 这种对象性关系包括两个方面: 1、人对自然界的受动性:人不能脱离自然界而生活,也不能摆脱自然界规律的支配。 2、人对自然界的主动性:人并非消极地依赖自然界而生活,而能(或能动性)认识自然界的规律性,按自然规律去改造自然,并在改造自然的活动中完善自身。这也正是人类发展科学技术的目的
文档格式:PPT 文档大小:5.97MB 文档页数:70
时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入
文档格式:PPT 文档大小:46.5KB 文档页数:18
自我开放亦称自我暴露、自我 表露,是指咨询师提出自己的情感、 思想、经验与求助者共同分担
文档格式:PDF 文档大小:11.7MB 文档页数:115
9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制
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