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同济大学:《宝石学》第11章 中国古玉及玉文化
文档格式:DOC 文档大小:67.5KB 文档页数:11
玉在中国起源之久,可能在全世界没有哪个国家可以相比的。据考证,全世界最早认识 石头,对它作出分类的,是我们中华民族;最早把石头中具有最美的一类叫玉的,也是我们 中华民族。中国古玉不但历史悠久,而且影响深远,玉和中国民族的历史、政治、文化和艺 术的产生和发展存在着密切关系,它曾影响了中华民族世世代代人们的观念和习俗,影响了 中国历史上各朝各代的典章制度,影响了一大批文学、历史等著作中国古玉器世代单件作 品的产出与积累
《中药鉴定》第六讲 树脂类中药
文档格式:PPT 文档大小:534.5KB 文档页数:77
以树脂入药的中药,叫树脂类中药
《VB程序应用设计》第六讲 Visual Basic的程序设计基础
文档格式:PPT 文档大小:1.69MB 文档页数:90
一、VB程序中语句的规定 V中的语句可以由中关键字、事 件、属性、函数和运算符组成并能由VB 编辑器识别的指令。语句是进行具体操 作的指令,一个语句若在一行中写不完 可以有续行。VB中用分行符“”把一 个长语句分成若干行来存放。一行中也 可以写多个语句,每个语句之间用“: “分隔。但并不提倡这种写法
上海中医药大学:《中医基础理论概要》课程教学资源(PPT讲稿)五行学说、中医脏象理论、中医病因病机理论
文档格式:PPT 文档大小:356KB 文档页数:67
(1)五行学说的哲学含义 五行学说,是研究五行的内涵、特性及生克规 律,并以五行特性为依据归类自然界各种事物和现 象,并以生克规律来阐释各事物之间相互关系的古 代哲学理论
安徽科技学院:《中兽医学》课程教学资源(PPT课件)绪论(主讲:李静)
文档格式:PPT 文档大小:8.4MB 文档页数:60
1、掌握中兽医学的概念。 2、熟悉中兽医学发展过程中有重要影响的人物、著作和事件。 3、掌握中兽医学的基本特点。 4、明确学习中兽医学的目的和方法
《有机化学》课程教学资源:第十八章 碳水化合物
文档格式:DOC 文档大小:910KB 文档页数:20
碳水化合物也称糖,是自然界存在最广泛的一类有机物。它们是动、植物体的重要 成分,又是人和动物的主要食物来源。绿色植物光合作用的主要产物就是碳水化合物, 在植物中的含量可达干重的80%,植物种子中的淀粉,根茎、叶中的纤维素,甘蔗和甜 菜根部所含的蔗糖,水果中的葡萄糖和果糖都是碳水化合物。动物的肝脏和肌肉内的糖 元,血液中的血糖,软骨和结缔组织中的粘多糖也是碳水化合物
广东工业大学:《大学物理》课程教学资源(教案讲义)06 静电场
文档格式:PDF 文档大小:393.62KB 文档页数:10
第十三章 真空中的静电场 第1节 电荷 第2节 真空中的库仑定律 第3节 电场 第4节 真空中的高斯定理 第5节 电势 电势差 静电场的环路定理 第6节 电势梯度和等势面 第14章 静电场中的导体和电介质 14.1 静电场中的导体 14.2 电场中的电介质 14.3 电容与电容器 14.4 电场的能量
《大学计算机基础》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 操作系统基础
文档格式:PPT 文档大小:1.75MB 文档页数:69
一、操作系统概述 1 中文 Windows2000 2 中文 Windows2000的运行环境和安装 3 中文 Windows2000的基本知识和基本操作 4 中文 Windows2000资源管理器 5 中文 Windows2000与ms-dos 6 中文 Windows2000控制面板 二、 Linux操作系统简介
基于极限学习机(ELM)的连铸坯质量预测
文档格式:PDF 文档大小:3.22MB 文档页数:7
针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法
面向显微影像的多聚焦多图融合中失焦扩散效应消除方法
文档格式:PDF 文档大小:0.99MB 文档页数:9
多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支,旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合,最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破,卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域,但大多数方法仅关注网络结构的改进,而使用简单的两两串行融合方式,降低了多图融合的效率,并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题,在显微成像分析的应用场景下,提出了一种最大特征图空间频率融合策略,通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块,规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程,实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略,在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响
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