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《毛发护理》课程PPT教学课件(讲稿)第20讲 假发、接发和造型(男发的修剪)
文档格式:PPT 文档大小:3.75MB 文档页数:8
男士修剪基本的分类 1.发造型:平头式,圆平头式,平圆头式 2.发造型:青年式,中老年式,自然式,波浪式,卷发式 3.光头类
《中药材质量标准参考资料》中药材质量标准-海龙
文档格式:DOC 文档大小:26.5KB 文档页数:2
中药材质量标准 中文名海龙 汉语拼音Hai 英文名 SYNGNATHUS 来源本品为海龙科动物刁海龙 Solenognathus hardwickii(Gray)、多棘刁海龙 Syngnathus guntheri Dunker的干燥体。 性状刁海龙体狭长侧扁,全长30~50cm。表面黄白色或灰褐色。头部具管状长 吻,口小,无牙,两眼圆而深陷,头部与体轴略呈钝角
钛钢复合板弯曲过程的扫描电镜原位观察
文档格式:PDF 文档大小:1.73MB 文档页数:6
为了研究钛钢复合板在弯曲过程中的断裂行为,利用扫描电镜原位观察了爆炸和爆炸-轧制两种工艺生产的钛钢复合板在弯曲过程中裂纹的萌生和扩展.结果表明:外弯过程裂纹萌生的角度小于内弯过程,钛钢复合板内弯比外弯具有更强的抗裂纹产生能力.在爆炸钛钢复合板的弯曲过程中,裂纹主要在波头的界面结合处和漩涡中心处萌生;在爆炸-轧制钛钢复合板的弯曲过程中,裂纹在Ti-Fe金属间化合物硬块界面处萌生.产生裂纹的主要原因爆炸钛钢复合板的波头界面结合处和漩涡中心处、爆炸-轧制钛钢复合板的界面块状Ti-Fe金属间化合物具有较高的硬度,在变形的过程中难以协调变形
广州医学院:《头颈外科学》课程教学资源(讲义)头颈外科总论
文档格式:DOC 文档大小:30KB 文档页数:1
一、了解耳鼻咽喉一头颈外科的研究范畴 二、掌握耳鼻咽喉一头颈外科任意5个研究热点方向
银—氧化锌电触头合金的组织和性能
文档格式:PDF 文档大小:993.31KB 文档页数:6
本工作研究了添加元素Te、In、Sn、Al和Ni对内氧化Ag-4-8.5wt%Zn合金组织和性能的影响。少量Te或Te、In、Sn均能改善合金组织状态,使合金中氧化物呈粒状而且分布均匀;Al、Ni则不能改变这类合金中氧化物的针状特征。结果指出,添加适当的元素和控制ZnO含量能获得高抗熔焊性、高抗腐蚀性和低的接触电阻等开关特性优异的触头材料
《硬盘维修》参考资料:第八讲 硬盘诊断要领
文档格式:DOC 文档大小:7.6KB 文档页数:2
硬盘诊断要领 1.检查电源部是否供电 (1)与硬盘相连的电源接头(Connector)的中间的插头是接地(ground)头,两边的接头各位+5V DC和+12VDC
含氟稀土渣的粘度(包头矿综合利用基础研究之一)
文档格式:PDF 文档大小:994.36KB 文档页数:12
本文包括对包头含氟稀土炉渣粘度的研究,分别测定了不同碱度,不同含氟量,不同炭化硅与碱金属含量,特别是不同稀土氧化物含量的炉渣粘度。研究结果与生产实践情况基本上一致:即增加炉渣中稀土与炭化硅含量,使炉渣度升高;但是增加炉渣中氟化钙与碱金属含量,使炉渣粘度降低;不过碱度对稀土炉渣的影响存在一个最低值范围,当炉渣碱度低于或高于这个范围时都使粘度升高。上述研究结果,对于高炉冶炼稀土合金,高炉冶炼稀土富渣(即包钢的二流程)与电炉冶炼稀土硅铁合金都有一定的参考价值
四川国际标榜职业学院:《毛发护理》第14讲 洗色
文档格式:DOC 文档大小:55.5KB 文档页数:3
有时头发中的人工色素需要清除掉。原因包括: 一、重复染发使发色太深、枯燥无光或发干颜色的不均匀 二、顾客希望回到他/她的较浅的自然发色中 三、使用了流行色后,顾客又希望颜色更自然些 四、使用的配方不正确,导致效果并非所愿 在值得庆幸的是,现在已研制出一些能将头发中的人工色素清除出去的产品
《珠算》实作十四 留头乘法、掉尾乘法练习
文档格式:DOC 文档大小:53KB 文档页数:2
实作十四留头乘法、掉尾乘法练习 注:内容见练习纸
基于YOLOv3的无人机识别与定位追踪
文档格式:PDF 文档大小:892.93KB 文档页数:7
近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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