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PLD能做什么呢?可以毫不夸张的讲,PLD能完 成任何数字器件的功能,上至高性能CPU,下至简单 的74电路,都可以用PLD来实现。PLD如同一张白纸 或是一堆积木,工程师可以通过传统的原理图输入 法,或是硬件描述语言自由的设计一个数字系统。 通过软件仿真,我们可以事先验证设计的正确性。 在PCB完成以后,还可以利用PLD的在线修改能力, 随时修改设计而不必改动硬件电路。使用PLD来开发 数字电路,可以大大缩短设计时间,减少PCB面积, 提高系统的可靠性。PLD的这些优点使得PLD技术在 90年代以后得到飞速的发展,同时也大大推动了EDA 软件和硬件描述语言(HDL)的进步
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第一节免疫学防治 一、免疫学预防 自动免疫自然自动免疫
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11.1气动技术在平带纠偏中的应用 11.2举升转向装置 11.3气动力控制及位置控制在自动化装置中的应用
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随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用,以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中,操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点,在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题,提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合,根据目标时空关系的在线学习,预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正,实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明,所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响,将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧,比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧,算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求,对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义
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研究锰元素对2205双相不锈钢耐点蚀性能的影响, 锰质量分数的变化范围为0. 93%~1. 26%.分别采用化学腐蚀法、动电位极化法研究双相不锈钢2205的耐腐蚀性能, 采用夹杂物自动分析技术研究锰对钢中夹杂物种类及数量的影响, 通过扫描电镜、能谱及夹杂物原位分析法观察化学腐蚀及电化学腐蚀前后钢中夹杂物及其周围钢基体的变化情况.采用电感耦合等离子体发光光谱测定腐蚀产物的成分.研究结果表明, 不同类型的夹杂物对耐腐蚀性能的影响不同, (Mn、Si) 氧化物以及(Mn、Si、Cr) 氧硫化物在腐蚀液中更易溶解进而促进腐蚀, 而(Cr、Mn、Al) 氧化物却很稳定.锰的加入会促进钢中(Cr、Mn、Al) 夹杂的析出, 此类夹杂物不仅自身很容易被含Cl离子的溶液腐蚀, 而且作为点蚀的起始点, 促进了点蚀坑的形成, 加快了基体腐蚀, 最终导致不锈钢耐点蚀性能的下降
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3.1研究流体运动的两种方法 3.2流体运动的基本概念 3.3流体微团运动分析 3.4连续性方程 3.5欧拉运动微分方程 3.6伯努利能量方程 3.7动量方程和动量矩方程
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产业结构优化指一个动态的行为,使某一区域的资源配置效率达到最优。这是一项复杂的 社会系统工程,目的主要是形成国民经济持续增长的强大内在推动力,获得经济增长和资 源配置高效化。近代各国的经验表明,国民经济的总量增长与结构变迁是密切地联系在一 起的,产业结构的演变往往能成为推动经济总量持续扩张的基础的启动因素
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高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验
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水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律,及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响,基于作者之前提出的数个数学模型,建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知:裂缝网络中,支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积,砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态,且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%~50%,相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响,当储层渗透率为0.05 mD时,忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%,因此在进行低渗透率储层模拟时,支撑剂非均匀分布状态不可忽略;当基质渗透率为5 mD时,产量计算差异在5%以内,此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理
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第一节供求法则 2.2.1需求分析(demand) 一、需求、需求表与需求曲线 二、影响需求的因素与需求函数 三、需求法则 四、需求的变动与需求量的变动
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