当前,矢量空间模型算法已为文档搜索功能广泛实现,因为它在检索信息方面具有可靠性。根据翻译搜索古兰经的经文之一。但是,如果所使用的短语或单词与数据库中的文档中的单词不同(即使它具有一个含义),则系统将不会显示经文。我们知道古兰经具有非常深的含义,因此需要对经文进行解释。因此,本研究的重点是通过使用这些经文或圣训的讨论参数来实施搜索科学和技术搜索的经文和圣训的载体空间模型(VSM)算法。使用公制召回的20个关键字样品获得的测试结果为81%,平均时间为2.24秒。
气垫原理(空气置换)气垫移液器由执行实际测量的活塞-气缸系统组成(图1)。气垫将吸入塑料尖端的样品与移液器内的活塞隔开。活塞向上运动会在尖端产生部分真空,从而将液体吸入尖端。活塞移动的气垫就像一个弹性弹簧,尖端中的液体体积由此悬浮。由于该空气体积的膨胀,活塞移动的体积约为比所需吸入的液体体积大 2% 至 4%。这种膨胀通过考虑死体积和移液器尖端的提升高度的系数来补偿。气垫移液器必须通过设计措施尽量减少温度、气压和湿度的影响,以免影响分液精度。
气垫原理(空气置换)气垫移液器由执行实际测量的活塞-气缸系统组成(图 1)。气垫将吸入塑料吸头的样品与移液器内的活塞隔开。活塞向上运动会在吸头中产生部分真空,从而将液体吸入吸头。活塞移动的气垫就像一个弹性弹簧,吸头中的液体体积由此悬浮。由于该空气体积的膨胀,活塞移动的体积比所需吸入的液体体积大约大 2% 到 4%。这种膨胀通过考虑死体积和移液器吸头的提升高度的系数来补偿。必须通过设计措施将温度、气压和湿度对气垫移液器的影响降至最低,以免影响分配精度。
2018 年脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛中的 MR 图像数据集包含 285 张胶质瘤患者图像,用于训练 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 架构通过最小化多方面目标函数来为图像内的每个感兴趣区域派生掩码、边界框和标签。我们使用 90% 的 BraTS 数据进行网络训练,5% 用于验证,5% 用于测试。由于训练 Mask R-CNN 模型的计算要求很高,因此使用罗文大学的高性能计算机 (HPC) 进行大部分实验。该模型使用 4 个 NVIDIA Tesla K20m GPU 进行训练,并采用多线程技术来加速将数据加载到内存中的过程。
本文研究以参数方式设计制动冷却管道。这是绝对必要的,即使由于在汽车的原型阶段不断变化而持续的变化,它也会不断地改变它,这也会影响管道的设计。该研究还通过最大程度地减少压降下降并查看管道横截面和管道内部流动分离的速度分布,通过更改IT的各种参数来研究计算机流体模拟的优化。在设计阶段之后,进行了管道的工程方面,涉及制动导管的安装和设计方法,系统的包装,所使用的材料和碳纤维上色以及根据Koenigseggsegg Startards的表面质量,以及使风管的内部表面光滑的方法。关键字 - 参数设计,计算流体动力学,混合层压板,增强器/CAUL平板
本文提出了针对非BOLONOMIC车辆的稳定跟踪控制规则。通过使用Liapunov函数来证明该规则的稳定性。对车辆的输入是参考姿势(x,y ,, 8)'和参考速度(v,ar)'。本文的主要目的是提出一个控制规则,以找到合理的目标线性和旋转速度(v,a)'。线性化系统的微分方程对于确定对小干扰的关键倾倒参数很有用。为了避免任何滑倒,引入了速度/加速度限制方案。有或没有速度/加速度限制器的几个合理结果。本文提出的控制规则和限制方法是与机器人无关的,因此可以应用于具有死亡算力能力的各种移动机器人。此方法是在自动移动机器人Yamabico-11上实现的。获得的实验结果接近速度/加速度限制器的结果。
摘要— 分析了检查机载激光扫描数字高程模型平面精度的当前技术水平。介绍了所提出方法的原理,包括数学方程。特别强调了用于与真实值进行比较的导出点的精度。应用最小二乘调整,通过迭代确定权重作为校正大小的函数来减少观测中误差的影响。使用来自丹麦新数字高程模型的数据进行了实际测试。所需的参考值是通过航空图像和摄影测量技术得出的。一些地面控制点由 GPS 确定。然后根据从该方法的实际使用中获得的经验讨论了该方法的可靠性和实用性。结论是,所提出的方法是准确的、对错误具有鲁棒性的并且具有自动化的潜力。
基于快速傅里叶变换 (FFT) 的相位跟踪算法,如先前提出和采用的 [20, 36];在 FFT 幅度中,8 至 13Hz 之间的主要 alpha 频率分量和相应的相位用于获得简单的正弦函数来预测即将到来的相位。当预测的相位下降时,根据运动想象类别通过左或右振动马达传递振动 100 毫秒,刺激间隔设置为 100 毫秒。因此,提取 C4 通道 alpha 相位用于左侧运动想象试验,当预测的相位下降时激活左侧振动马达,反之亦然。刺激会话结束后,受试者执行与刺激前相同的运动想象任务