检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：安康兰州理工大学

学位级别：硕士

进入21世纪,随着计算机技术和科技的进步,计算机仿真逐渐成为工程设计和提高产品性能的手段和方法,在科研和工程领域应用越来越广泛。三维计算机重构技术作为计算机仿真的一个重要的技术手段,具有重要的作用。在仿真过程中多部件多载荷... 详细信息

进入21世纪,随着计算机技术和科技的进步,计算机仿真逐渐成为工程设计和提高产品性能的手段和方法,在科研和工程领域应用越来越广泛。三维计算机重构技术作为计算机仿真的一个重要的技术手段,具有重要的作用。在仿真过程中多部件多载荷的变形几何体如何实现建模成为建模的重点和难点。本论文主要是以ABAQUS软件为平台,二次开发为途径,使用python脚本编写程序,实现四面体、五面体、六面体网格的变形几何体重构,从而开发出一种新的建模方法,为多载荷加载过程中的建模奠定基础。编程实现的方法和步骤可以分为以下几个步骤:1.获取变形几何体的数据:编写脚本程序实现数据的后处理。在数据ODB文件中包含了建模过程中需要的节点数据信息。首先通过访问ODB文件,获取原始节点坐标和位移节点坐标,并将这些数据以文档的形式保存,利用简单的算法将这些数据进行后处理,最终得到变形后的数据节点坐标,处理得到数据结果列表,并保存和查看数据。2.重构变形几何体:编写脚本程序实现重构过程,重构原理是利用结果数据列表,通过ABAQUS中由点构线、由线构面、由面构体的方法,构建变形后的每个不同的单元,经过循环重构出所有的单元,所有的单元需要在这个基础上采用一定数目的单元个数进行合并,最后合并为一个变形实体。3.修复表面的网格:在重构后几何体内部可以合并掉相互之间的点和线,但是在几何体表面会产生大量的网格,这些网格需要编写脚本程序利用拓扑功能实现对表面网格的修复,完成最终的重构。在多部件的几何体在重构的过程中会出现数据结果的错位,为了准确得到数据结果,需要在建模的时候为每个部件建立一个节点坐标,因为每个部件的编码都是从一开始进行编码,读取时多组编码会在读取数据时发生数据的相互错位。根据不同的模型,一般划分网格技术有四面体网格技术、五面体网格、六面体网格,四面体网格适用于比较复杂结构的网格,五面体和六面体网格比较适合规则形状的模型。通过开发实现了混合网格的重构,实现了网格重构的过程,实现了数据的可视化,为变形几何体的建模提供建模方法和思路。

关键词：二次开发变形几何体多晶体重构 python语言可视化过程

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基于GA-BP神经网络的击剑专项成绩预测系统的研究与实现

基于GA-BP神经网络的击剑专项成绩预测系统的研究与实现

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作者：王海峰中国海洋大学

学位级别：硕士

随着人工智能和数据挖掘掀起的科技浪潮，新兴的计算机技术在体育运动领域有着广阔的应用前景。击剑作为一项历史悠久的体育运动项目，自上世纪五十年代传入我国至今，在近七十年的培育和发展中，从一个较为小众的体育运动项目逐渐被大... 详细信息

随着人工智能和数据挖掘掀起的科技浪潮，新兴的计算机技术在体育运动领域有着广阔的应用前景。击剑作为一项历史悠久的体育运动项目，自上世纪五十年代传入我国至今，在近七十年的培育和发展中，从一个较为小众的体育运动项目逐渐被大众熟知，在竞技体育方面，中国击剑队多次荣获奥运会以及世界大赛的奖牌，运动员的整体技战术水平也在逐年上升。在长年累月的训练中，积累了大量的训练数据，重视这些数据并挖掘和预测未来的击剑专项成绩将为各级运动队和击剑俱乐部在比赛中取得更优异成绩提供参考，有利于击剑运动的发展和推广。　　本文设计并实现了基于遗传算法（GA）优化BP神经网络的击剑专项成绩预测系统，通过对以往的训练数据、生理指标和专项成绩之间的关系进行分析，以此对运动员未来的专项成绩做出预测。本文主要从以下几个方面展开工作：　　首先对运动成绩预测的相关研究背景和相关技术的应用现状进行了探讨，通过整理和分析国内外的研究现状确定了研究方向。随后介绍了数据预测的相关理论以及本文所需要使用的算法、模型，明确了模型的设计思路和算法执行过程。其次分析了影响击剑专项成绩的因素，主要从运动员技战术水平、身体素质、心理素质、身体形态等因素入手，针对每个影响因素，深入发掘可以量化这些因素的具体指标，最终确定了包括训练方式和生理指标在内的共12项特征。　　通过借助python数据预处理库中的数据预处理方法，对数据进行了归一化处理和特征选择;接下来设计了BP神经网络模型，确定了模型的结构和参数，主要包括确定神经网络的层数、各层节点数以及激活函数等;随后针对BP神经网络固有的缺陷，确定了遗传算法的优化思路、算法的执行流程和参数设置。　　在系统的设计和实现阶段，首先从功能需求和性能需求两方面进行了较为完备的需求分析，通过需求分析后进行了系统的总体设计和架构划分。随后根据划分出的各个模块，在详细设计阶段对系统的每个功能模块进行了详细的设计。　　最后在系统实现阶段，对系统实现过程中的核心思路、核心代码以及重要界面进行了介绍和展示，通过制定系统测试方案，对系统进行了较为完备的测试过程。结果表明，基于GA-BP神经网络的击剑专项成绩预测系统能满足设计需求，有着重要的实用价值和推广意义。

关键词：体育成绩预测系统软件设计数据挖掘 BP神经网络遗传算法 python语言

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IT自动化运维平台设计与实现

IT自动化运维平台设计与实现

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作者：庄永劼电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术的广泛应用,特别是互联网和大数据技术的快速发展,各行各业对IT服务的需求越来越旺盛,使得服务器、应用系统、数据库等的数量和复杂度不断增加,这使得IT部门运维的难度和运维成本不断增加。然而,低效的传统运维模式已经不... 详细信息

随着信息技术的广泛应用,特别是互联网和大数据技术的快速发展,各行各业对IT服务的需求越来越旺盛,使得服务器、应用系统、数据库等的数量和复杂度不断增加,这使得IT部门运维的难度和运维成本不断增加。然而,低效的传统运维模式已经不能满足客户的需求,因此向自动化运维模型转型势在必行。本文基于数据中心对IT运维服务的实际需求,设计并开发了一套IT自动化运维平台,旨在改变人工运维模式,提供运维效率,节约运维成本。通过IT自动化运维管理平台建设,对运维管理流程进行了规范化和标准化,为自动化运维打下基础。在本文中,对建设单位数据中心的运维需求进行了充分的调研和分析,得出了可行性分析结论,开发IT自动化运维平台具有极高的可行性;本平台采用MVT模式进行开发,使得显示模块与业务模块分离,降低了程序的开发难度,提高了系统的可维护性和扩展性。整个平台主要包括系统管理、服务台、事件管理、问题管理、变更管理、工单管理、知识库管理、资产管理等功能模块。系统管理中主要实现对用户、部门、角色、权限和字典等基础信息的管理和维护功能;知识库管理和资产管理分别针对维护过程中归纳总结的知识和数据中心的软硬件资源进行管理;服务台、事件管理、问题管理、变更管理和工单管理主要实现IT自动化运维过程中的标准化业务流程。本文设计和开发的自动化运维平台通过功能测试进行了严格的测试,符合数据中心对自动化运维管理的业务需要,在一定程度上降低了运维成本,提高了运维效率。

关键词：自动化运维 Django框架 python语言 B/S架构 MVT模式

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基于CBR的旅游智能推荐系统研究

基于CBR的旅游智能推荐系统研究

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作者：李维同济大学

学位级别：硕士

随着智慧旅游和旅游信息化的发展，目前旅游系统对旅游目的地和旅游产品的简单搜索功能已经不能满足用户的需求，提供个性化的旅游信息推荐的系统引起研究者们的关注。现有的旅游推荐系统含有数据稀缺性和冷启动等问题，本文将案例推理... 详细信息

随着智慧旅游和旅游信息化的发展，目前旅游系统对旅游目的地和旅游产品的简单搜索功能已经不能满足用户的需求，提供个性化的旅游信息推荐的系统引起研究者们的关注。现有的旅游推荐系统含有数据稀缺性和冷启动等问题，本文将案例推理法应用到旅游推荐系统的研究中，前期构建旅游案例库，后期设计匹配算法与用户交互，根据用户的个性化需求快速推荐出旅游信息，一定程度上改进了现有研究含有的数据稀缺性和冷启动问题。　　该系统主要实现了三个主要功能模块，包括案例收集模块、案例库构建模块以及案例匹配模块。案例收集模块根据构建的案例库框架，设计基于python语言的多线程代理IP爬虫脚本，爬取浙江省750个景点信息和6410篇游记。案例库构建模块对爬取的数据根据旅游目的地类型进行分类，并进一步清洗和整理，构建索引表，存储至MongoDB数据库。案例匹配模块针对结构化数据和非结构化数据，分别设计了基于Find函数的匹配算法和基于深度学习的匹配算法。前者调用Find搜索引擎，匹配用户的旅游偏好List，后者调用Jieba和Word2Vec，计算初步匹配结果与用户自定义旅游需求的文本相似度并排序。系统网站基于Flask框架敏捷开发，采用前后端分离的MVC模式，调用后端的匹配算法，返回前端展示，实现与用户的交互。　　本系统对旅游类网站的数据进行了提取和分析处理，构建提供解决方法的旅游案例库，设计案例匹配算法提供用户个性化的旅游信息推荐服务，对旅游类推荐系统的研究有一定的借鉴意义。

关键词：推荐系统网络爬虫文本相似度 python语言 MongoDB数据库

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基于相似度组合的主观题评分系统研究

基于相似度组合的主观题评分系统研究

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作者：肖灵云昆明理工大学

学位级别：硕士

在学校及企业的考试中,中文主观题是必不可少的考试类型。目前对中文主观题的批改仍采用人工方式,这种方式不仅时间耗量大、工作量大,而且不同教师之间评分标准有差异,易受改卷人主观因素所造成的评分偏差,体现不出考试的公平性,因此研... 详细信息

在学校及企业的考试中,中文主观题是必不可少的考试类型。目前对中文主观题的批改仍采用人工方式,这种方式不仅时间耗量大、工作量大,而且不同教师之间评分标准有差异,易受改卷人主观因素所造成的评分偏差,体现不出考试的公平性,因此研究并实现主观题自动评分系统能提高教师批改试卷的效率及公平性。由于中文主观题文本表达方式灵活性高、语句语义信息无法预测前后文内容、词向量表示的空间具有离散性等特点,使得基于文本、语义、关键词相似度主观题评分模型离实用存在一定的差距,从而使得实现中文主观题自动评分有一定的困难,因此本文从以下方面对主观题评分系统进行研究。首先,关键词相似度会忽略语句信息和文本信息,语句语义相似度易忽略语句与前后文之间的关联;文本相似度有时会忽略掉关键词的作用。因此针对文本、语义、关键词相似度的不足,根据主观题答案中要求的整体语义的准确度,本文提出基于相似度组合的方式构建主观题评分模型,可根据评分逻辑灵活地调整阀值,能提高主观题的相似度。通过依次判断相似度值是否达到阀值,若达到则输出满分,如果都未达到阀值,则从这三个相似度中选出最大的相似度值作为该考生答案的最终相似度值。其次,将主观题考试试题作为实验数据集,用相似度组合方法进行评分,并采用方差及偏差率作为衡量标准,对本文提出的基于相似度组合的评分模型进行验证,并将基于相似度组合的评分结果,与基于word2vec的评分结果、基于doc2vec的评分结果、基于tf＿idf的评分结果以及学习通系统中的主观题自动评分结果进行对比,实验表明本文提出的评分结果的方差及偏差率都较小,稳定性较好。然后采用面向对象开发方法,使用UML模型对主观题评分系统进行需求分析、结构设计,活动、时序、类设计和数据库设计。最后使用python语言、Django框架、Py Charm作为集成环境进行开发。实现基于相似度组合的主观题评分系统并对该系统进行测试,测试结果表明:所开发的基于相似度组合的主观题评分系统原型技术路线可行,为系统的实用性奠定一定的基础。

关键词：相似度组合 Word2vec Doc2vec python语言主观题自动评分系统

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基于多种数学模型推断损伤时间的比较和优化的初步研究

基于多种数学模型推断损伤时间的比较和优化的初步研究

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作者：张艺博山西医科大学

学位级别：硕士

目的:通过比较三种基于骨骼肌损伤修复相关的35个基因相对表达量建立损伤时间推断的机器学习预测模型准确性和泛化性,选出基于多维核酸指标进行骨骼肌损伤时间推断的最佳数学模型,为机器学习算法建立数学模型用于推断损伤时间在法医学... 详细信息

目的:通过比较三种基于骨骼肌损伤修复相关的35个基因相对表达量建立损伤时间推断的机器学习预测模型准确性和泛化性,选出基于多维核酸指标进行骨骼肌损伤时间推断的最佳数学模型,为机器学习算法建立数学模型用于推断损伤时间在法医学实践应用提供新的思路和方向。方法:65只Sprague-Dewley雄性成年大鼠,随机分为对照组和损伤组(4h、8h、12h、16h、20h、24h、28h、32h、36h、40h、44h和48h,每组5只大鼠)建立大鼠骨骼肌挫伤动物模型。利用RT-qPCR检测骨骼肌组织35个与损伤修复相关基因的相对表达量,得到建模数据集。通过python(3,7版本)语言采用无监督层次聚类算法对归一化处理后的训练数据集进行相关性分析后,通过线性判别分析对数据降维确定六种类别标签。而后,应用递归特征消除算法分别联合逻辑斯蒂回归模型、随机森林模型和多项式朴素贝叶斯模型建立三种有监督数学模型,通过内部留一法验证上述三种机器学习方法测试损伤时间推断模型的准确性。另外增加13只大鼠在相同损伤时间点上建立骨骼肌挫伤动物模型(随机分为对照组与损伤组,每组1只大鼠),采用同样的方法检测35个基因指标的相对表达量,得到测试数据集。将数据带入已建立的数学模型,通过计算受试者工作特征曲线ROC(Receiver Operating Characteristic,ROC)和曲线下面积AUCs(Areas under the ROC Curves,AUCs)检测模型的泛化能力。结果:实验选取的35个损伤修复相关基因在损伤后不同时间的相对表达量有显著差异,可以作为推断损伤时间的指标。聚类分析和相关性分析表明各指标之间的关联性和与损伤时间良好的相关性。LDA算法将预设的13个时间点分为6个时间组(0h-8h、8h-16h、16h-24h、24h-32h、32h-40h和40h-48h),作为机器学习模型分类算法的类别标签。我们建立的三种数学模型通过优化及递归特征消除法(Recursive Feature Elimination,RFE)进行特征筛选后得出:逻辑斯蒂回归模型(Logistic Regression,LR)选取了25个特征基因,其验证准确率为100%,预测准确率为92%,AUCs0.99,F1分数为0.92;随机森林模型(Ramdon Forest,RF)选取了35个特征基因,其验证准确率为85%,预测准确率为77%,AUCs为0.92,F1分数为0.84;多项式朴素贝叶斯(Multinomial Naive Bayesian,Multinomial NB)选取了26个特征基因,验证准确率为62%,预测准确率为54%,AUCs为0.87,F1分数为0.36。结论:本研究应用35个基因在损伤后不同时间的表达差异,结合数学模型和机器学习算法,建立了三种数学模型。通过特征筛选和比较优化我们发现,较单一指标,联合多指标推断损伤时间更加准确和完善,并且机器学习数学模型提高了损伤时间推断的准确性和客观性。在三种有监督模型中,逻辑斯蒂回归模型具有更高的准确性,对未知样本有更准确的预测能力,并且具有更简单的基因特征。基于损伤后相关基因的时序性变化,此模型更适用于早期损伤时间的推断。应用机器学习算法建立数学模型为多指标多维度数据分析提供了便利,同时为法医学损伤时间推断提供了新的研究思路及方法。

关键词：法医病理学损伤时间推断 python语言机器学习

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PAR平台中Apla-python程序自动生成系统数据库处理方案研究

PAR平台中Apla-Python程序自动生成系统数据库处理方案研究

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作者：喻浩泓江西师范大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展我们已经全面进入了信息化时代,对信息数据的处理能力与存储空间也在不断的提高。现如今数据库技术的应用已经渗透进了各个行业,并且由于需求的不同对存储的数据类型也各不相同,比如普通的文本数据、图片数据、视... 详细信息

随着计算机技术的发展我们已经全面进入了信息化时代,对信息数据的处理能力与存储空间也在不断的提高。现如今数据库技术的应用已经渗透进了各个行业,并且由于需求的不同对存储的数据类型也各不相同,比如普通的文本数据、图片数据、视频数据等,由此情况可见使用传统的数据库已经无法满足人们日常生活中的需求。为了有效的解决以上这些问题,薛锦云教授提出了一种名为PAR方法的软件开发平台;其中该平台的数据库程序生成模块不仅能处理一般的结构化数据并且在其基础上增加了对非结构化数据(多媒体数据)的处理机制。PAR方法和PAR平台是由薛锦云团队提出的一种实现算法设计和证明的新型软件开发方法,支持自定义类型,可自动生成并运行泛型程序、数据库程序以及界面设计程序等。PAR平台中的数据库生成系统,以关系代数的形式描述数据库相应的管理与操作,使得数据库生成系统在可靠性和正确性得到了保证并且PAR方法中关系数据库机制的描述与实现是以PAR方法为指导思想,通过制定可重用部件库数据库模块,使得数据库应用程序的开发得到了理论上支持、优化和验证,并实现了数据库应用程序代码的部分自动化生成,从而达到了快速开发正确可靠的数据库应用程序的目的。本文在实现PAR平台中Apla-python数据库程序自动生成系统的基础上以Oracle数据库为后台数据库管理系统(DBMS),根据Oracle数据库中对多媒体数据的处理语句制定相应的部件库及操作方法,扩增Apla语言规则。在Apla中沿用关系代数描述多媒体数据管理与操作的方法,使得多媒体数据应用程序的开发得到理论上支持、优化和验证。最后使用测试用例对Apla-python数据库程序生成系统进行测试,证明本研究工作基本达到了预期目标,对PAR平台的发展具有重要意义和实践价值。本文的创新点主要有:(1)在PAR平台中实现了数据库生成系统python模块的开发;(2)在原有系统的基础上增加了Alpa-python数据库程序自动生成系统对多媒体数据的管理与操作机制;

关键词： PAR方法 APLA语言 Oracle数据库 python语言自动生成系统多媒体数据

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面向计算思维的初中python教学设计与实践研究

面向计算思维的初中Python教学设计与实践研究

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作者：肖兴彬重庆师范大学

学位级别：硕士

随着人工智能的发展,计算思维已成为人类的重要技能之一,成为当下时代的迫切需求,编程教育作为培养计算思维的重要载体,受到国内外的广泛重视。作为一门新兴的编程语言,python因其更贴合智能时代需求,以及完美表达了运用计算机科学基础... 详细信息

随着人工智能的发展,计算思维已成为人类的重要技能之一,成为当下时代的迫切需求,编程教育作为培养计算思维的重要载体,受到国内外的广泛重视。作为一门新兴的编程语言,python因其更贴合智能时代需求,以及完美表达了运用计算机科学基础概念解决问题的计算思维理念,使其广受欢迎,并逐步进入国内初中阶段的课堂。不过经调查发现,当前python语言教学在初中阶段的开展遇到不少困难,这当中包括教学资源欠缺,也包括编程教育课程标准不统一以及教学模式陈旧等问题,另外初中阶段学生的计算思维能力水平整体有待提升,同时缺乏行之有效地对学生计算思维进行测量的手段。故文章提出了“面向计算思维的初中python教学设计与实践研究”的主题,一方面期望对贴合计算思维要求的初中python教学资源进行补充,另一方面期望为计算思维评价的实证研究提供一些参考。论文主要包含三个部分的内容:国内外计算思维研究现状与理论基础、面向计算思维的初中python教学设计、教学实验研究。(1)国内外研究现状与理论基础部分,对国内外计算思维研究的现状和热点,通过Citespace软件进行科学分析,梳理研究现状,定位研究热点,扎根重要文献,厘清计算思维的核心要素,分析计算思维与python编程的契合性,剖析相关理论,为后续研究提供支撑。(2)教学设计部分,运用问卷调查法和访谈法对初中python教学现状和计算思维培养现状进行调查,厘清相对突出的问题,比较分析国内外的编程教育核心内容,在此基础上,构建了基于问题的跨学科学习模式,从计算思维视角出发,依托python框架内容,以问题为导向,展开教学设计。(3)在教学实验研究部分,参考国际计算思维大赛试题,设计初中计算思维能力测试卷,展开教学前测,并根据教学设计展开教学实践,通过实验组与对照组前后测量,分析实践对象计算思维能力水平的变化情况,检验教学设计的有效性,撰写教学反思,并最终形成八个教学案例。综合研究表明,基于计算思维视角,采用基于问题的跨学科学习模式进行python课程教学设计并应用于实践教学,对初中学生计算思维能力水平的提升具有比较显著的积极影响。

关键词：计算思维 python语言教学设计编程教育

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透射电镜图像定量化分析

透射电镜图像定量化分析

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作者：周鑫中国科学院大学(中国科学院物理研究所)

学位级别：硕士

铁电涡旋是指在纳米结构中存在的连续的电偶极矩的旋转现象,如果考虑用这些结构来存储数据,那么理论上它们的存储密度比现在的磁盘高几个数量级。我们组的其他同学创造性地利用分辨率优于0.1nm的球差矫正TEM和自主设计的原位样品杆来研... 详细信息

铁电涡旋是指在纳米结构中存在的连续的电偶极矩的旋转现象,如果考虑用这些结构来存储数据,那么理论上它们的存储密度比现在的磁盘高几个数量级。我们组的其他同学创造性地利用分辨率优于0.1nm的球差矫正TEM和自主设计的原位样品杆来研究压力下的极化涡旋的演变行为。但是,由于极化的平均长度非常短,直接观察TEM图像中的极化情况以及晶格常数都需要非常好的经验和非常多的精力。所以,用计算机定量化处理这些图像尤其是批量化地处理这些图像就变得十分必要了。由于TEM透镜的缺陷和样品的质量,我们观察到原子亮斑经常不满足高斯分布,其最大值往往不在原子的中心,因此我们还需要对其进行高斯曲线拟合,才能确定原子的精确位置。本论文就是通过自主设计的算法来完成这些工作的。本论文中的算法使用python语言编写,基于计算机视觉Open CV库和科学计算Sci Py库,通过“初步识别”到“精确计算位置”两个核心步骤来快速获取原子的精确位置。具体来说,在“初步识别”阶段,我们先通过多种图像增强技术使原子整体变得更加清晰和规整,并使用自适应分割技术把原子从背景中分离出来,再利用轮廓识别的方法,获得了所有原子的粗略位置。在“精确计算”阶段中,我们根据上述的粗略位置,找到电镜图像原图上的原子区域,再对每个小区域内的像素值进行高斯曲线的最小二乘拟合,然后获得了精确的原子中心位置。在算法的后一部分,我们求解了晶格常数分布和极化矢量分布这两个定量化目标。在立方晶系中,晶格常数是晶格任意一边的长度,但是,为了减小误差,实际算法中取每个原子到四个最近邻同种原子的距离的平均值作为局域的晶格常数。电极化是指物质内正电中心和负电中心不重合的物理现象,在实际算法中,我们常常取四个相邻的阳离子构成的最小正方形作为一个元胞,将元胞内阳离子中心相对阴离子中心的位移作为微观极化矢量。在求解这两个目标的过程中,我们始终采用kd树的技术来加速查找相邻的原子。而且,我们还分别对这两个目标的计算结果进行了科学的评估,并与一些公认较为准确的算法的结果做了对比,推测了算法的原子位置的拟合精度在0.9个像素点以内。此外,我们还对放大倍数差距很大的一组图像进行批量化处理,算法对于不同的放大倍数的电镜图像都取得较好的效果。另一方面,由于算法是基于“识别”来标定原子的,所以,从本源上,它就对有位错和有晶界的图像有很强的适应性。

关键词：透射电镜图像图像处理和定量化分析计算机视觉科学计算 python语言

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用图形化编程实现手机App通过Easy loT物联网平台控Arduino

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无线电 2020年第7期 69-75页

作者：鲍军利不详

我看到一些作品是用手机程序(App)控制或使用协助机器人来完成任务,感觉很“高大上”,便在网上搜集资料、学习教程,但这些控制程序通常是用C语言或python语言编写的,只会图形化编程的我根本看不懂。

关键词： python语言图形化编程机器人 C语言控制程序物联网平台搜集资料

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