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基于人工智能的传感器网络节点能耗研究

传感器网络是基于应用的网络，与传统的无线通信网络相比，它具有节点规模大、自组织多跳、无人值守、无通信基础设施等特点。而能量约束始终是限制传感器网络技术发展和应用的瓶颈。

  • 2021-04-22
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微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性的影响

探究微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性影响的作用机制。[方法]试验以番茄幼苗‘金棚 8 号’为试材，研究了浇灌有效氯浓度为 80 mg·L-1的微酸性电解水对自然干旱中番茄幼苗质膜稳定性、活性氧含量和抗氧化酶活性的影响，采用称重法测量干旱程度，自然干旱 1、2、3 d 土壤水分含量约为 60%~75%，35%~50%，10%~25%。[结果]浇灌微酸性电解水后自然干旱 2 d 时叶片和根系相对电解质渗透率分别降低 17. 78% 和 19. 93%，叶片丙二醛含量减少21. 83%；叶片和根系 H2O2含量分别减少 22. 77% 和 29. 89%；自然干旱 3 d 时 D80 叶片和根系中 SOD 活性分别提高10. 30% 和 14. 31%，CAT 活性分别提高 2. 46% 和 8. 18%。[结论]经微酸性电解水处理后，番茄幼苗在中度干旱胁迫时质膜稳定性更高，体内活性氧含量更低，能更好的抵御中度干旱胁迫带来的破坏，微酸性电解水能够缓解番茄幼苗在重度干旱胁迫下抗氧化酶活性的降低，整体上能够提高番茄幼苗的抗旱能力。

  • 2021-04-26
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基于web的图书管理系统（JAVA+SQL）毕业设计

当今时代是飞速发展的信息时代。在各行各业中离不开信息处理，这正是计算机被广泛应用于信息管理系统的环境。计算机的最大好处在于利用它能够进行信息管理，使用计算机进行信息控制，不仅提高了工作效率，而且大大的提高了其安全性。

  • 2021-04-23
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AI-2、HBD在早产儿坏死性小肠结肠炎病情监测中的价值

探讨粪便自诱导分子-2（ AI-2） 、粪便人 β-防御素（ HBD） 在早产儿坏死性小肠结肠炎（ NEC） 中的水平及其监测病情变化的价值。方法 选取 2016 年 3 月至 2020 年 1 月三二○一医院新生儿科收治的 33 例 NEC早产儿作为 NEC 组，其中 NEC 诊断时定为急性期，再次开奶 3 d 后定为恢复期； 选取同期 41 例非 NEC 早产儿作为非 NEC 组。采用酶联免疫吸附试验测定两组 HBD 水平，生物荧光检测法测定两组 AI-2 水平； 分析两组肠道菌群紊乱情况，比较 NEC 急性期组、NEC 恢复期组、非 NEC 组的纲/属水平香农-威纳指数（ Shannon-Weiner 指数） 和前三位的菌群丰度情况，以及 HBD1、HBD2、AI-2 水平。

  • 2021-04-22
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基于VxLAN的网络分组策略研究与分析

IP 网络接入的终端数量和种类越来越多（如企业员工 PC 或 TC 接入、访客手机接入、IP Phone / 打印机/ 物联终端等 接入）、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到 IP 网络上承载,员工接 入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程 VPN 接入等,传统基于 ACL 的网络策略无法应对企业 IP 网络 业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。 该文给出一种基于用户逻辑分组（安全组）的策略模型,并全面分析 企业应用场景,给出基于 VxLAN 网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性（IP/ VLAN/ MAC）等无关,大大降 低企业 IP 网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的 IT 网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百 计,应用价值高、效果明显,指明了企业 IP 网络策略的演进方向。

  • 2021-04-26
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高速铁路智能基础设施发展关键技术研究

针对高速铁路基础设施运维现状及需求，深入调研各类智能系统体系架构设计思路以及各类前沿智能化技术的功能发展趋势。阐明智能基础设施的概念、内涵及特征。给出智能基础设施总体构架及关键技术，对智能感知体系、智能分析处理平台、智能运维系统三大核心模块的关键技术及应用方法进行阐述；结合各技术在各时间节点的成熟度预期，提出2020—2035年的智能高速铁路基础设施分阶段实施的技术路线，为各时间段进行智能基础设施研究及建设提供参考。

  • 2021-04-25
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交互式多媒体沙盘在_楼宇智能化技术_课程教学中的应用

明确在“楼宇智能化技术”课程中建设交互式多媒体沙盘的目的和意义，论述了沙盘的设计思路、微缩建筑实体模型及控制系统的制作，以及相配套教学平台与资源库的建设。探讨了沙盘模型在教学中的应用及效果，让学生在情境化的教学场景下，加强对课程所授知识内容的理解与掌握，提升自身的实践创新能力和综合素质。

  • 2021-04-24
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深度学习演进机理及人工智能赋能

人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式，将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养，是学习方式的重要变革，已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程，迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源；新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件，同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键；重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习，可以激发学习兴趣与学习动机，促进新旧知识相容，助力跨领域知识重构与情境重构，提升学习者的整体特性，进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移，实现学习者认知结构的不断转化，大力提升学习的效率与效果。

  • 2021-04-23
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