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  • 简介:在纳米生物学实验教学过程中,透射电子显微镜是带领学生进入纳米级微观世界必不可少的大型仪器,所以透射电子显微镜是必修实验课。首先开设理论课讲述透射电子显微镜的结构原理和应用,再设计使用透射电子显微镜观察细胞内吞纳米金颗粒的实验课,可以让学生掌握使用电镜观察纳米颗粒的形貌及其在细胞内的定位,了解电镜样本的制作及电镜技术在纳米生物学领域的应用。同时,每个星期安排固定时间让学生练习操作,熟练掌握透射电子显微镜,有助于加强学生对理论知识的理解,提高学生的科研兴趣和动手能力。

  • 标签: 透射电子显微镜 纳米生物学 实验教学
  • 简介:昨日体验了中移动NFC钱包,尽管支付的时候很便利,但是现实中你会遇到很多问题。比如找不到支持闪付的POS机,仅支持9家银行,公交、地铁还刷不上。这会给你带来很大的挫败感。

  • 标签: NFC 钱包 电信 中华 POS机 挫败感
  • 简介:

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  • 简介:激烈的竞争下电信企业纷纷把关注的焦点集中在客户身上,在此背景下,结合电信客户数据的特点,对传统的BIRCH聚类算法进行了分析总结,针对性给出了几点改进思路,并将其运用到了电信客户的细分中。

  • 标签: BIRCH CF 对数似然 贝叶斯信息准则 客户细分
  • 简介:文章通过对德国理工科大学和国内理工科大学电信学院的教学体系和教育观念的比较,分析了现行教学制度在两国之间的评价体系、管理体系和实践应用方面的差别,在借鉴德国理工科大学电信专业教学成功经验的基础上,在教学体制、教学观念和其他方面提出借鉴方法,为推进国内电信专业的教育改革,建立以学生为主体的新型教育体系提供新思路。

  • 标签: 德国大学 电信 教学 比较
  • 简介:在分析光电信息技术实验教学取得的成效和存在的问题的基础上,着重从提高认识、改革教学体系、创新教学内容和方法、规范实验室管理等方面提出对策与建议,为深化实验教学改革,提高实验教学质量提供了有益参考。

  • 标签: 光电信息技术 实验教学 教学改革
  • 简介:局部放电信号是非平稳性信号,具有时变频率。时频分析是分析和处理非平稳时变信号的有力工具,将时频分析技术应用于局部放电信号的分析与处理,能清楚地揭示信号的时变频谱特性,有利于对信号的特征提取,为局部放电信号的模式识别提供了一个更为准确、可靠的新方法。

  • 标签: 时频分析 局部放电 信号处理
  • 简介:通过分形维对表面肌电信号进行识别分类.在30个健康志愿者做前臂内旋和外旋时,从他们的右前臂肌前群分别采集2类动作表面肌电信号.当原始动作表面肌电信号用小波包变换分解成几个子信号后,采用一种基于模糊自相似性的方法计算原始信号和4个子信号的分形维.结果表明:从频带0~125Hz的子信号求得的内旋和外旋动作表面肌电信号的分形维有各自的范围;通过该分形维进行Bayes决策时,错误识别率仅2.26%.因此,该分形维适合用来识别内旋和外旋动作表面肌电信号.

  • 标签: 动作表面肌电信号 分形维 小波包变换 模糊自相似性 Bayes决策
  • 简介:电力用户用电信息采集系统是对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的系统,是智能电网建设的重要组成部分.着重介绍了主站的模式和功能、终端的功能,以及它们之间的通讯模式,采集器的采集方式.对电能信息采集系统建设的构思和应用进行了清晰的论述.

  • 标签: 电能信息采集 集中式 终端 无线公网 采集器
  • 简介:设计了以超低功耗的MSP430单片机为核心的数据采集与传输系统,基于MSP430F449对人体的心电信号进行采集并通过RS232通信接口实现与上位机的数据传输,将处理好的信号再通过GPRS无线传输模块发送至医院监护中心。利用液晶显示模块LMS091A与K9F1G08X0A存储模块使用户在家中更方便的观察病情,此系统适合应用于各种临床病症的检测和诊断。

  • 标签: 心电信号 MSP430 RS232 FLASH存储器
  • 简介:文章通过对黑板教学、多媒体教学、EDA技术应用和网络教学等的优点和实际存在的问题进行研究分析,理顺了它们之间的关系,构建了四维立体教学模式,并通过它在数字电子技术课堂理论教学中的实际应用来说明具体实施要点和进程关系,明确了这种模式在电信类课程课堂理论教学中的可行性和有效性。

  • 标签: 课程 理论教学 教学方法 教学模式 教学质量
  • 简介:基于安徽省专业结构调整服务地方发展计划项目——光电信息科学与工程的建设实践,围绕国家中长期教育改革和发展规划纲要,从人才培养方案、改造课程体系、加强实验室建设、加强教师队伍建设和实现校企合作5个方面对光电信息科学与工程专业进行建设。通过这些措施,取得了一定的成果,实现光信息应用型人才培养。

  • 标签: 光电信息科学与工程 专业建设 人才培养
  • 简介:根据已有的流失预测方法,提出新的流失预测方法解决数据挖掘中的非对称错分代价问题.该方法以传统C4.5决策树算法为基准分类器,融合代价调整方法实现代价敏感学习.相比之下,C4.5决策树算法仅是基于样本错分代价相同假定,建立了一种错分率最低而非总错分代价最低的预测模型.基于某电信企业的客户数据,及流失客户和非流失客户代价非对称的实际,实证研究结果表明,CS—C4.5通过调整流失类和非流失类样本的比例,大大降低了传统分类算法的样本错分总代价.该方法对于提高电信企业的核心竞争力具有重要的现实意义.

  • 标签: 代价敏感学习 C4.5 电信业 客户流失