电力部门对电能表的身份管理是通过唯一的一个序列号来标识的,而这个序列号普遍用得多的就是条码,但在电能表出产前是没有条码的,条码是电力部门在购买电能表后粘贴在电能表表面的,但是在电能表出产时,电能表上就已经有一个唯一的表号与之对应,如果能正确识别电能表上的表号,就可以识别出电能表的身份,也就可以不用在电能表上添加条码,这样会减少了电力部门对电能表的管理工作,减少大量的物力投资,节省成本。基于此,本文
在现实生活中，许多决策问题不仅涉及多个属性和目标，更是与过去、现在和将来的属性值都有密切关联。由此产生了基于时间序列分析的动态多属性决策问题。如何充分高效的利用这些
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近年来，随着大学扩招衍生出的大学热、普高热，职业院校的生源数量和质量呈逐年下滑趋势。入校学生教育背景多种多样，既有普通高中毕业生，又有来自中专、技校、职高的对口生，入学英语水平差异很大。面对英语水平参差不齐的学生，大部分高职院校现行“一视同仁”的大学英语课堂教学缺乏针对性。所培养出来的毕业生的英语综合运用能力较弱，难以满足国际化大背景下社会和市场对涉外人才的需求。本文尝试用输入假说理论和情感过滤假
目的了解感染乙型流感病毒的老年肺炎患者的临床特点及所感染病毒的分子特征，为临床诊治和疾病防控提供依据。方法采集2017年12月至2018年3月南京市第一医院住院的老年肺炎患者呼吸道标本，通过荧光定量PCR进行核酸检测，筛选乙型流感病毒感染病例。收集病例临床信息。采用高通量测序技术对乙型流感病毒进行全基因组测序，通过生物信息学方法对HA、NA分子特征进行分析。结果20例患者的中85%患者至少合并1种
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双目视觉作为移动机器人对外界环境感知的关键传感器，受到了国内外科研工作者的广泛关注。在完成与重庆超高压局横向合作项目：“变电站设备巡检机器人应用研究(07zh0184)”的基
模糊logistic神经网络集合了模糊神经网络和logistic回归各自的优点,不仅具有较强的自主学习能力和处理专家先验知识的能力,还在很大程度上提高了神经网络对于分类问题的可解