注册

  • 获取手机验证码 60
  • 注册

找回密码

  • 获取手机验证码60
  • 找回
外文翻译网 > 搜索结果

    找到约10000个结果。

    LNG规则和过程安全外文翻译资料

    英语原文共 10 页, LNG规则和过程安全 由于一个无计划的液化天然气(LNG)释放的潜在广域影响,美国消防协会(NFPA)和后来的美国运输部发布了标准和法规,其中包括用于分析意外液化天然气释放后果的具体方法。 “设计泄漏”的概念被定义来评估LNG意外泄漏的后果,它特别注意了安全防护措施的影响。除了具体说明了意外排放的等级外,这个设计泄漏还具体说明了一些参数,用于估计顺风LNG蒸气扩散和一次LNG池火产生的辐射热程度。“设计泄漏”是一个重要的概念,因为这个液化天然气规则是第一个(也是仍然唯一的)以确立允许建立液化天然气设施的场所为目的去定义“禁区”。 本文确定了与液化天然气使用相关的危害,讨论了“设计泄漏”概念的发展和使用,并确定了该方法的问题。还提供了适用于液化天然气设

    由低功率环境射频信号收集的能量驱动的物联网节点的有效功率分配模型外文翻译资料

    英语原文共 7 页, 由低功率环境射频信号收集的能量驱动的物联网节点的有效功率分配模型 摘要 在物联网场景中,无线传感器节点正在从远程位置获取数据并将其传输到处理数据的集中式节点。从环境射频源清除能量是一种可靠的低成本方法,它可以使节点保持活动状态。由于环境射频的可用功率约为30 dbm,因此节点有效使用电池非常重要。本文中,一种基于NASH谈判方案的能量分配策略有效地使用可用最少的节点。同样对可用的天线技术进行了评估,并建议了最佳设计,以最大程度地从低功率射频信号中提取能量。使用这种方法,电池供电的传感器节点可以满足使用寿命,总价格,特殊功率感知,传输覆盖范围和一致性的设计目标。所提出的方法已通过其他报道的方法进行了验证,并且已发现所提出的NASH谈判方法明显提高

    一种用于检测活细胞中的半胱氨酸和高半胱氨酸的基于NBD的新型荧光开启探针外文翻译资料

    英语原文共 7 页, 一种用于检测活细胞中的半胱氨酸和高半胱氨酸的基于NBD的新型荧光开启探针 摘要:半胱氨酸(Cys)、高半胱氨酸(Hcy)和谷胱甘肽(GSH)等生物硫醇参与许多生物过程,并在生物系统中发挥关键 作用。因此,生物硫醇的检测对于疾病的早期诊断和疾病进展的评估非常重要。本文中,我们开发了一种基于7-硝 基-2,1,3-苯并恶二唑(NBD)的新型开启式荧光探针1,由于亲核取代反应和Smiles重排反应,该探针对Cys / Hcy具有高度选择性和敏感性。该探针可快速检测Cys / Hcy,荧光强度在1分钟内立即增加。此外,该探针是低毒的,并且已经成功地通过细胞荧光成像用于检测活体正常细胞和癌细胞中细胞内Cys / Hcy。 关键词:7-硝基-2,1,3-苯并恶二唑(NBD);荧光探针;Cys/Hcy;正常细胞;癌细胞 介绍 半胱氨酸(Cys),

    在半导体双光子显微镜测量中,载流子动力学在时间 分辨光致发光衰减过程中的二维数值模拟外文翻译资料

    英语原文共 28 页, 英语译文共 11 页, 资料编号:[238422],资料为PDF文档或Word文档,PDF文档可免费转换为Word

    中国报废汽车的预测与回收外文翻译资料

    英语原文共 8 页, 英语译文共 9 页, 资料编号:[238426],资料为PDF文档或Word文档,PDF文档可免费转换为Word

    基于微服务Spring Boot的公众投诉系统后台应用的设计与开发外文翻译资料

    Available online at www.sciencedirect.com ScienceDirect Procedia Computer Science 124 (2017) 736–743 4th Information Systems International Conference 2017, ISICO 2017, 6-8 November 2017, Bali, Indonesia Design and Development of Backend Application for Public Complaint Systems Using Microservice Spring Boot Hatma Suryotrisongko*, Dedy Puji Jayanto, Aris Tjahyanto Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus ITS Sukolilo-Surabaya 60111, Indonesia Abstract E-government is an implementation of ICT (information and communication technologies) in the field of governance in improving services to the public by a government or public sector. For example, Smart City, online licensing services, community complaint services, etc. The purpose of this research is to develop public complaint service application based on web application which uses springboot microservice architecture. Microservice architecture was used to divide the application functionality

    用于小样本学习的匹配网络外文翻译资料

    英语原文共 12 页, 用于小样本学习的匹配网络 摘要 小样本学习仍然是机器学习中的一个关键挑战。尽管在视觉和语言等重要领域取得了最新进展,但标准的监督式深度学习范式并不能为从少量数据中快速学习新概念提供令人满意的解决方案。在这项工作中,我们采用了基于深度神经特征的度量学习和最近的利用外部记忆增强神经网络的进展。我们的框架学习了一个网络,它将一个小的带标签支持集和一个无标签的示例映射到它的标签上,从而避免了为了适应新的类类型而进行微调的需要。然后,我们定义视觉(使用Omniglot, ImageNet)和语言任务上的one-shot学习问题。与竞争方法相比,我们的算法提高了ImageNet的one-shot精度,从87.6%提高到93.2%,Omniglot的one-shot精度从88.0%提高到93.8%。我们还通过在Penn Treebank上引入一个one-shot任务来演

    薄壁圆柱环轧制新工艺外文翻译资料

    英语原文共 14 页, 薄壁圆柱环轧制新工艺 关键词:滚圈 圆柱环轧制 轧制比 有限元模拟 摘要:环件轧制是一种先进的金属渐进成形技术,用于制造精密无缝环件。一般分为两类。一种是纯径向环件轧制,环件主要产生减薄和扩径变形,其高度基本保持不变。另一种是径向-轴向环件轧制,环件在轧制过程中产生减薄、扩径和减高变形。显然,上述两种环件轧制工艺很难实现环件高度的大幅度提高。因此,本文提出了一种新的圆筒形环件轧制工艺,使环件的直径和高度都有较大的提高。为了评价该工艺,首先建立了圆柱环件轧制的三维弹塑性有限元模型,并在立式数控滚圈机上进行了实验验证。在此基础上,研究了环件的几何演化、应变分布、轧辊与环件的接触特性和功率参数等基本成形特性。最后,数值分析了一个关键工艺

    LightGBM:一种高效的梯度增强决策树外文翻译资料

    英语原文共 9 页, LightGBM:一种高效的梯度增强决策树 摘要 梯度增强决策树(GBDT)是一种流行的机器学习算法,具有很多有效的实现例如 XGBoost和pGBRT。尽管很多的工程优化算法已经应用于这些实现,但是当特征维度高,数据规模大时,效率和可扩展性仍然仍然不令人满意。为了解决这一个问题,我们提出了两种新技术:Gradient-based One-Side Sampling(基于梯度的单边采样GOSS)和Exclusive Feature Bundling(互斥的特征捆绑EFB)在GOSS中,我们排除了大量梯度较小的数据实例,只使用其余的数据估计信息增益。我们证明,由于梯度较大的数据实例在信息增益的计算中起着更重要的作用,所以GOSS可以在较小的数据量下获得相当准确的信息增益估计。使用EFB,我们将相互排斥的特性捆绑在一起(即,它们很少同时取非零值),以减少功能的数目

    交通流特征外文翻译资料

    英语原文共 17 页, 第2章交通流特征 根据其报告机制,交通传感器可以分为三类:移动传感器,点传感器和空间传感器。移动传感器驻留在车辆中,与车辆一起移动,并随时间记录该特定车辆的位置。点传感器位于道路上的固定位置,可以看到道路上方或下方的车辆通过,并随时间推移仅报告该特定位置的交通数据。一个空间传感器在天空中飞翔,观察一段道路上的交通情况,并记录该特定道路上瞬间的车辆位置。有趣的是,这些传感器报告的流量数据是什么样子,以及根据这些数据确定的流量特征。 2.1移动传感器数据 让我们从移动传感器开始。如果车辆配备了全球定位系统(GPS)设备,则该设备可以随时间推移报告车辆的位置。由于GPS信号通常每秒钟(即频率为1Hz)每秒一次,因此GPS数据可能类似于表2.1中的数据,其中

联系我们

加微信咨询

加QQ咨询

服务时间:09:00-23:50(周一至周日)