|
搜索
搜 索
高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
.jpg){kind=logo}
一種提高分布式緩存的命中率并減少固態(tài)硬盤磨損的方法
本發(fā)明公開了一種提高分布式緩存的命中率并減少固態(tài)硬盤磨 損的方法，結(jié)合緩存數(shù)據(jù)分布特性和固態(tài)硬盤特性優(yōu)化緩存性能并降 低成本。它能根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分配內(nèi)存緩存區(qū)并將 SSD 劃分為連續(xù)分布 的與內(nèi)存緩存區(qū)等大的 Cage，內(nèi)存緩存區(qū)緩存新數(shù)據(jù)，內(nèi)存緩存區(qū)的 數(shù)據(jù)達(dá)到上限時(shí)將內(nèi)存緩存區(qū)所有數(shù)據(jù)寫入 Cage，擦除內(nèi)存緩存區(qū)進(jìn) 行新的數(shù)據(jù)緩存。替換算法通過(guò)分析內(nèi)存緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻度 分布，設(shè)定 Cage 中替換算法參數(shù)
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種用于水液壓元件中的套類零件及其制作方法和應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種用于水液壓元件的套類零件，其為中空筒體結(jié)構(gòu)，筒體材料為筒骨材料經(jīng)機(jī)械加工制成，筒體外周還可以加配合套形成強(qiáng)度更高的筒體結(jié)構(gòu)。本發(fā)明另外還公開了一種用于水液壓元件的套類零件，其為中空筒體結(jié)構(gòu)，其特征在于，所述筒體材料由骨粉末與高分子材料混合得到的復(fù)合材料。本發(fā)明還公開了其制備方法和應(yīng)用。本發(fā)明的用于水液壓元件中的套類零件主要承受壓縮力，采用天然骨材料制作套類零件，由于骨的微觀組織結(jié)構(gòu)中的微小空洞和細(xì)胞組織的粘彈性，使其具有很好的水潤(rùn)滑能力和適度的抗沖擊能力。
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種適用于智能配電網(wǎng)的 EPON 通信系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)帶寬分配方法
本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于智能配電網(wǎng)的 EPON 通信系統(tǒng)的動(dòng)態(tài) 帶寬分配方法，包括步驟(1)基于不同需求將智能配電網(wǎng)各業(yè)務(wù)分為 EF 業(yè)務(wù)、AF 業(yè)務(wù)和 BE 業(yè)務(wù)；步驟(2)通過(guò)層次分析法計(jì)算 AF 業(yè)務(wù)和 BE 業(yè)務(wù)的權(quán)值，并計(jì)算一個(gè)輪詢周期內(nèi) EF 業(yè)務(wù)和加權(quán)業(yè)務(wù)的緩存量和緩 存速率；步驟(3)根據(jù)電網(wǎng)故障情況，對(duì)各 ONU 業(yè)務(wù)緩存速率和業(yè)務(wù) 緩存量進(jìn)行修正，計(jì)算一個(gè)輪詢周期內(nèi)各 EF 業(yè)務(wù)和加權(quán)業(yè)務(wù)的帶寬需 求量；步驟(4)根據(jù) EPON 帶寬值對(duì) EF 業(yè)務(wù)進(jìn)行分配，然后對(duì)加權(quán)業(yè) 務(wù)進(jìn)行分
華中科技大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
人白血病 HL-60 細(xì)胞耐藥細(xì)胞株 HL-60/RS 細(xì)胞及其制備 方法
白血病是危害青壯年的最主要惡性腫瘤之一，化學(xué)治療目前仍然 是白血病的最主要治療方法，但化療中抗癌藥物誘導(dǎo)的藥物耐受性， 特別是獲得性多藥耐藥（multidrug resistance，MDR）現(xiàn)象是阻礙白 血病治療效果的主要障礙，也是目前尚未解決的難題。三氧化二砷是 中藥砒霜的有效成分，已在各型白血病和實(shí)體腫瘤的治療中得到廣泛 應(yīng)用，取得了良好的臨床療效。研究證實(shí)三氧化二砷不是耐藥蛋白 P-gp 的底物且抑制 P-g
蘭州大學(xué)
2021-04-14
.jpg){kind=logo}
一種鈦基底上制備有機(jī)分子雜化TiO2納米復(fù)合薄膜的方法
一種鈦基底上制備有機(jī)分子雜化TiO2納米復(fù)合薄膜的方法，其主要步驟是：A、將純鈦片兩次放入多巴胺溶液中各浸泡10-14h，得涂層模板；B、將沒(méi)食子酸、己二胺配成混合溶液，置于35-39℃的水浴中，再將涂層模板在混合溶液中浸3-5h，取出超聲清洗三遍，得有機(jī)分子層模板；C、將0.1-0.2 mol/L的(NH4)2TiF6溶液和0.2-0.4 mol/L的H3BO3溶液，按體積比1:1混合成混合液；再調(diào)節(jié)PH值至2.7-2.9；D、將有機(jī)分子層模板浸入混合液中，在45-55℃的水浴鍋中浸泡10-40h，即得。該法在鈦基底上制備得到的TiO2薄膜的結(jié)合力高、分布均勻、光電轉(zhuǎn)換效率高，生物相容性好。
西南交通大學(xué)
2016-10-25
.jpg){kind=logo}
復(fù)合型重金屬污染土壤的化學(xué)和微生物聯(lián)合修復(fù)方法和應(yīng)用
本發(fā)明公開一種復(fù)合型重金屬污染土壤的化學(xué)和微生物聯(lián)合修復(fù)方法和應(yīng)用，其通過(guò)添加污染土壤化學(xué)改良劑以固定污染土壤中的重金屬離子，再通過(guò)高效重金屬抑制微生物功能菌劑和土壤改良微生物功能菌劑持續(xù)強(qiáng)化受污染土壤的修復(fù)，克服了傳統(tǒng)的化學(xué)改良劑針對(duì)單一或性質(zhì)相近的重金屬固定效果很好，而對(duì)復(fù)合型重金屬污染土壤修復(fù)不能完全達(dá)標(biāo)的缺陷；同時(shí)兼顧了經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益，可以大規(guī)模應(yīng)用于復(fù)合型重金屬污染土壤的修復(fù)。
四川大學(xué)
2016-10-20
一種氣動(dòng)光學(xué)效應(yīng)校正識(shí)別一體化實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)和方法
本發(fā)明公開了一種氣動(dòng)光學(xué)效應(yīng)校正識(shí)別一體化實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)，統(tǒng)包括 FPGA 模塊、多核主處理器 DSP、多個(gè)協(xié)處理器 ASIC 及紅外圖像非均勻性校正片上系統(tǒng) SoC，通過(guò)上述系統(tǒng)完成氣動(dòng)光學(xué)效應(yīng)退化圖像的全圖熱輻射校正、去噪、傳輸效應(yīng)校正及目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程。相應(yīng)的，本發(fā)明提出了一種與之對(duì)應(yīng)的方法。本發(fā)明能夠有效解決氣動(dòng)光學(xué)效應(yīng)問(wèn)題以及飛行器高速飛行條件下要求處理器在完成探測(cè)處理時(shí)間間隔短的問(wèn)題，通過(guò)采用自主研發(fā)的專用 A
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種適用于高爐瓦斯灰中碳來(lái)源的拉曼光譜定量檢測(cè)方法
本發(fā)明提供一種高爐瓦斯灰碳來(lái)源的定量檢測(cè)方法，包括標(biāo)定·690·和檢測(cè)步驟；標(biāo)定步驟為：獲取多種不同煤焦質(zhì)量比例的煤焦樣品的拉曼光譜，依據(jù)拉曼光譜確定 D 峰與 G 峰強(qiáng)度比 ID/IG，以及 D 峰與G 峰間的波谷最低點(diǎn) V 與 G 峰強(qiáng)度比 IV/IG，將其作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立樣品的煤炭或焦炭占樣品中含碳物質(zhì)的比例與評(píng)價(jià)指標(biāo)間的映射關(guān)系；檢測(cè)步驟為：對(duì)待測(cè)高爐瓦斯灰的拉曼光譜分析，確定 ID/IG 和
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種超高比表面積硫氮共摻雜多孔石墨烯的制備方法及產(chǎn)品
本發(fā)明公開了一種超高比表面積硫氮共摻雜多孔石墨烯的制備 方法及產(chǎn)品，該方法包括：選用含角蛋白的生物質(zhì)材料為原材料，以 其同時(shí)作為固體碳、氮、硫原料，首先初步碳化，再通過(guò)堿性溶液減 壓吸附，再經(jīng)過(guò)高溫活化處理，然后酸洗真空干燥得到石墨烯。利用 角蛋白特殊鏈狀及環(huán)狀結(jié)構(gòu)，將生物質(zhì)角蛋白直接轉(zhuǎn)化為超高比表面 積的硫氮共摻雜多孔石墨烯。石墨烯的氮含量可高達(dá) 5.0at.％以上，硫 含量達(dá) 1.0at.％以上，比表面積高達(dá) 1
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點(diǎn)的跟蹤方法
本發(fā)明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點(diǎn)的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個(gè)采樣點(diǎn) [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數(shù)；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯(lián)數(shù)； 通過(guò)構(gòu)造擴(kuò)散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對(duì)概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對(duì)應(yīng)的 Xi 的并集作為最大功率點(diǎn)的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數(shù) Pr
華中科技大學(xué)
2021-04-14