采用高温固相法制备了不同摩尔分数H3BO3的红色长余辉材料Ca0.77Zn0.2Na0.03Ti0.97Nb0.03O3:Pr3+0.002,利用X晶体衍射、发光光谱、余辉曲线和热释光曲线对制备的样品进行表征。结果表明:掺杂不同摩尔分数的H3BO3并没有改变样品的主晶相;当H3BO3的摩尔分数为0.07时,样品的发光光谱强度达到最大,继续增大掺杂量,样品的发光光谱强度开始减弱;当H3BO3的摩尔分数为0.07时,样品的余辉性能达到最强,余辉时间为21min,此时对应的陷阱深度为0.68eV。

内容概要：本文详细介绍了基于LabVIEW的上位机控制系统，集成了汇川PLC（H5U）和伺服电机以及海康威视相机的视觉对位功能，实现了全面的自动化项目。文中涵盖了系统的架构设计、通信配置、视觉对位、运动控制和安全防护等方面的内容。具体来说，LabVIEW作为上位机通过网口连接汇川H5U PLC和EtherCAT伺服，利用TCP/IP进行通信，同时通过海康威视的SDK实现图像匹配和坐标转换。运动控制部分强调了PDO配置和伺服点动测试的关键步骤，而安全防护则通过PLC的ST语言实现急停连锁。此外，还提供了避坑指南，确保安装和配置顺利。 适用人群：从事非标自动化项目的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解LabVIEW、汇川PLC和伺服、以及海康威视相机视觉对位的从业者。 使用场景及目标：适用于需要构建复杂自动化系统的场合，如贴标机、点胶机、组装设备等。目标是帮助读者掌握从系统架构设计到具体实施的全流程，提高项目开发效率并减少常见错误。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还包括实际代码片段和配置细节，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。

高糖、胰岛素对肾小球系膜细胞GLUT4、P21表达，黄颂敏，唐万欣，目的 探讨高糖、胰岛素对肾小球系膜细胞（GMC）GLUT4、P21表达及细胞骨架蛋白F-actin 的影响，进一步研究上述因子在糖尿病肾病发生发展

坡谱是地理信息系统中用于描述地表坡度特征的一个重要概念，它通过统计模型展示了不同级别的坡度组合关系。坡谱的分析可以揭示地表起伏变化和地貌形态特征，对于地理学、环境科学、土壤学等领域具有重要研究价值。坡谱的构建基于数字高程模型（DEM），而DEM的格网分辨率是关键参数，对坡谱的精度和可靠性有着直接的影响。 数字高程模型（DEM）是通过一系列数字点的x、y坐标和z坐标值来表示地表形态的三维模型。DEM数据通常可以通过卫星遥感、航空摄影测量、地面激光扫描等多种技术获得。DEM格网分辨率指的是DEM数据点在水平面上的分布密度，通常用水平方向的点距来表示。DEM分辨率越高，包含的地貌细节越多，能更细致地表达地表特征，但同时也会导致数据量大幅增加，对存储和处理能力提出更高要求。 本文研究了DEM格网分辨率对坡谱的影响，选择了陕北黄土高原六个典型地貌类型区作为研究样区。这些区域涵盖了不同的地貌类型，包括黄土低丘、黄土峁状丘陵沟壑、黄土梁峁状丘陵沟壑、黄土梁状丘陵沟壑、黄土长梁残塬沟壑等，它们在地貌特征和复杂度上存在明显差异。这些样区的DEM数据初始分辨率为5米，作者通过重采样生成了不同分辨率的DEM，进而提取坡谱模型，分析不同分辨率下的坡谱变化。 研究结果表明，DEM格网分辨率对于坡谱有着显著影响。在不同的地貌类型区，DEM分辨率的变化会导致坡谱出现不同的变化规律。研究中分析了DEM分辨率与坡谱之间的关系，并指出在一定范围内，DEM分辨率越低，坡谱的信息熵越高，表明坡谱的复杂程度增加。在研究中还发现，分辨率对于提取坡度信息的能力有明显的限制，分辨率过高或过低都会影响坡谱特征的提取和解释。因此，选择合适的DEM格网分辨率对于准确提取和分析坡谱至关重要。 此外，本文还探讨了其他影响坡谱的因素，包括DEM精度、坡度分级和坡面因子提取。DEM精度直接影响地形数据的可靠性；坡度分级决定了坡谱曲线的精细程度；而坡面因子提取则关系到从DEM中获取坡度信息的方法和质量。不同学者对这些因素对坡谱影响的研究已有一定基础，但前人的研究多局限于单一地貌类型的区域，而本文的研究则在多地貌类型的区域中进行了扩展和深化。 本文通过实证分析探讨了DEM格网分辨率对坡谱的影响，指出了分辨率对坡谱特征提取的重要性，并为地理信息系统和地貌学领域提供了科学的研究方法和参考。同时，研究成果对于地形地貌分析、环境保护、水土保持规划等领域也有重要的指导意义。

修改完成后的完整文件

建筑体形系数反映单位建筑空间的热散失面积大小，对建筑能耗有直接影响。根据建筑体彤系数定义了形状因子f，并基于形状因子分析不同建筑底平面形状特征与极限体形系数和最佳楼层数的关系，结合形状因子分析体形系数对建筑节能效果的影响，提出计算最佳建筑体形系数和确定最佳节能楼层数、最佳底面形状的方法。推荐采用形状因子小的建筑底平面形状，并且采用与之相对应的最佳节能楼层数以降低体形系数，达到建筑节能设计标准要求。图3，表1，参10。

matlab kinect 代码偏振深度 + RGB 立体对 这个存储库是论文的实现。 它包含两个部分： 1. 使用图形模型从偏振图像中校正法线。 2. 用论文第 6 节描述的线性方程估计最终深度。 这两部分构成了论文的流水线，但它们可以独立运行。 例如，如果您有来自其他来源（即 kinect、多视图）的粗略深度图，您仍然可以通过管道运行代码。 或者您有一个不是来自我们的“法线校正”的校正法线贴图，您可以跳转到“深度估计”，但可以指定其他参数。 请参阅“数据”文件夹。 如果您有任何疑问，请随时与我联系。 正常校正 这部分是在python2.7下用OpenGM库实现的，它需要一个corse深度图（理论上，它可以获取任何深度图的来源，只要它与偏振图像对齐即可。在我们的论文中，粗深度来自立体重建）和偏振图像作为输入，输出是根据偏振信息校正的法线和估计的镜面反射掩模。 深度估计 这部分在Matlab下实现。 它需要校正法线（但可以是任何类型的“引导”表面法线）、估计的镜面反射蒙版、偏振图像、光源和相机矩阵。 它估计物体的反照率和深度。 工具 安装OpenGM请参考，或通过以下命令（仅支持pyt

一个基于Java的文档查重比对SDK是一套软件开发工具包，它能够为开发者提供文档查重、相似性分析和内容比对等功能，适用于文本内容分析、学术论文审查、知识产权检测以及版权保护等场景。这款SDK采用Java编程语言开发，能够嵌入到各种Java应用程序中，提供灵活的API接口供开发者调用。文档查重比对SDK的核心价值在于能够快速识别出文档中的重复内容，帮助用户判断文本的原创性，避免知识产权侵权，提高工作效率。 文档查重比对SDK的工作原理通常涉及以下几个步骤：SDK会接收需要比对的文档数据，然后对文档内容进行预处理，包括分词、去除标点符号、停用词过滤等；提取文档特征，如关键词、句式结构等，进行初步的内容分析；接着，利用算法比对不同文档之间的相似度，计算文档间文本的重合度；生成查重报告，展示比对结果，指出文档中的重复或相似部分。 在使用文档查重比对SDK时，开发者可以根据自己的需求选择不同的查重策略和算法。常见的算法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。每种算法在查重的准确性和速度上都有各自的优势和局限，因此开发者需要根据实际情况进行选择。SDK的使用通常需要一定的编程知识，尤其是在处理文本数据和算法实现方面。 文档查重比对SDK在很多领域都有广泛的应用。在学术领域，它可以帮助审查学术论文的原创性，避免抄袭；在出版行业，它可以用来检查图书内容是否存在重复出版的情况；在互联网公司，它能够辅助内容审核，确保发布的文章、评论等是独一无二的；在企业内部，它可以用来检测员工的工作报告、市场分析文档等是否存在重复内容，提高工作效率和文档质量。 一个基于Java的文档查重比对SDK为开发者提供了一种强大的工具，通过集成高级的文本分析技术，简化了文档查重比对的流程，使得检测文档相似度变得更加高效和准确。它不仅能够节省人力资源，还能在一定程度上防止知识产权的侵犯，具有非常重要的应用价值。

霍加api图书馆 PROS库，用于对VEX V5机械手进行编程。 该库旨在为具有各种经验的团队奠定基础。 新团队应该更轻松地启动和运行机器人，而经验丰富的团队应该发现OkapiLib不会妨碍您的操作或对功能进行任何限制。 OkapiLib文档托管在GitHub Pages。 PROS文档托管在普渡大学的网站。 正在安装 OkapiLib默认情况下安装在新项目中。 如果不是，则可以使用PROS CLI安装它。 在您的终端中，要在其中安装OkapiLib的项目中，运行prosv5 conduct apply okapilib 。 贡献 请阅读以获取有关如何帮助该项目并使OkapiLib变得更好的详细信息。 它涵盖了提交错误和功能，打开请求请求以及其他格式和代码样式要求。 版本控制 OkapiLib使用进行版本控制。 有关可用版本，请参见此的。 执照 此项目已根据Mozilla公共许可证2.0

在Android开发中，图片的缩放和拖拽是常见的需求，尤其在开发图像查看器、画板类应用时。本文将深入探讨如何在Android平台上实现类似系统图库的图片缩放和拖拽功能，帮助开发者打造高质量的用户体验。 我们要理解Android中处理图像的基本组件：ImageView。默认情况下，ImageView可以显示图片，但并不支持缩放和拖拽操作。要实现这些功能，我们需要自定义一个ImageView子类，并覆写其关键方法。 一、基础概念 1. ScaleType：ImageView提供了多种缩放模式，如CENTER、CENTER_CROP、FIT_CENTER等，但它们并不能满足自由缩放的需求。我们需要自定义缩放逻辑。 2. MotionEvent：在Android中，触摸事件通过MotionEvent对象传递，包括ACTION_DOWN（按下）、ACTION_MOVE（移动）和ACTION_UP（抬起）等，用于检测用户的手势操作。 二、自定义ImageView 1. 创建一个新的View类，继承自ImageView，例如叫做ZoomableImageView。 2. 在ZoomableImageView中，我们需要维护两个关键变量：缩放比例（scaleFactor）和图片中心点（pivotPoint），以便计算新的图片坐标。 3. 覆写onTouchEvent()方法，监听用户的触摸事件。当ACTION_DOWN发生时，记录初始触摸点；ACTION_MOVE期间，根据新的触摸点和初始点计算出平移距离，更新图片位置；ACTION_UP或ACTION_CANCEL时，检查是否触发缩放操作。 4. 实现缩放功能，可以通过双指捏合手势来改变缩放比例。在ACTION_MOVE事件中，检测到两个手指时，计算它们的初始和当前距离，根据变化计算新的缩放比例，并调整图片大小。 三、平移和缩放算法 1. 平移：平移操作需要确保图片在容器内始终可见。当图片超过边界时，限制其移动范围。公式如下： `newPosition = currentPosition + (newTouchPoint - currentTouchPoint) * scaleFactor` 其中，currentPosition和newPosition分别是当前和新的图片位置，newTouchPoint和currentTouchPoint是触摸点坐标。 2. 缩放：缩放操作需确保图片不会因过大或过小而无法显示。缩放时，保持图片中心点不变，更新缩放比例并重新计算图片的宽度和高度。公式如下： `newScaleFactor = (oldScaleFactor * newFingerDistance) / oldFingerDistance` 其中，oldScaleFactor和newScaleFactor分别为旧的和新的缩放比例，newFingerDistance是当前手指间的距离。 四、优化与性能 1. 使用硬件加速：开启ImageView的硬件加速可以提升滚动和缩放的流畅性。在XML布局中添加`android:hardwareAccelerated="true"`或者在代码中调用`setLayerType(View.LAYER_TYPE_HARDWARE, null)`。 2. 使用Matrix：通过设置ImageView的Matrix，可以更高效地处理缩放和平移。在每次缩放和平移后，更新Matrix并调用`setImageMatrix()`。 五、实际应用 在实际项目中，可以结合GestureDetector和ScaleGestureDetector来处理单指滑动和双指缩放。这两个类可以帮助我们更方便地识别和处理特定的手势。 总结，实现Android图片的缩放和拖拽涉及多个方面，包括自定义View、手势检测、矩阵运算等。理解这些核心概念并熟练运用，就能创建出类似系统图库的交互体验。通过不断优化和调整，我们可以提供更加流畅、自然的图片浏览功能。