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中医英语口译教学SML模式研究
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作者 胡双全 李涛安 《科技视界》 2019年第16期142-144,共3页
中医英语口译教学还处于摸索阶段,SML教学模式在教学资源、教学评价、教学方法等方面都优于传统的中医口译教学模式,具有立体式、多模态化和本地化的特点,适合为地方中医药院校培养服务于本地化中医药产业经济发展的中医口译联络员人才。
关键词 中医 口译 sml模式
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SML语言在ERDAS中建立空间模型的方法及示例
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作者 王广福 宋威 李红 《测绘与空间地理信息》 2015年第7期180-181,共2页
简单探讨和研究了ERDAS的SML语言的使用以及此种语言在实际使用过程中图形化的流程,主要内容包括空间模型工具的组成、图形模型的基本类型、图形模型的形成过程、模型生成器的功能组成、空间模型的建立以及操作过程、条件操作函数的应... 简单探讨和研究了ERDAS的SML语言的使用以及此种语言在实际使用过程中图形化的流程,主要内容包括空间模型工具的组成、图形模型的基本类型、图形模型的形成过程、模型生成器的功能组成、空间模型的建立以及操作过程、条件操作函数的应用等。并列举了一个简单的例子,进一步说明了这种语言的使用方法。 展开更多
关键词 sml语言 空间模型 波段重组
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面向汽车配件制造业的产品快速设计系统研究 被引量:4
3
作者 武守飞 潘晓弘 王正肖 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期88-93,共6页
分析了汽车配件需求来源和产品设计过程,提出了汽车配件产品快速设计系统的体系结构,研究了相应的关键技术,最后开发了快速设计系统并在汽配企业实施应用。
关键词 快速设计 变型设计 产品族建模 事物特性表
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ERDAS IMAGINE空间模型参数客户化的实现方法 被引量:2
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作者 高海东 王涛 《测绘与空间地理信息》 2009年第1期120-122,共3页
介绍ERDAS IMAGINE空间模型参数客户化实现的具体方法,使用户在ERDAS IMAGINE中建立的图形模型可以方便地与其他用户进行交流。同时,若对多个文件进行相同算法处理时,该方法能明显节约时间、提高工作效率。
关键词 ERDAS IMAGINE 图形模型 sml 参数客户化
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基于事物特性表的产品配置模型 被引量:8
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作者 张芬 陈卓宁 +1 位作者 严晓光 宾鸿赞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期683-687,共5页
在通用BOM的基础上引入事物特性表,将类和特性的思想相结合建立产品配置模型。模型中的零部件被抽象为构件类,构件类中封装一个事物特性表对象属性,事物特性表中定义了构件类的各种特性。零部件之间的相互关系转化为构件类的事物特性表... 在通用BOM的基础上引入事物特性表,将类和特性的思想相结合建立产品配置模型。模型中的零部件被抽象为构件类,构件类中封装一个事物特性表对象属性,事物特性表中定义了构件类的各种特性。零部件之间的相互关系转化为构件类的事物特性表的特性之间的约束、关联关系及参数传递。该产品配置模型能使产品设计方法与软件实现有机结合,便于产品配置软件系统和开发应用。 展开更多
关键词 大批量定制 产品配置 事物特性表 配置知识
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面向灌装输送线的数字化设计制造集成平台的开发
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作者 陶熠 张勇 +1 位作者 张宗伟 王正肖 《机械工程师》 2010年第2期68-70,共3页
以饮料灌装输送线为对象,在分析产品及其设计过程的基础上,提出了面向灌装输送线数字化设计与制造集成平台体系结构和关键技术。结合实际,开发了一个面向灌装输送线的数字化设计与制造集成平台,并介绍了企业的应用情况。
关键词 灌装输送线 数字化设计 产品族模型 事物特性表(sml) 集成平台
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物联网业务模型描述语言的研究与设计 被引量:6
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作者 蒋林岑 季一木 《计算机技术与发展》 2012年第2期249-252,F0003,共5页
由于物理世界的环境不断变更,物联网中原先传感节点仅提供数据采集的功能已不能满足现实应用中所需求的服务应具有的高度动态性、多样化等特性。为了解决上述问题,文中将面向服务架构SOA的概念应用于物联网业务应用,可以对应用组件进行... 由于物理世界的环境不断变更,物联网中原先传感节点仅提供数据采集的功能已不能满足现实应用中所需求的服务应具有的高度动态性、多样化等特性。为了解决上述问题,文中将面向服务架构SOA的概念应用于物联网业务应用,可以对应用组件进行部署、组合和使用。并且在此基础之上,提出一种基于XML的物联网业务模型描述语言SML,用来描述模型中服务之间的关联性,确定一个灵活的表示业务组合的模型,以加快业务模型的开发速度,支持模型的重用,使物联网业务具有更好的扩展性和实用性。 展开更多
关键词 物联网 业务模型 面向服务架构 服务模型描述语言
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一种通过去噪来提高图像标注性能的方法
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作者 伊怀彬 王加俊 《苏州大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第2期45-51,共7页
提出一种通过去除噪声来提高分层高斯混合模型的图像标注性能的方法.在有监督多概念标注(Su-pervised Multiclass Labeling,SML)中,它采用了分层高斯混合模型,有效地把大量的表示图片的高斯混合模型聚类成一个表示某概念类的高斯混合模... 提出一种通过去除噪声来提高分层高斯混合模型的图像标注性能的方法.在有监督多概念标注(Su-pervised Multiclass Labeling,SML)中,它采用了分层高斯混合模型,有效地把大量的表示图片的高斯混合模型聚类成一个表示某概念类的高斯混合模型,从而很容易实现图像的分类和标注.通过引入去噪过程,减少了图片中与概念不相关的高斯分量,消除了噪声高斯分量对分类器的负面影响,从而提高了分类性能.基于TRECVID2005数据的图像标注实验证明,该方法可以取得比SML方法更好的标注性能. 展开更多
关键词 分层高斯混合模型(HGM) 监督多概念标注(sml) 去噪 图像标注 渐进似然逼近(ALA)
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