高校闲置物品交易系统设计与实现

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当今社会,产品不断更新迭代,生活质量也不断得到提高和改善。在高校,学生通常会有各种闲置的书籍、辅导资料、衣物等生活和学习用品,将闲置物品通过二手市场来“变废为宝”,对当今大学生来说,是一个明智的选择。研究目前主流的高校二手交易平台,提出开发一个功能更加完善的高校闲置物品交易系统。系统主要包括登录认证、买卖家分离、个人中心、搜索、聊天和反馈六大功能模块。本系统面向某一个高校区域内的师生,即有区域限制,暂时不考虑跨校交易,这样能够提供一个使用更加方便,交易更加快速、安全的平台。一系列的功能和性能测试的结果表明
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落点精度是导弹武器的一项重要战术技术指标,精度评估方法也显得尤为重要。提出一种适用于导弹精度评估的改进算法。将精度评估问题简化为关于概率圆分布的假设检验问题,对精度的准确度和密集度分别定义差异系数。基于概率圆方法,考虑研制方风险和使用方风险相等,并使该风险最小,提出改进的精度综合评估方法。引入序贯检验的思路,将上述基本方法进行扩展,以适用于序贯检验情形。结合数值仿真和定性分析,验证并分析了所提方法
随着深度学习的发展,尤其是随着多层神经网络(MLP)、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)等网络的出现,其在多个领域得到广泛应用,如视觉识别、语音识别、自然语言处理等领域。在2019年的美密会上提出利用单差分深度残差网络区分器进行密钥恢复攻击的方法,将深度学习的应用扩展到密码算法分析领域。利用多差分残差网络区分器进行密钥恢复攻击,该方法可有效减少数据复杂度,并增加攻击轮数。以RC516的攻击为例,计算复杂度和数据复杂度分别减少为后者的1/12,攻击轮数由11个半轮增加到了12个半轮。
近年来,在HDFS上的小文件聚类存储问题引起了广泛关注。针对传统聚类算法DBSCAN在聚类过程中,出现数据密度不均匀时造成聚类效果粗糙及时间开销较大等问题,提出了一种基于经改进网格单元的DBSCAN聚类算法。该算法首先使用网格单元划分及爬山法辨别出局部次优区域来缩小搜索范围,进而再从所选局部次优区域执行宽度优先搜索法,遍历数据点并将其聚类成簇,有效地提高了数据聚类的精确度,显著降低了时间成本。实验结果表明,在数据集较小的情况下,该算法在聚类精度和运行时间上与传统算法接近。当数据集较大时,与传统算法相比,该
为提高航材库存需求的预测精度,着力解决ARIMA模型预测滞后性和非同步性问题,提出ARIMA模型和KALMAN滤波技术理论的组合模型。应用ARIMA模型辨识KALMAN滤波初始状态参数,考虑系统噪声的影响,以最小均方误差为估计准则,构建航材库存的动态预警模型,并在测试数据集上检验组合模型库存预警效果。实例分析发现,ARIMA-KALMAN组合模型可以提高航材库存预测精度,实现航材库存动态预测,对于解决ARIMA模型预测滞后性和非同步性问题有重要意义。
在实验教学领域,传统的实验教学由于器材老化等问题极易产生误差,实验结果不明显是当前普遍存在的问题。而将VR技术引入到实验教学领域,通过其独特的沉浸感和强大的人机交互性,让使用者以第一人称视角在实验中真实操作、体验,深刻理解误操作等带来的后果。系统加入错误提示功能,让体验者自己解决问题以使其获得更加深刻的印象,不仅降低了误操作对实验仪器造成的损害,且一定程度上增强了用户的实际动手能力。
立足战区联合作战情报保障特点,着重解决有限的情报侦察力量和联合作战情报需求之间的客观矛盾,研究情报侦察力量优化配置流程,构建资源-任务匹配模型。针对侦察力量协同执行多种侦察任务产生资源冲突的情况,基于受限资源项目调度、武器目标动态分配思想,构建动态优化配置模型,最后结合情报侦察案例,运用粒子群算法对资源优化配置模型进行求解,验证其可行性和有效性。
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本文首先概述了轮胎均匀性的各项评价指标及意义,对高速均匀性低次谐波随速度的变化规律进行摸索,轮胎的RFV、TFV及LFV的低次谐波分量随速度变化呈现出不同的规律,不同轮胎的RFV、TFV及LFV出现极值的频率分别趋于一致。对高速时低次谐波分量的变化规律分析结果证实了进行高速均匀性试验的必要性。