按文献类别分组
关键词
陈文令:我的终极跑道是全世界
作者: 刘莉   来源: 大武汉 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: 跑道   双子座   open   世界  
描述: “我是双子座、B型血,所以思维特别发散、特别跳跃,有人说我时尚,那只是因为我的心态比较open,眼睛不会只盯在雕塑上,出国办展遇到打折季也会自己逛店买衣服。”
带有星形浮雕的金属地砖
作者: 高文   方柘   来源: 建筑细部 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: ti公司   spa   设计师   伊斯坦布尔   浮雕   地砖   星形   金属  
描述: 最近,ESPA公司在伊斯坦布尔建造了一处20000m^2的奢华spa,赫希贝德纳联合(HBA)设计顾问公司的设计师指定使用由位于伦敦国王大道上的DeFerranti公司生产的金属地砖。
PHOTOSHOP在“数字图像处理”公选课教学中的应用
作者: 刘雪芳   来源: 景德镇高专学报 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: 数字图像处理   公选课教学   Photoshop  
描述: 数字图像处理技术是一门发展很快且应用面很广的新兴学科。本文主要根据"数字图像处理"的具体教学内容,讨论如何引入图像处理软件Photoshop进行辅助教学。掌握高职高专学校学生的心理,有目的、有计划
Podoplanin在口腔鳞状细胞癌中的表达及与淋巴结转移的关系
作者: 任文豪   高岭   徐燕   赵璐   郅克谦   齐红   荔鹏   来源: 上海口腔医学 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: 癌组织淋巴管密度   癌周淋巴管密度   淋巴管生成   口腔鳞状细胞癌   Podoplanin  
描述: 的淋巴管密度。采用SPSS13.0软件包对数据进行t检验,分析正常组织和癌组织、淋巴结转移组和未转移组的淋巴管密度(癌周、癌内)。结果:口腔鳞癌及癌周组织的淋巴管密度均高于正常口腔黏膜组织,有显著差异(P
63Ni(Ⅱ)在高岭土上的吸附行为和模型研究
作者: 宗鹏飞   王海   潘晖   邵大冬   赵耀林   贺朝会   来源: 核化学与放射化学 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: 吸附   pH   放射性核素63Ni(Ⅱ)   高岭土  
描述: 结合静态批实验研究pH、离子强度对放射性核素63 Ni(Ⅱ)在高岭土上的吸附行为的影响,同时采用扩散层模型与FITEQL 4.0软件对吸附数据进行拟合研究。宏观的实验结果表明:放射性核素63 Ni
Instagram概念公仔
作者: 柚子   来源: 设计 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: App   LOGO设计   吉祥物   设计师   镜头   Scott  
描述: 在被Facebook以十亿美金买下之后,Instagram拍照社交App更红了,周边产品手办公仔也相继出炉。这款根据Instagram LOGO设计成的吉祥物概念公仔,出自于设计师JCRivera
基于元胞自动机的景德镇南河流域窑址景观演变
作者: 刘陶   肖绚   严亮华   江南伟   来源: 中国陶瓷 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: 窑址   ActionScript3.0   景德镇   景观演变   元胞自动机  
描述: ActionScript3.0脚本语言编程实现此模型。通过此模型验证了南河流域窑址中湖田窑址、银坑坞窑址景观格局的演变规律,得出以下这些推论:1)南河流域窑址景观格局的演变取决于自然环境、社会经济两个要素;2
亚纯函数相对于ф(r)的[p,q]增长级
作者: 涂金   刘翠云   徐洪焱   来源: 江西师范大学学报(自然科学版) 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: 整函数   [p   亚纯函数   q]级   相对[p  
描述: 利用亚纯函数的值分布理论研究了亚纯函数f1,f2的四则运算f1±f2,f1 f2,f1/f2相对于实值函数(r)的[p,q]增长级,推广了原有的一些结果。
浅谈地图模型雕刻技术
作者: 钟葆   吴建民   来源: 测绘通报 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: Type3软件   等高线   双色板   PVC板   雕刻机   浮雕   粗胚  
描述: 借助传统的雕刻技术和计算机雕刻软件,在雕刻软件中利用带高程的等高线数据进行地形建模,并通过输出雕刻指令控制雕刻机进行地形模型粗胚的雕刻;然后通过选材进行其他地图要素的雕刻;最后进行整饰,制作完成一幅按一定比例尺缩小的与实地相似的地形图。
基于python的博客分层聚类研究与分析
作者: 胡小丽   徐远纯   来源: 福建电脑 年份: 2012 文献类型 : 期刊 关键词: python   博客   文本聚类   分层聚类  
描述: 主要研究以博客的标题、内容及读者评论的文本信息为研究数据依据。然后分析研究聚类理论和方法,用目前的流行的python语言编写基于分层方法聚类算法,从而实现博客文本聚类及聚类的可视化。
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