简介：

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简介：近年来由于电脑与通讯科技的结合,使得资讯媒体的发展从以往局限于视听媒体的资料转化为电子化的形式。电脑网路逐渐改变人们的工作和通讯方式,它正对人类的生活进行一场革命,也对传统教育的挑战。学者专家们正积极设计线上课程与虚拟学校,期待未来的学生学习模式朝向网路化、主动学习及自我建构知识,并达到合作学习的目标。资讯科技提供学生多元化的学习,增进学生的学习兴趣,提升学习成效,改善教学品质,落实教育资源共享,使职业教育教学管理更有效率。本研究从四个方面探讨网路教学在技职教育中的应用:(一)网路教学的应用;(二)网路教学的学习环境及课程设计;(三)网路教学之限制;(四)树德科技大学网路教学实际运用之探讨。

简介：通过对井下大断面岩石巷道掘进工作面全断面联爆破时常发生拒爆故障的分析研究得出，爆破网络电阻超过发爆器的最大负载是问题的主要原因。针对于此，采用串并联爆破网络，降低网络电阻，实践应用表明，一次起爆雷管数量增加，全断面一次爆破无拒爆产生，确保了爆破作业的安全。

简介：小王被公司经理叫去布置了一项特殊任务，“公司规定不准在上班时间上网，最近有些员工好象不太自觉了，我想让你了解一下他们到底在干什么，必要时禁止他们上网——为了不让员工有所怨言，我们不会公开地让网管断网。你这次当一次‘卧底’，给我把问题解决。”领命后。小王便开始琢磨了：到各位同事电脑前查看显然不够友善，搞不好会让人起疑心。最后，他找到了一个老牌却很好用的监控软件——“网路岗”，顺利完成了经理交给的任务。

简介：“证”是中医所特有，也是中医理论的精华之一。赞不仅包括一定的病理生理状态，且代表疾病在发展过程中某一阶段的动态表现，也可以出现在多种疾病中，因此需要通过分析比较，才能作出科学的定量的注解。证的研究中可变因素较多，因此证的临床实验研究需要注意到以下几方面：其1，证是动态的，有时要转化的，研究对象必须选择在疾病过程中特定的阶段和条件。其2，证经常兼有或夹杂其它的证，如能选择很典型的研究对象，将是决定结果准确性的重要条件。

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简介：鸟的种类繁多。其喙和足的形态．也常因种类不同而各异。但喙和足之间往往是相互适应的(鸟的角质嘴叫喙)。

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简介：本文利用Lyapunov—Krasovskii稳定性定理和线性矩阵不等式技术，得到了多时滞区间神经网路全局鲁棒稳定性的一个新的稳定性规则。该规则推广了最近文献中的一些结果，并通过数值仿真证实了结果的正确性。

简介：交通网络分析是城市交通信息化的重要组成部分,是实现城市交通智能化的关键技术之一.尽管目前路径分析算法理论上已经非常完备,但在实际应用中还存在不少问题.文章针对目前存在的问题,提出了解决方案,并通过实例说明方案的可行性.

简介：如何在网上协作学习过程中，找到一个最适合自己的协作学习伙伴，使学习者在协作学习过程中能够真正得到提高，是网上协作学习中一个不容忽视的问题。面对当前网上协作小组生成的随意性现状，本文提出一种基于模糊聚类方法的协作小组生成方法。

简介：本文提出一种匹配相似轮廓线的有限差分法，这个方法是Dncan^[1]方法的基础上开发的。Duncan的方法是通过优化一个二次指标函数来匹配两条轮廓线的。这个指标函数由一个与弯曲能量有关的曲率差项和一个弹性约束项组成。Cohen^[2]指出Duncan的方法可能造成两条轮廓线上点不是按顺序一一对应。他提出用有限元法来解这个问题。本文采用新的弹性约束项，得到的优化方程不但容易计算而且有明确的物理意义，本文讨论了用有限差分法解这个方程的方法，对于复杂形状的轮廓匹配可以用多尺度法来解决。

简介：推荐亮点：Flame/Interno一直是后期合成中的王牌软件，但由于它们运行在昂贵的工作站平台上，一般的读者抵触的机会不多。本文讲述了Flame中的入门技艺——色彩匹配，这也是其最常用的功能之一。本文将带我们逐步揭开高端合成软件的神秘面纱。

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简介：以U形管换热器管板两侧法兰为例，讨论不同工况的匹配法连接螺栓设计载荷的计算方法，提出在预紧或操作状态下需要的最小螺栓载荷应各自取其最大值。

简介：本文设计了一种适于水下应用的海底地形匹配系统。介绍了该系统的原理并给出了匹配算法。该算法采用多模估计技术获取最佳估计位置，可大大提高系统的定位精度

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简介：本文阐述了匹配追踪分解的基本原理,分析了参数对时频元的影响.针对其计算量大的问题,提出了用误差最小原则代替内积最大原则,从而大大降低运算量.用计算机模拟了一个信号的分解情况,结果表明简化算法有收敛、有效、计算量小的特点.

简介：设G是一个有限的简单连通图.D(G)表示V(G)的一个子集,它的每一个点至少有一个最大匹配不覆盖它.A(G)表示V(G)-D(G)的一个子集,它的每一个点至少和D(G)的一个点相邻.最后设C(G)=V(G)-A(G)-D(G).在这篇文章中,下面的被获得.(1)设u∈V(G).若n≥1和G是n-可扩的,则(a)C(G-u)=和A(G-u)∪{u}是一个独立集,(b)G的每个完美匹配包含D(G-u)的每个分支的一个几乎完美匹配,并且它匹配A(G-u)∪{u}的所有点与D(G-u)的不同分支的点.(2)若G是2-可扩的,则对于u∈V(G),A(G-u)∪{u}是G的一个最大障碍且G的最大障碍的个数是2或者是｜V(G)｜.(3)设X=Cay(Q,S),则对于u∈Q,(a)A(X-u)==C(G-u)和X-u是一个因子临界图,或者(b)C(X-u)=和X的两部是A(X-u)∪{u}和D(X-u)且｜A(X-u)∪{u}｜=｜D(X-u)｜.(4)设X=Cay(Q,S),则对于u∈Q,A(X-u)∪{u}是X的一个最大障碍且X的最大障碍的个数是2或者是｜Q｜.更多还原