快速准确无损测定牧草种子活力是当前种子生理研究中的一项重要内容，试验以甜燕麦种子为材料，采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了3种不同活力的燕麦种子，研究结果表明，在4000—6900cm^-1波数范围内的光谱，通过SN...快速准确无损测定牧草种子活力是当前种子生理研究中的一项重要内容，试验以甜燕麦种子为材料，采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了3种不同活力的燕麦种子，研究结果表明，在4000—6900cm^-1波数范围内的光谱，通过SNV（Standard Normal Variate）预处理方法，用4个主成分建立的模型效果最佳，模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率都分别达到100％，该研究利用近红外光谱技术为快速准确无损测定种子活力提供了一条新途径。展开更多
本文主要研究图像存储与传输系统—PACS(Picture Archiving and Communications System)中海量医学影像数据的长期安全存储问题。首先针对医学影像数据特点介绍PACS系统的存储技术需求及其实现机制,在研究对比了PACS系统中常用的存储设...本文主要研究图像存储与传输系统—PACS(Picture Archiving and Communications System)中海量医学影像数据的长期安全存储问题。首先针对医学影像数据特点介绍PACS系统的存储技术需求及其实现机制,在研究对比了PACS系统中常用的存储设备和存储结构的基础上,重点分析了存储策略方面的技术现状与进展,指出了PACS系统存储技术发展所面临的相关问题及其发展方向。展开更多
文摘快速准确无损测定牧草种子活力是当前种子生理研究中的一项重要内容，试验以甜燕麦种子为材料，采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了3种不同活力的燕麦种子，研究结果表明，在4000—6900cm^-1波数范围内的光谱，通过SNV（Standard Normal Variate）预处理方法，用4个主成分建立的模型效果最佳，模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率都分别达到100％，该研究利用近红外光谱技术为快速准确无损测定种子活力提供了一条新途径。
文摘本文主要研究图像存储与传输系统—PACS(Picture Archiving and Communications System)中海量医学影像数据的长期安全存储问题。首先针对医学影像数据特点介绍PACS系统的存储技术需求及其实现机制,在研究对比了PACS系统中常用的存储设备和存储结构的基础上,重点分析了存储策略方面的技术现状与进展,指出了PACS系统存储技术发展所面临的相关问题及其发展方向。
