MeyboMail Web(脈博郵件系統客戶端)是一個純Java編寫的,基于B/S模式的郵件系統客戶端軟件,系統表示層使用easyjf.com(簡易java框架)的 EasyJWeb框架開發,主要通過調用java mail實現郵件的收發。MeyboMail Web主要配合MeyboMail Server(脈博郵件服務器系統）使用，MeyboMail Server是使用Java編寫，可以運行在任何支持Java的服務器系統平臺。擁有自主知識產權的郵件服務器系統軟件，系統實現了POP3,ESMTP 等郵件協議，支持服務器群集，可以運行在多臺服務器上。
標簽： MeyboMail EasyJWeb easyjf Java
上傳時間： 2014-11-14
上傳用戶：qq21508895
一個功能比較強大（大多數人都沒見過）、調用十分方便靈活、適合于B/S架構、思路別出心裁（堅決不與具體業務、具體數據源、具體列表相結合,能自定義文字信息和顯示樣子）。就算目前做得并非十全十美，相信見到以后還是會超出您的想象。具體參見源碼例子和文檔。
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：四只眼
非常接近C/S操作方式的Java Ajax框架－ZK 用ZK框架使你的B/S應用程序更漂亮更易操作。 官網：www.zkoss.org
上傳時間： 2017-02-02
上傳用戶：yxgi5
包含了msp430單片機上的ADC、定時器A、定時器B、基礎時鐘、看門狗的初始化及中斷程序?；臼纠绦?/p>
上傳時間： 2017-05-28
上傳用戶：qweqweqwe
sshC B B 官方教學區 » 原創：ajax入門自編清淅1024*800(鏈接己修正) » 發表回復
上傳時間： 2017-07-11
上傳用戶：84425894
該在線考試關系統（B/S結構）主要采用JAVA語言開發涉及主要WEB技術有：Struts+Spring+Hibernate框架，html，javascript，css,ajax技術。開發工具：MyEclipse 服務器：tomacat5.5 數據庫：oracle9
標簽： Hibernate Struts Spring JAVA
上傳時間： 2017-09-16
上傳用戶：秦莞爾w
心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
超聲理論與技術的快速發展，使超聲設備不斷更新，超聲檢查已成為預測和評價疾病及其治療結果不可缺少的重要方法。超聲診斷技術不僅具有安全、方便、無損、廉價等優點，其優越性還在于它選用診斷參數的多樣性及其在工程上實現的靈活性。 全數字B超診斷儀基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平臺、LINUX嵌入式操作系統，是一種新型的、操作方便的、技術含量高的機型。它具有現有黑白B超的基本功能，能夠對超聲回波數據進行靈活的處理，從而使操作更加方便，圖象質量進一步提高，并為遠程醫療、圖像存儲、拷貝等打下基礎，是一種很有發展前景、未來市場的主打產品。全數字B型超聲診斷儀的基本技術特點是用數字硬件電路來實現數據量極其龐大的超聲信息的實時處理，它的實現主要倚重于FPGA技術?，F在FPGA已經成為多種數字信號處理（DSP）應用的強有力解決方案。硬件和軟件設計者可以利用可編程邏輯開發各種DSP應用解決方案。可編程解決方案可以更好地適應快速變化的標準、協議和性能需求。 本論文首先闡述了醫療儀器發展現狀和嵌入式計算機體系結構及發展狀況，提出了課題研究內容和目標。然后從B超診斷原理及全數字B超診斷儀設計入手深入分析了B型超聲診斷儀的系統的硬件體系機構。對系統的總體框架和ARM模塊設計做了描述后，接著分析了超聲信號進行數字化處理的各個子模塊、可編程邏輯器件的結構特點、編程原理、設計流程以及ARM處理模塊和FPGA模塊的主要通訊接口。接著，本論文介紹了基于ARM9硬件平臺的LINUX嵌入式操作系統的移植和設備驅動的開發，詳細描述了B型超聲診斷儀的軟件環境的架構及其設備驅動的詳細設計。最后對整個系統的功能和特點進行了總結和展望。
上傳時間： 2013-05-28
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清華大學數據結構課上實現的B+樹，設計一個4階B+樹，包括： (1) 葉子的每個記錄應該包括4字節（long）關鍵碼值和60字節的數據字段(存儲文件名等，可以自定)，設每個葉子可以存儲5條記錄，而內部節點應該是關鍵碼值/指針對。此外，每個節點還應該有指向同層下一個節點的指針、本節點存儲的關鍵碼數等； (2) 此4階B+樹應該支持插入、刪除以及根據給定關鍵碼值進行精確檢索與關鍵碼范圍檢索； (3) 顯示（打?。┐?階B+樹的生長(含刪除節點)過程實例；
上傳時間： 2014-08-05
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本文開發了一套基于J2EE技術的新兵思想評估系統。該系統基于多層B／S軟件架構，提高了系統的穩定性、靈活性及安全性；通過使用UML的系統分析，MVC、DAO等設計模式及面向對象（ＶＣ＋＋）的設計和開發，采用Spring、Hibernate、WebWork等框架技術，提高了開發的效率，為相關系統的設計開發探索了一條新思路。
上傳時間： 2013-12-24
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