Lớp phủ là gì? Các công bố khoa học về Lớp phủ
Lớp phủ là khái niệm trong lập trình hướng đối tượng, được sử dụng để che giấu thông tin chi tiết về cài đặt nội bộ của một đối tượng. Nó cho phép chỉ thông qua...
Lớp phủ là khái niệm trong lập trình hướng đối tượng, được sử dụng để che giấu thông tin chi tiết về cài đặt nội bộ của một đối tượng. Nó cho phép chỉ thông qua một giao diện hoặc một tập hợp các phương thức công khai đã được định nghĩa sẵn để tương tác với đối tượng đó, trong khi ẩn đi các chi tiết về việc làm thế nào các phương thức được cài đặt hoặc làm thế nào dữ liệu được lưu trữ.
Lớp phủ giúp tăng tính bảo mật và tổ chức của mã nguồn, giúp giảm sự phụ thuộc giữa các phần của chương trình và làm cho mã nguồn dễ dàng bảo trì và mở rộng. Nó cũng giúp giảm sự phức tạp của việc sử dụng các đối tượng bởi việc ẩn đi các chi tiết phức tạp của chúng.
Trong lập trình hướng đối tượng, việc áp dụng lớp phủ được thực hiện bằng cách sử dụng các từ khoá như private, protected và public để xác định mức độ truy cập của các thành viên (phương thức và thuộc tính) của một lớp. Các phương thức và thuộc tính private chỉ có thể truy cập từ bên trong cùng một lớp, trong khi protected giới hạn truy cập cho cả lớp và các lớp con, và public cho phép truy cập từ bên ngoài lớp.
Lớp phủ cho phép che giấu thông tin chi tiết về cách thức hoạt động nội bộ của một đối tượng, chỉ hiển thị các phương thức và thuộc tính công khai mà người dùng bên ngoài có thể truy cập. Điều này giúp giảm mức độ phức tạp của đối tượng và tạo ra một giao diện đơn giản cho việc sử dụng đối tượng.
Với lớp phủ, các thành viên private của một lớp chỉ có thể được truy cập từ bên trong lớp đó. Các thành viên này không thể được truy cập hoặc sửa đổi từ bên ngoài lớp, bị ẩn đi và chỉ có thể được sử dụng trong phạm vi nội bộ của lớp. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu và hành vi nội bộ của đối tượng không bị quản lý hoặc sử dụng sai mục đích từ bên ngoài.
Ví dụ, trong một lớp "Nhân viên", có thể có một thuộc tính "mật khẩu" mà chỉ nhân viên đó có thể truy cập và sửa đổi. Bằng cách định nghĩa thuộc tính này là private, ta đảm bảo rằng chỉ có thể truy cập và sửa đổi mật khẩu từ phương thức bên trong của lớp "Nhân viên", không cho phép truy cập trực tiếp từ bên ngoài.
Các thành viên protected trong lớp phủ cho phép truy cập từ bên trong lớp và các lớp con dẫn xuất từ lớp đó. Điều này cho phép các lớp con thừa kế các thành viên và hành vi từ lớp cha, tạo ra sự kế thừa và tái sử dụng mã nguồn. Tuy nhiên, các thành viên protected vẫn không thể truy cập từ bên ngoài lớp và các lớp không liên quan.
Các thành viên public trong lớp phủ là những thành viên có thể truy cập từ bất kỳ đối tượng nào, bao gồm cả từ bên trong lớp và từ bên ngoài lớp. Đây là giao diện công khai của đối tượng và được sử dụng để tương tác với đối tượng từ bên ngoài.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "lớp phủ":
Tiến hành một đánh giá về văn liệu là một phần quan trọng của bất kỳ dự án nghiên cứu nào. Nhà nghiên cứu có thể xác định và đánh giá lãnh thổ tri thức liên quan để chỉ định một câu hỏi nghiên cứu nhằm phát triển thêm cơ sở tri thức. Tuy nhiên, các bản đánh giá 'mô tả' truyền thống thường thiếu tính toàn diện, và trong nhiều trường hợp, không được thực hiện như những mảnh ghép đích thực của khoa học điều tra. Do đó, chúng có thể thiếu phương tiện để hiểu những gì tập hợp các nghiên cứu đang nói. Những đánh giá này có thể bị nghiên cứu viên thiên vị và thường thiếu đi tính chặt chẽ. Hơn nữa, việc sử dụng các đánh giá về bằng chứng sẵn có để cung cấp cái nhìn sâu sắc và hướng dẫn cho can thiệp vào nhu cầu hoạt động của người thực hành và nhà làm chính sách chủ yếu là yếu tố thứ cấp. Đối với người thực hành, việc hiểu một khối chứng cứ thường mang tính mâu thuẫn đã trở nên ngày càng khó khăn hơn. Chất lượng của bằng chứng hỗ trợ việc ra quyết định và hành động đã bị đặt dấu hỏi, vì bằng chứng không đầy đủ hoặc hoàn chỉnh nghiêm trọng cản trở việc hình thành và thực thi chính sách. Khi nghiên cứu các cách mà các đánh giá quản lý dựa trên bằng chứng có thể đạt được, các tác giả đánh giá quy trình đánh giá hệ thống được sử dụng trong khoa học y học. Trong 15 năm qua, khoa học y học đã cố gắng cải thiện quy trình đánh giá bằng cách tổng hợp nghiên cứu một cách hệ thống, minh bạch và tái sản xuất với cả hai mục tiêu nâng cao cơ sở tri thức và thông tin hoá việc ra quyết định chính sách và thực hành. Bài báo này đánh giá mức độ mà quy trình đánh giá hệ thống có thể được áp dụng cho lĩnh vực quản lý nhằm tạo ra một khối dự trữ tri thức đáng tin cậy và nâng cao thực hành bằng cách phát triển nghiên cứu nhạy cảm với bối cảnh. Bài viết nêu bật các thách thức trong việc phát triển một phương pháp luận thích hợp.
Một phương pháp kiểm tra đất DTPA đã được phát triển để nhận diện các loại đất gần trung tính và đất vôi có hàm lượng Zn, Fe, Mn, hoặc Cu không đủ cho năng suất cây trồng tối đa. Chất triết suất gồm 0.005
Phương pháp kiểm tra đất đã phân biệt thành công 77 loại đất ở Colorado dựa trên sự phản ứng của cây trồng với phân bón kẽm, sắt và mangan. Mức độ dinh dưỡng quan trọng phải được xác định riêng biệt cho từng loại cây trồng sử dụng quy trình tiêu chuẩn hóa cho việc chuẩn bị đất, nghiền và triết suất. Các mức độ quan trọng cho ngô sử dụng quy trình báo cáo trong nghiên cứu này là: 0.8 ppm cho Zn, 4.5 ppm cho Fe, tạm thời 1.0 ppm cho Mn, và 0.2 ppm cho Cu.
Việc phát triển phương pháp kiểm tra đất một phần dựa trên các cân nhắc lý thuyết. Chất triết suất được đệm tại pH 7.30 và chứa CaCl2 để cân bằng với CaCO3 tại mức CO2 cao hơn khoảng 10 lần so với mức trong không khí. Nhờ đó, chất triết suất tránh việc hòa tan CaCO3 và phát thải các dưỡng chất bị mắc kẹt thường không có sẵn cho cây trồng. DTPA được chọn làm chất tạo phức vì có khả năng hiệu quả chiết xuất cả bốn kim loại vi lượng. Các yếu tố như pH, nồng độ chất tạo phức, thời gian lắc, và nhiệt độ triết suất ảnh hưởng đến lượng vi lượng được chiết xuất và được điều chỉnh để đạt hiệu quả tối đa.
Các lớp đơn phân tử tự lắp ráp (SAMs) của các alkanethiolates chuỗi dài chức năng hóa ω trên các phim vàng là các hệ thống mô hình tuyệt vời để nghiên cứu sự tương tác của protein với bề mặt hữu cơ. Các lớp đơn phân tử chứa hỗn hợp các alkanethiol gốc kỵ nước (chấm methyl) và ưa nước [gốc hydroxyl-, maltose-, và hexa(ethylene glycol)-terminated] có thể được điều chỉnh để chọn lựa các mức độ hấp phụ cụ thể: lượng protein hấp phụ thay đổi liên tục theo thành phần của lớp đơn phân tử. Các SAMs gốc hexa(ethylene glycol) là hiệu quả nhất trong việc chống lại sự hấp phụ protein. Khả năng tạo ra các bề mặt với cấu trúc tương tự và thành phần được xác định rõ ràng sẽ cho phép kiểm tra các giả thuyết liên quan đến sự hấp phụ của protein.
Mặc dù photphore đã thu hút nhiều sự chú ý trong lĩnh vực điện tử và quang điện tử như một loại vật liệu hai chiều mới, nhưng các nghiên cứu chuyên sâu và ứng dụng vẫn bị hạn chế bởi các kỹ thuật tổng hợp hiện tại. Ở đây, một phương pháp tách lớp bằng dung môi cơ bản
Giới hạn của trí nhớ làm việc được định nghĩa tốt nhất về mức độ phức tạp của các quan hệ có thể được xử lý song song. Độ phức tạp được định nghĩa là số lượng các chiều hoặc nguồn biến đổi liên quan. Một quan hệ đơn có một đối số và một nguồn biến đổi; đối số của nó chỉ có thể được hiện thực hóa theo một cách tại một thời điểm. Một quan hệ nhị phân có hai đối số, hai nguồn biến đổi, và hai hiện thực hóa, và cứ như vậy. Số chiều liên quan đến số lượng các phần thông tin, vì các thuộc tính trên các chiều cũng như các phần thông tin đều là các đơn vị thông tin độc lập với kích thước bất kỳ. Các nghiên cứu về giới hạn của trí nhớ làm việc cho thấy rằng có một giới hạn mềm tương ứng với xử lý song song một quan hệ bậc bốn. Những khái niệm phức tạp hơn được xử lý bằng cách “phân khúc” hoặc “tập hợp khái niệm”. Trong phân khúc, các nhiệm vụ được chia thành các thành phần không vượt quá khả năng xử lý và có thể được xử lý tuần tự. Trong tập hợp khái niệm, các đại diện bị “thu gọn” để giảm số chiều và do đó giảm tải xử lý, nhưng phải trả giá bằng việc làm một số thông tin quan hệ trở nên không truy cập được. Mô hình mạng nơron của các đại diện quan hệ cho thấy rằng các quan hệ có nhiều đối số hơn có chi phí tính toán cao hơn, điều này trùng khớp với những phát hiện thử nghiệm về tải xử lý cao hơn ở người. Độ phức tạp của quan hệ liên quan đến tải xử lý trong lập luận và hiểu câu và có thể phân biệt giữa năng lực của loài cao hơn. Độ phức tạp của các mối quan hệ được trẻ em xử lý tăng lên theo độ tuổi. Các hàm ý đối với các mô hình mạng nơron và lý thuyết về nhận thức và phát triển nhận thức được thảo luận.
Mô xương là một vật liệu biocomposite phức hợp với nhiều thành phần hữu cơ (như protein, tế bào) và vô cơ (như tinh thể hydroxyapatite) được tổ chức theo mô hình thứ bậc với độ chính xác ở cấp độ nano/vi mô. Dựa vào hiểu biết về sự tổ chức thứ bậc của mô xương và đặc tính cơ học độc đáo của nó, đã có nhiều nỗ lực được thực hiện để mô phỏng lại các vật liệu biocomposite hữu cơ–vô cơ lai này. Một yếu tố quan trọng trong việc thiết kế thành công các vật liệu sinh học lai phức tạp là việc tạo thuận lợi và kiểm soát sự bám dính tại các mặt giao tiếp, khi mà nhiều vật liệu sinh học tổng hợp hiện nay vẫn trơ, thiếu hoạt tính sinh học bề mặt. Trong vấn đề này, các nhà nghiên cứu tập trung vào việc kiểm soát giao diện thông qua việc chỉnh sửa bề mặt, nhưng phát triển một phương pháp đơn giản, thống nhất để chức năng hóa sinh học cho các vật liệu hữu cơ và vô cơ đa dạng vẫn là một thử thách quan trọng. Ở đây, một phương pháp khoáng hóa sinh học phổ dụng, được gọi là hình thành hydroxyapatite hỗ trợ polydopamin (pHAF), có thể được ứng dụng cho hầu hết các loại và hình thái của các vật liệu giá đỡ được trình bày. Được lấy cảm hứng từ cơ chế bám dính của trai biển, phương pháp pHAF có thể dễ dàng tích hợp hydroxyapatite trên các vật liệu gốm, kim loại quý, bán dẫn và polyme tổng hợp, bất kể kích thước và hình thái của chúng (như độ xốp và hình dáng). Các nhóm catecholamin bám trên bề mặt trong polydopamin làm phong phú mặt giao diện với các ion canxi, tạo điều kiện cho sự hình thành của các tinh thể hydroxyapatite nằm dọc theo trục
Các nghiên cứu gần đây về mối quan hệ giữa nuôi dưỡng con cái và phát triển tâm lý của trẻ đã tập trung vào khả năng của phụ huynh trong việc xem trẻ như một tác nhân tâm lý. Nhiều khái niệm đã được phát triển để chỉ ra khả năng này, ví dụ như "mind‐mindedness" của bà mẹ, chức năng phản ánh và khả năng "mentalizing" của phụ huynh. Trong bài tổng quan này, chúng tôi so sánh và đối chiếu các khái niệm khác nhau từ các nền tảng lý thuyết đa dạng đã được phát triển để thực hiện hóa khả năng "mentalizing" của phụ huynh. Chúng tôi xem xét các bằng chứng thực nghiệm hiện có để ủng hộ từng khái niệm và xem lại các phương pháp đo lường liên quan đến từng khái niệm. Tiếp theo, chúng tôi thảo luận về khả năng các khái niệm đa dạng này có thể khai thác cùng một hệ thống thần kinh xã hội nhận thức cơ bản. Cuối cùng, chúng tôi đề xuất một mô hình có thể kiểm chứng để mô tả các liên kết giữa khả năng "mentalizing" của phụ huynh, sự phát triển "mentalizing" ở trẻ, và các vấn đề tâm lý học về hành vi ở trẻ em.
Thông tin về lớp phủ đất đóng vai trò quan trọng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống, từ khoa học và kinh tế đến chính trị. Thông tin chính xác về lớp phủ đất ảnh hưởng đến độ chính xác của tất cả các ứng dụng tiếp theo, do đó thông tin lớp phủ đất chính xác và kịp thời đang rất được yêu cầu. Trong các nghiên cứu phân loại lớp phủ đất trong thập kỷ qua, độ chính xác cao hơn được tạo ra khi sử dụng chuỗi thời gian hình ảnh vệ tinh so với khi sử dụng hình ảnh đơn lẻ. Gần đây, sự sẵn có của Google Earth Engine (GEE), một nền tảng điện toán dựa trên đám mây, đã thu hút sự chú ý của các ứng dụng dựa trên quan sát viễn thám nơi các phương pháp tổng hợp thời gian từ chuỗi thời gian hình ảnh được áp dụng rộng rãi (tức là, sử dụng các chỉ số như trung bình hoặc trung vị), thay vì chuỗi thời gian hình ảnh. Trong GEE, nhiều nghiên cứu đơn giản lựa chọn càng nhiều hình ảnh càng tốt để lấp đầy khoảng trống mà không quan tâm đến việc hình ảnh của các năm/mùa khác nhau có thể ảnh hưởng như thế nào đến độ chính xác của phân loại. Nghiên cứu này nhằm phân tích ảnh hưởng của các phương pháp hợp thành khác nhau, cũng như các hình ảnh đầu vào khác nhau, đối với kết quả phân loại. Chúng tôi sử dụng dữ liệu phản xạ bề mặt Landsat 8 (L8sr) với tám chiến lược kết hợp khác nhau để tạo ra và đánh giá bản đồ lớp phủ đất cho một khu vực nghiên cứu ở Mông Cổ. Chúng tôi thực hiện thí nghiệm trên nền tảng GEE với một thuật toán được áp dụng rộng rãi, bộ phân loại rừng ngẫu nhiên (RF). Kết quả của chúng tôi cho thấy tất cả tám dữ liệu đều tạo ra các bản đồ lớp phủ đất với độ chính xác từ trung bình đến rất cao, với độ chính xác tổng thể trên 84,31%. Trong số tám dữ liệu này, hai dữ liệu chuỗi thời gian của cảnh mùa hè (hình ảnh từ 1 tháng 6 đến 30 tháng 9) tạo ra độ chính xác cao nhất (89,80% và 89,70%), tiếp theo là hợp thành trung vị của cùng các hình ảnh đầu vào (88,74%). Sự khác biệt giữa ba phân loại này không đáng kể dựa trên kiểm định McNemar (p > 0,05). Tuy nhiên, sự khác biệt có ý nghĩa (p < 0,05) được quan sát thấy đối với tất cả các cặp khác liên quan đến một trong ba dữ liệu này. Kết quả chỉ ra rằng tổng hợp thời gian (ví dụ, trung vị) là một phương pháp hứa hẹn, không chỉ giảm đáng kể khối lượng dữ liệu (dẫn đến phân tích dễ dàng và nhanh chóng hơn) mà còn tạo ra độ chính xác cao tương đương với chuỗi thời gian dữ liệu. Sự nhất quán về không gian giữa các kết quả phân loại tương đối thấp so với độ chính xác cao nói chung, cho thấy rằng việc lựa chọn tập dữ liệu được sử dụng trong bất kỳ phân loại nào trên GEE là một bước quan trọng và cần thiết, bởi vì các hình ảnh đầu vào cho việc hợp thành đóng vai trò thiết yếu trong phân loại lớp phủ đất, đặc biệt khi ở các khu vực có tuyết, mây và rộng lớn như Mông Cổ.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10