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油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

第三章总体均数的估计和假设检验 第一节均数的抽样误差与标准误 1.均数的抽样误差与样本均数的分布: (1)均数的抽样误差是指样本均数与总体均数之间的差异以及来自同一总体的样本均数之间的差异

1､约束项､任意项和无关项 （1）约束项 例如：有三个逻辑变量A､B､C，它们分别表示一台电动机正转､反转和停止的命令

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本文以工业试验和大量生产数据为基础,对VOD法冶炼不锈钢的工艺进行了分析,着重讨论了VOD过程钢水温度变化规律及工艺因素对它的影响,并指出,供氧制度(包括枪高,氧气流量和氧气压力),真空制度的合理配合是控制氧化期钢水温度的关键。还原期的温降受吹后的温度、还原处理时间及铁合金冷却剂、造渣剂的加入量等因素的综合影响。通过建立随机模型进行了定量的描述。针刘氧化期喷溅问题,给出了合理的供氧强度范围。对VOD过程元素变化及去碳保铬反应做了热力学分析讨论

3.1 程序设计概述 3.2 C语言的数据类型 3.3 常量和变量 3.4 整型数据 3.5 实型数据 3.6 字符型数据 3.7 算术运算与算术表达式 3.8 赋值运算与赋值表达式 3.9 C语言特有的运算和运算符

前章介绍了两样本均数比较的t检验。在医学科 学研究中,常常要通过多个样本均数比较来推 断各处理组间是否存在差别,此时若多次重复 使用ttest,会使犯第Ⅰ类错误(假阳性错误 )的概率增大,且脱离了原先的实验设计,将 多个样本均数的同时比较转变为两个样本均数 的多次比较。若采用实验设计所对应的方差分 析同时分析多个样本均数的差别,则可避免以 上问题

第一章 数制和码制 第二章 逻辑代数基础 第三章 门电路 第四章 组合逻辑电路 第五章 半导体存储电路 第六章 时序逻辑电路 第七章 脉冲波形的产生和整形电路 第八章 数——模和模——数转换

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