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广东工业大学:《经济学》课程PPT教学课件(西方经济学)导论
文档格式:PPTX 文档大小:555.4KB 文档页数:48
第一节 什么是西方经济学 第二节 西方经济学的由来和发展 第三节 西方经济学的研究对象 第四节 西方经济学的研究方法 第五节 怎样学习西方经济学
W-Ni-Fe系纳米级复合氧化物粉末的制取及粉末特性
文档格式:PDF 文档大小:411.15KB 文档页数:5
用H2WO4,NiCl2的碱性水溶液与FeCl2水溶液快速混合的方法,在袒声喷雾热转换装置中,制备了(W,Ni,Fe)系纳米级复合氧化物粉末,通过X射线衍射及电镜分析,研究了它的物相组成与使用溶剂的关系;同时研究了粉末的颗粒形貌特征及粒度范围.结果表明,采用上述2种溶液快速混合及喷雾转换的方法可以制备出成分均匀的复合氧化物粉末.在使用自制的\x\溶剂时,氧化物粉末的物相组成为WO3,NiO,粉末粒度范围为15~50 nm,颗粒形貌近似为球形
《泛函分析》课程教学资源:第五章 有界线性算子的谱理论
文档格式:PDF 文档大小:252.96KB 文档页数:16
线性算子的谱理论是与解算子方程紧密联系的,它起源于代数方 程、线性方程组、积分方程和微分方程的特征值问题.实际上在泛函 分析产生的早期, Volterra、 Fredholm、 Hilbert等人就曾研究过这 样的问题,同时它也是泛函分析中经久不衰的研究课题
多模态学习方法综述
文档格式:PDF 文档大小:1.31MB 文档页数:14
大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天,多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法,赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务,介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上,重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外,本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式,并对未来可能的研究方向进行思考与展望
三端口四态变量CNN原理在肿瘤生长方程中应用
文档格式:PDF 文档大小:2.01MB 文档页数:8
提出了一种在抗癌免疫监视下的肿瘤生长细胞神经网络(GISAC CNN)模型.用具有3个端口4个态变量CNN的解析判别法研究了GUSAC CNN的分歧图.数值模拟了癌细胞扩散和清除过程.研究结果似乎表明:效应细胞对癌细胞的清除起着至关重要作用,细胞组织中存在免疫缺陷,可能导致癌细胞的转移与扩散
内蒙古农业大学:《兽医学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七讲 脏象学说
文档格式:PPT 文档大小:108KB 文档页数:36
脏象学说的定义 “脏象”二字首见于《素问六节脏象论》。 “脏”,即指藏之于体内的内脏;“象”,是指 表现于外的生理、病理现象。二者组合,脏象即 为机体内脏的生理活动和病理变化反映于外的征 象。如张景岳在《类经》中说:“象,形象也, 脏居于内,形见于外,故曰脏象。” 脏象学说是研究机体各个脏腑形象的学说, 这里的形象包括三个方面的内容,即各个脏腑的 生理功能、病理变化及其相互关系。由之可见, 这一学说主要是通过研究机体外部的征象,来了 解内脏活动的规律及其相互关系的
系统辨识中不同噪声情况的研究
文档格式:PDF 文档大小:547.03KB 文档页数:8
对实际过程中的量测噪声和系统噪声进行了分析,并做了仿真研究,仿真结果了解到它们的差别,这对利用系统辨识的方法来建模和参数估计是有益的,还提出一种交替矩阵方法,它不仅可用来进行参数估计还可用来求解病态矩阵问题
时间函数与地表动态移动变形规律
文档格式:PDF 文档大小:488.77KB 文档页数:4
详细分析了单参数的Knothe时间函数、双参数的Sroka-Schober时间函数和Kowalski广义时间函数的优缺点及其相互关系,建立了应用Knothe时间函数进行地表动态移动变形预计的原理、无实测资料矿井时间参数的确定方法和开采单元划分的周期来压步距法.通过对不同工作面推进速度和不同时间影响系数条件下地表动态移动变形规律研究,获得了工作面稳定推进过程中回采速度、时间影响系数与地表最大动、静态变形关系的计算公式.经过1176东工作面观测资料的检验,证明了研究结果的有效性和实用性
CO气氛下CaO对铁晶须生长影响的原位观察和机理研究
文档格式:PDF 文档大小:1.29MB 文档页数:6
利用光学体视显微镜和高温热台对CO气体还原Fe2O3过程进行原位观察,并结合扫描电镜、能谱和红外光谱分析,研究掺入CaO对还原过程中铁晶须生成和生长机理的影响.实验结果表明:铁晶须是在实现FeO→Fe转变时形成和不断生长的;CaO对氧化铁的还原有抑制作用,当掺入CaO质量分数 ≥ 8%时,没有铁晶须生成和生长.因此,可以通过控制CaO掺入量的方式抑制铁晶须的生成和生长,进而减少矿粉颗粒团聚的发生
卷积神经网络在矿区预测中的研究与应用
文档格式:PDF 文档大小:1.02MB 文档页数:9
在研究富钴结壳高产区地形特征基础上,以富钴结壳站点地理坐标为中心,获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征。使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练,学习坡度和平整度等区域特征,将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分。依据训练后获得的模型,对富钴结壳高产区进行预测,取得了较好的预测效果,结合其他因素的影响,可以提高结壳靶区选取的精准度
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