从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

重点：掌握比例、加减、积分运算电路的工作原理和运算关系,利用“虚短”和“虚断”的概念分析各种运算电路输出电压和输入电压运算关系的方法,根据需要选择运算电路；滤波的有关概念,有源滤波电路的识别,各种滤波电路的用途及它们幅频特性的定性分析。为了训练学生的读图能力,电路的识别是课程的重点；对运算关系的分析是学习运算电路的重点；而对于滤波电路,电路的定性分析比定量计算重要。难点：运算电路和有源、滤波电路的识别,对数、指数运算电路和有源滤波电路的分析计算

从本章起将进入面向对象程序设计学习的实质阶 段,是面向对象的第一个重要特性一封装性。 封装(Encapsulation)是面向对象程序设计最 基本的特性,把数据(属性)和函数(操作)合成一 个整体,这在计算机世界中是用类与对象实现的。本 章将引入C++的类(class)和对象(object)的概念 ,建立“函数也可以是数据类型的成员”的思想。 下面对类和对象的概念再进行说明: 类是对现实世界中客观事物的抽象描述,将具有 相同属性的一类事物称为某个类,例如将在路上跑的 各种各样的汽车抽象出它们相同的属性,称为汽车类 ,而宝马汽车是汽车类的一个实例,宝马就是对象

在奥赛考纲中,静电学知识点数目不算多,总数和高考考纲基本相同,但在个别知识点上 奧赛的要求显然更加深化了:如非匀强电场中电势的计算、电容器的连接和静电能计算、电介质 的极化等。在处理物理问题的方法上,对无限分割和叠加原理提出了更高的要求 如果把静电场的问题分为两部分,那就是电场本身的问题、和对场中带电体的研究,高考考 纲比较注重第二部分中带电粒子的运动问题,而奥赛考纲更注重第一部分和第二部分中的静态问 题。也就是说,奥赛关注的是电场中更本质的内容,关注的是纵向的深化和而非横向的综合

应用数字图像相关方法对高温条件下物体面内位移场进行快速、高精度测量.采用532 nm面阵激光作为照明光源配合532 nm窄带滤波与可调式衰减片组成的光学处理系统,很好地解决了高温情况下成像难题.介绍了人工散斑的制作方法,采用耐1000℃高温的高温墨作为散斑的制作原料,制作了可在1000℃高温情况下清晰的利于图像相关计算的散斑图.搭建了高温条件下物体面内位移的检测系统,分别做了常温下亮度不同的千分尺移动位移检测实验和喷灯对钢板持续局部加热到1000℃热变形场的测量实验.实验结果证明本系统具有抗干扰能力强、计算精度高以及便于实现的优点,可用于常温及高温条件下物体位移或变形场的测量

碳纤维增强塑料(CFRP)拉挤成型过程中固化度和温度变化为强耦合关系.通过差示扫描量热(DSC)实验计算得到模型所需的固化动力学参数,根据固化动力学和传热学理论建立了非稳态温度场与固化动力学数学模型,采用有限元与有限差分相结合的方法和ANSYS求解耦合场的间接耦合法对拉挤工艺不同工况下CFRP固化度进行数值模拟.采用特殊设计制作的铝毛细管封装的布拉格光栅光纤(FBG)传感器,屏蔽了荷载效应应变干扰,对CFRP温度场实时检测,从而计算得到实时固化度;同时采用索氏萃取实验测定CFRP制品固化度.结果表明,模拟与实验结果基本吻合

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

畜牧兽医专业人才培养方案（三年制） 动物医学专业人才培养方案（三年制） 水产养殖技术专业人才培养方案（三年制） 大数据与会计专业人才培养方案（三年制） 电子商务专业人才培养方案（三年制） 跨境电子商务专业人才培养方案（三年制） 全媒体广告策划与营销专业人才培养方案（三年制） 风景园林设计专业人才培养方案（三年制） 现代农业技术专业人才培养方案（三年制） 园林工程技术专业人才培养方案（三年制） 园艺技术专业人才培养方案（三年制） 烹饪工艺与营养专业人才培养方案（三年制） 食品检验检测技术专业人才培养方案（三年制） 食品智能加工技术专业人才培养方案（三年制） 动漫制作技术专业人才培养方案（三年制） 工业机器人技术专业人才培养方案（三年制） 计算机网络技术专业人才培养方案（三年制） 汽车技术服务与营销专业人才培养方案（三年制） 汽车检测与维修技术专业人才培养方案（三年制） 数字媒体技术专业人才培养方案（三年制） 21广东茂名农林科技职业学院2021年畜牧兽医专业人才培养方案（高职扩招） 大数据与会计专业人才培养方案（高职扩招） 电子商务专业人才培养方案（高职扩招） 全媒体广告策划与营销专业人才培养方案（高职扩招） 园艺技术专业人才培养方案（高职扩招） 工业机器人技术专业人才培养方案（高职扩招） 计算机网络技术专业人才培养方案（高职扩招） 汽车技术服务与营销专业人才培养方案（高职扩招） 汽车检测与维修技术专业人才培养方案（高职扩招）

通过对高速车轮钢中TiN夹杂物析出进行热力学分析,得到了车轮钢的液相线和固相线温度及1873K时Ti、N的活度.对TiN生成反应和钢中Ti、N溶度积进行了计算.结果表明:TiN只能在固相中生成,但在本车轮钢Ti、N含量下,固相中也没有TiN生成的条件,只有在钢液凝固前沿,由于Ti、N在两相区的富集,TiN夹杂物的生成反应得以进行.因此,在生产中,适当提高连铸二冷的冷却速率,使钢液快速凝固,减少凝固前沿Ti、N的富集时间,可减少纯TiN的析出.对本实验车轮钢中TiN夹杂的检测结果进行计算分析可知,在正常生产时铸坯冷却速率条件下,将钢中Ti的质量分数控制在3.5×10-5以下、N的质量分数控制在3.1×10-5以下,理论上可以消除TiN夹杂物的析出,改善车轮钢的疲劳性能,提高车轮的使用寿命

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%