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初制仅将鲜叶加工成毛茶,技术较简单。 精制是将毛茶加工成一定规格的商品茶,技术较复杂。 出口眉茶或其它茶类,主要特别是眉茶,在外销市场上要求有一定的品质规格要 求。由于毛茶产地分散,茶树品种和采摘方式不同,鲜叶加工技术各异,品质很不齐 ,必须经过加工,才能达到品质规格要求

学生知道视频素材常用的几种类型及其特点 学生掌握常用的几种数字视频的采集方法 学生熟练掌握视频编辑软件的操作方法

学习目标： 1．了解色彩及色彩三要素，掌握色彩应用的基本知识。 2．了解计算机中的色彩模式。 3．理解矢量图、点阵图、分辨率、色彩深度等数字图像的有关概念。 4．理解图像压缩的原理。 5．熟悉图像文件的常见格式及特点。 6．了解数字图像的采集方法，掌握扫描仪和数码相机的使用。 7．熟悉常用的图形图像处理软件。 2.1 图像的色彩 2.2 计算机中的色彩模型 2.3 数字图像的相关属性 2.4 图像的数字化 2.5 数字图像的获取与输出 2.6 常用图形图像的处理软件

第一节 假山的功能作用 第二节 假山的材料和采运方法 第三节 置石和假山布置 第四节 假山的结构 其它附属工程介绍

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初制仅将鲜叶加工成毛茶,技术较简单,精制是将 毛茶加工成一定规格的商品茶,技术较复杂 出口眉茶或其它茶类,主要特别是眉茶,在外销市 场上要求有一定的品质规格要求。由于毛茶产地分散,茶 树品种和采摘方式不同,鲜叶加工技术各异,品质很不齐 ,必须经过加工,才能达到品质规格要求

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

经常采用的方法： 结构化程序设计方法（简称SP方法） 结构化程序设计是一种程序设计的技术，它采用自 顶向下逐步求精的设计方法和单入口、单出口的控 制结构

问题重述 彩票在国内已经得到较大程度的推广，并受到众多彩 民的欢迎。彩票类型主要有“传统型”和“乐透型” 两种，主要在所采用的方案上有所不同。 不管采取何种方案，彩票管理部门都希望利用相对合 理的销售规则和奖金设置，吸引彩民，扩大销售总额。 题目要求我们根据所给方案的具体情况，综合分析各 种奖项出现的可能性、奖项和奖金额的设置以及对彩 民的吸引力等因素来评价各方案的合理性，并设计出 一种“更好”的方案