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为研究煤层深孔聚能爆破致裂增透机理,构建聚能爆破分析模型,运用理论分析与数值模拟相结合的方法探讨聚能爆破时聚能射流的成型机理、爆炸应力波的传播特点、煤体力学特征和裂隙扩展机理.结果表明:聚能槽集聚爆轰能量形成聚能射流并产生聚能效应,聚能效应显著改变了爆炸应力波的传播特性和煤体的力学性质,在聚能方向煤体所受压应力峰值是非聚能方向的1.10~1.29倍,有效地促进了裂隙的扩展;且主聚能方向煤体所受压应力峰值由次聚能方向的0.85倍增大到1.06倍,放缓了煤体所受应力的衰减速度.此外,煤层深孔聚能爆破工程应用实验表明,聚能爆破后抽采孔平均瓦斯含量是聚能爆破前的1.58倍,有效地提高了煤层透气性和瓦斯抽采率
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德国物理学家和生理 学家.于1874年发表了《 论力(现称能量)守恒》的 演讲,首先系统地以数学 方式阐述了自然界各种运 动形式之间都遵守能量守 灰龙人 恒这条规律.是能量守恒亥姆霍兹(1821定律的创立者之一
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1学科基础课平台必修课 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《管理学 A》 《微观经济学 B》 《统计学 A》 《基础会计学 B》 《市场营销学 A》 《电子商务专业导论》 2 学科基础课平台选修课 《经济法 C》 《组织行为学》B 《计算机办公自动化》 《运筹学 B》 《市场调查与分析》 《财务管理学 B》 《创业管理》 《信息检索与利用》 《战略管理 B》 《营销策划》 《管理研究方法》 3 专业课平台必修课 《数据库原理与应用 A》 《面向对象程序设计》 《电子商务概论》 《电子商务网站建设》 《电子商务网站建设》课程考试 《电商毕业实习》 电商专业毕业设计 1(论文) 电商专业毕业设计 2(论文) 4 专业课平台选修课 《平面图像处理》 《网页设计与制作》 《网页设计与制作》考试 《网页设计与制作》课程实训 《电子商务运营管理》 《电子商务支付与安全》 《数据挖掘与商务智能》 《操作系统》 《操作系统》课程考试 《信息系统开发环境与工具》 《信息经济学》 《电子商务系统分析与设计》 《电子商务案例分析》 《管理信息系统》 《移动开发技术》 《软件工程》 《电子商务法律》 《网络客户服务与管理》 《跨境电子商务》 《电子商务专业英语》 《电商认知调查》实习 电子商务专业学年论文 《数据结构》 《商业数据分析》实训 《电子商务沙盘实训》 《创新创业创意实训》实习大纲
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德国物理学家和生理 学家.于1874年发表了 《论力(现称能量)守恒》 的演讲,首先系统地以数 学方式阐述了自然界各种 运动形式之间都遵守能量 守恒这条规律.是能量守 亥姆霍兹 恒定律的创立者之一.
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一、药动学简介 药物动力学,也称药代动力学,研究药物在体内的量变过程的规律,采用数学的方法定量的研究药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄消除的量变特征。研究意义:为临床安全用药和合理用药提供依据;指导新药剂的设计或改造;新药的设计
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国民经济核算体系是在一定经济理论的指 导下,综合应用统计、会计、数学等方法 ,为测定一个国家(地区、部门)在特定 时期内的经济活动(流量)和特定时点上 的经济成果(存量)所构成的一个相互联 系的系统。其各项总量指标及其组成,是 进行经济分析、经济预测和决策研究的重 要依据
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国民经济核算体系是在一定经济理论的指导下,综 合应用统计、会计、数学等方法,为测定一个国家 (地区、部门)在特定时期内的经济活动(流量) 和特定时点上的经济成果(存量)所构成的一个相 互联系的系统。其各项总量指标及其组成,是进行 经济分析、经济预测和决策研究的重要依据。 国民经济核算体系有两种:
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第2章C++语言基础 本章是学习C++语言的基础,包括以下几个方面: 1.结构化程序设计方法与面向对象程序设计方法的各自特点、区别和相互联系。 2.面向对象的程序设计方法中的有关概念,如类、对象、封装、继承、消息和多态性等。 3.C++程序的基本组成和框架结构 4.掌握C++语言中的基本数据类型、各种运算符、表达式。 5.C++数据输入流对象cin和输出流对象cout的使用。 6.程序的3种基本结构 7.构造数据类型,如数组、结构体、指针等的定义方法、特点和使用方法。 7.函数的定义、调用及函数调用过程中的参数传递的机理和程序执行流程。 8.引用的概念及其定义和使用方法
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超星数字图书馆主站网简介 1993年北京世纪超星信息技术发展有限公司成立,致力于纸 张图文资料数字化技术及相关应用与推广,是国内最重要的集 ISP与ICP于一身的数字化信息中心。 2000年1月超星数字图书馆在互联网上正式开通; 网址 : http: //www.ssreader.com.cn/ 国家“863”计划中国数字图书馆示范工程 由广东省立中山图书馆,浙江图书馆,解放军医学图书馆
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电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量
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