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东南大学:《服务贸易》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十一章 国际服务贸易产业概述
文档格式:PPT 文档大小:39.5KB 文档页数:8
11国际服务贸易产业概述 11.1发达国家服务贸易概述 一、西方发达国家在世界服务贸易中支配地位,其强 有力的贸易地位是基于发达的服务产业尤其是海 外投资、保险、银行业务、租赁、工程咨询、专 利与许可证贸易等方面,多数发达国家长期以来 都是服务贸易的净出口国。 美国服务贸易产业概况。 二、凭借科学技术领先及高度发达的服务业在 服务贸易中独占鳌头。1981年以来占世界服 务业出口份额始终保持在15%左右,近来来 服务贸易出口约占其全部出口总值的近1/3;
华北水利水电学院:《岩石力学》第四章 岩石的变形
文档格式:PPT 文档大小:707.5KB 文档页数:35
4.1岩石的变形特征 石变形的概念: 图3-34基岩变形性质差异引起剪应力 岩石的变形是指岩石在任何物理因素作用下形状和大小的变化。 工程最常研究的变形是由于力的影响所产生的, 坝建在多种岩石组成的岩基上,这些岩石的变形性质不同,则 由于基岩的不均匀变位可以使坝体的剪应力和主拉应力增长,造成开 裂错位等不良后果。如果岩基中岩石的变形性质已知并且在岩基内这 此性质的变化也已确定,那么在坝施工中可以采取必要措施防止不均 匀变位
《市场营销学》课程教学资源:安利公司如何进入中国市场
文档格式:PPT 文档大小:79.5KB 文档页数:3
80年代末,正值中国市场“ 疲软”之时,安利公司却决定选择中国为新的目标市场,并于1990年开始构思。1991年8月,安利公司获中国政府有关部门批准立项,1992年8月签订合同,1993年开始在广州经济技术开发区建设厂房、首期工程于1995年1月竣工,每年可生产价值超过2亿美元
后勤工程学院:《数学建模与数学实验》课程教学资源(PPT课件讲稿)第8讲 最短路问题
文档格式:PPT 文档大小:1.07MB 文档页数:38
实验目的 1、了解最短路的算法及其应用 2、会用 Matlab软件求最短路 实验内容 1、图论的基本概念 2、最短路问题及其算法 3、最短路的应用 4、建模案例:最优截断切割问题 5、实验作业
自然场景文本检测技术研究综述
文档格式:PDF 文档大小:969.22KB 文档页数:17
文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。目前,复杂场景下的文本检测仍极具挑战性。本文对自然场景文本检测进行综述,回顾了针对该问题的主要技术和相关研究进展,并对研究现状进行分析。首先对问题进行概述,分析了自然场景中文本检测的主要特点;接着,介绍了经典的基于连通域分析、基于滑动检测窗的自然场景文本检测技术;在此基础上,综述了近年来较为常用的深度学习文本检测技术;最后,对自然场景文本检测未来可能的研究方向进行展望
《数学建模竞赛题》AMCM95问题-A单一螺旋线
文档格式:DOC 文档大小:64KB 文档页数:4
AMCM-95问题-A单一螺旋线 问题为向小型微生物工程公司提供帮助。设计出“实时”求一条螺旋线与 空间中位于一般位置的平面(见图95A-1所有交点的方法,证明方法的正确性并 编程对算法进行数值检验
《机械制图》课程教学资源(教学大纲)第一章 制图的基本知识和技能
文档格式:DOC 文档大小:94KB 文档页数:10
一、本课程的性质和任务 1.性质:本课程是一门既有系统理论又有较强实践性的技术基础课。 2.任务:(1)学习正投影法的基本理论及应用 (2)培养二维与三维空间相互转换的空间想象力; (3)培养阅读和绘制机械工程图样的能力 (4)学习计算机绘图的基本知识,掌握计算机绘图的基本方法; (5)培养分析问题和解决问题的能力和严谨细致的工作作风
《工程科学学报》:MOF晶体薄膜材料的制备及应用(上海大学、卡尔斯鲁厄理工学院、湖北大学、亚伯大学)
文档格式:PDF 文档大小:1.15MB 文档页数:15
作为纳米技术领域的一种新材料,金属--有机骨架( metal-organic framework,MOF) 薄膜材料( 也称为 SURMOFs) 获得了越来越多研究者的关注. 多种合成方法的不断提出,为大量合成膜厚度、均匀性、形态、甚至维度均可控的 MOF 薄膜材料提供了可能性,并为薄膜材料在更多领域中的应用提供了机会.
古尔沟隧道出口崩塌危岩体灾害分析与治理
文档格式:PDF 文档大小:787.34KB 文档页数:9
本文通过对古尔沟隧道出口崩塌危岩的特征、形成机制、影响因素和稳定性分析,针对崩塌危岩采用相应的综合治理措施,治理效果明显。因此,对汶马高路公路及其他类似工程治理起到一定的指导和借鉴意义
基于CEEMDAN–LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:11
针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
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