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《电子商务》第3章 基于WWW的电子商务工具
文档格式:PDF 文档大小:2.44MB 文档页数:28
在线采购文件夹、复印纸、电话和铅笔等办公用品既方便又节约成本。比起传统的订购 方法,这种新的方法能明显节约成本。位于加州桑尼维尔( S u n n y v a l e)市的软件开发商A r i b a 公司很早就发现,应该有一种企业资源计划软件来支持办公用品的订货、运输和开具发票
西安石油大学:《高等代数 Advanced Algebra》精品课程教学资源_电子教案(一)
文档格式:DOC 文档大小:344.5KB 文档页数:37
第1章 线性方程组的消元解法 第2章 矩阵代数 第3章 行列式 第4章 n 维向量与线性方程组的一般解法 第5章 整数与多项式 第6章 二次型
《思想道德修养与法律基础 Thought Morals Tutelage and Legal Foundation》课程教学资源(辅导报告PPT)关于高校思想政治理论课建设的几个问题(教育部社科司徐维凡副)
文档格式:PPT 文档大小:41.5KB 文档页数:15
一. 思想政治理论课建设的成绩 二. 当前思想政治理论课存在的问题 三. 加强思想政治理论课建设的思路和举措 四. 实施研究生思想政治理论课新方案 五. 加强学科建设和教学研究 六. 教师队伍建设
重庆科技学院:《建模与系统仿真》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 插值
文档格式:PPT 文档大小:3.89MB 文档页数:31
拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值
硫酸盐侵蚀作用下纤维锂渣混凝土裂缝的分形特征
文档格式:PDF 文档大小:1.37MB 文档页数:10
为探究新型混凝土受硫酸盐侵蚀后的力学性能,采用质量分数为5%的硫酸盐溶液全浸泡加速侵蚀法,对11组聚丙烯纤维混凝土(PC)试块、11组聚丙烯纤维锂渣混凝土(PLiC)试块、8根PC大偏心受压柱和8根PLiC大偏心受压柱进行侵蚀试验,得到了不同侵蚀时间下混凝土的力学性能。基于分形理论分析了试块及构件破坏时表面裂缝分布的分形特征,详细讨论了试块及构件表面裂缝分形维数与其侵蚀时间、抗压强度、极限承载力之间的关系。研究表明,PC和PLiC立方体抗压强度随侵蚀天数先增加后降低,在120 d达到最大;试块及构件破坏时表面裂缝分布具有分形特征,试块表面裂缝分形维数随侵蚀天数的增加呈现先增加后减少再增加的规律,随试块抗压强度的提高而减少;PC及PLiC混凝土大偏心柱极限承载力随侵蚀天数的增加先增加后减少,锂渣的掺入可以提高聚丙烯纤维混凝土柱的抗硫酸盐侵蚀能力,构件破坏时表面裂缝分形维数随硫酸盐侵蚀天数呈现震荡上升的趋势;因此混凝土表面裂缝的分形特征可作为判定构件损伤程度的指标之一,可为今后对在役混凝土结构承载力和寿命预测提供参考
浙江大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(课件讲稿,第三版)第二章 随机变量及其分布
文档格式:PDF 文档大小:597.9KB 文档页数:64
一、 随机变量的概念 二、随机变量的分布函数 三、离散型随机变量 四、连续型随机变量 五、 一维随机变量函数的分布
《结构化学》课程教学资源(练习测验)第一章 小测验
文档格式:PPT 文档大小:56.5KB 文档页数:1
1. 试计算(a)电子束在电位差为110V加速下的波长; (b)波长为150pm的德布罗意波电子的动能。 2. 若将一个电子处于长1000pm的分子中看成是一维势箱, (a)求最低能量;
同济大学:《民法总论》课程教学资源(文献资料)阅读材料1-2:历史法学派述评
文档格式:DOC 文档大小:48.5KB 文档页数:6
18 世纪末 19 世纪初,在德国形成了以胡果和萨维尼等为首的历史法学派(Historische Rechtsschule)。该学派诞生之初代表了德国封建贵族的利益,在以后的发展中逐步演变成为 资产阶级的重要法学流派之一,并统治欧洲法学界长达近一个世纪。在 19 世纪,历史法学 派基本上代表了法学思想发展的主流
浙江大学:《化工原理》本科课程教学资源(PPT课件)第七章 质量传递基础 §7.1 概述 §7.2 分子扩散
文档格式:PPT 文档大小:523KB 文档页数:23
§7.1 概述 一、化工生产中的传质过程 二、相平衡 三、相组成的表示方法 四、传质方式 §7.2 分子扩散 一、费克定律 二.广义费克定律 三.双组分、一维、稳态分子扩散过程举例
一种改进的最大相关最小冗余选择性贝叶斯分类器
文档格式:PDF 文档大小:319.5KB 文档页数:5
利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题
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