#include #include void main() {int i,a,b,c; for(i=100;i<=999;i++) { a=i/100; /*求百分位*/ b=(i-100*a)/10; /*求十分位*/

客观世界中的对象既具有共性,也具有个性。人类认识复杂世界的一件强有力的工具就 是抽象。通过抽象,获得了主要的、起控制作用的特征,而摒弃了次要的无足轻重的特性, 使得认识可以有效而完整地进行下去。通过抽象,人们发现某些事物的相似性远大于他们之 间的差异,因此这些事物可以归为一类

第一章概述 第二章数据类型、运算符与表达式 第三章简单的C程序设计 第四章流程控制语句 第五章模块化程序设计 第六章数组 第七章结构类型数据描述 第八章指针 第九章C语言库函数

第五章高级汇编语言程序设计 5.1高级语言特性 5.2宏结构程序设计 5.3模块化程序设计 5.4输入输出程序设计

以鱼体运动行波方程为动力学基础,参照鱼体尾部运动函数方程设计了\BLRF-I\系列仿鲹科机器鱼.在该系列机器鱼中,采用模块化设计结构,可以方便地更改尾部驱动舵机的数量,形成仅有驱动舵机数量不同、其他机制完全相同的单关节、两关节和三关节仿生机器鱼.对\BLRF-I\系列机器鱼的巡游速度与最小转弯半径进行实验分析.结果表明,\BLRF-I\系列机器鱼尾部驱动舵机数量的增加可以有效地提高巡游速度,最小转弯半径在舵机数量为2时达到最小.进而论证了仿生机器鱼关节数目对机器鱼游动性能的影响,并提出了仿生机器鱼关节数目和巡游速度的关系方程

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油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

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深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

1.1概述 S7-300采用模块化结构设计,用户可根据需要选 择相应的模块组件,其应用灵活方便。一台S7-300 PLC可由以下模块组成: