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1.
设m,p,n是正整数且p整除m。令G(m,p,n)是非本原复反射群.根据文献介绍了群G(m,p,n)中的一种偏序,称为反射序.文中将研究当1 < p < m时,群G(m,p,n)中的反射序. 相似文献
2.
近年来中国的风能太阳能发电取得了巨大的进步,装机容量跃居世界第一。由于相关配套储能设施的匮乏,造成了大量的弃风、弃光、弃电等现象。目前中国的电网储能主要依靠抽水蓄能电站。采用废弃煤矿建设抽水蓄能电站可以提高中国对风能太阳能的高效利用,同时实现废弃煤矿资源化和水资源保护。从采空区的可储空间和采空区的地下布置问题初步研究了废弃煤矿采空区抽水蓄能水库的可行性。研究发现:采空区的渗透系数越大,则越多的水可以被抽出或注入,其有效库容也越大。若是满足有效库容系数(有效库容与总库容的比值)大于0.8,则采空区的渗透系数需大于8×10~(-8) m~2,采空区上下水库间距越小,上水库水量的漏失量也越大。 相似文献
3.
王丽 《河北经贸大学学报(综合版)》2020,20(4):93-96
《政府预算管理》作为财税专业的核心课程,体现出教学模式由知识传递转向能力提升、教学内容由固化守旧转向动态化、教学方法由被动灌输转向主动学习、教学考核由单一途径转向多元形态等诉求。由此,应引入MIMPS教学理念,紧跟"互联网+"发展节奏,提升参与"感"与"度",关注教与学双面效果等,搞好教学范式改革。 相似文献
4.
针对目前高填方渠道渗漏检测方法通常单一、数据获取易受环境干扰、渗漏等级难以分类等问题,研究了基于SBKF-PNN融合的高填方渠道渗漏实时监测模型.首先建立基于土质高填方渠段的实验模型,设计了基于ZigBee和GPRS的渗漏信息无线传感网络,将高填方渠道的温度信息、湿度信息、GPS信息和渗流信息进行可移动获取;结合高填方渠道渗漏规律,分析传感器多源数据变化的规律及其关联度,定义了高填方渠道渗漏的等级模式,筛选了温度场、电势场和电磁场等多传感器信息作为渗漏监测量;然后应用贯序式块卡尔曼滤波(Sequential Block Kalman Filter,SBKF)方法对多传感器数据块进行处理,同时采用概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)算法进行渠道渗漏的等级分类;最后用大量的实测数据对SBKF-PNN模型进行训练,得到高填方渠道渗漏监测的反演模型,并将该反演模型应用到实际的高填方渗漏监测中.结果表明,基于SBKF-PNN的渗漏监测模型可实现多传感数据块的实时滤波,有效融合多种环境量的突变特征,能较准确地实现高填方渠道渗漏等级分类. 相似文献
5.
制备了Fe_3O_4@SiO_2@SDS磁性混合半胶束固相萃取吸附剂,并结合高效液相色谱法,分析检测了环境水体中的痕量氟喹诺酮类抗生素(FQs).考察了Fe_3O_4@SiO_2用量、SDS用量、p H值、乙腈中醋酸量等因素对萃取效果的影响.结果表明,在优化的试验条件下,100 m L水样中加入30 mgFe_3O_4@SiO_2和100 mg SDS可以实现6种FQs(左氧氟沙星、环丙沙星、洛美沙星、恩诺沙星、加替沙星和司帕沙星)的快速吸附,吸附效率分别为87%,82%,80%,97%,85%,84%,富集倍数达到40~77.结合高效液相色谱法检测,方法检出限为0. 1 ng·mL~(-1),可以实现痕量分析,并成功地应用于实际水样分析,回收率为87%~120%.可见,Fe3O4@Si O2@SDS混合半胶束固相萃取吸附剂具有萃取效率高、操作简单、绿色环保等优点,是一种有效的样品前处理技术. 相似文献
6.
王丽 《江苏技术师范学院学报》2014,(4)
在这篇文章中,我们首先介绍了三分谢尔宾斯基垫片和标准拉普拉斯算子;其次,我们推导出了三分谢尔宾斯基垫片上调和函数与双调和函数的算法。图的顶点上这些函数的算法最后得出了预垫片,也就是近似三分谢尔宾斯基垫片。 相似文献
7.
介绍了调频收音机的基本原理和实验步骤,在分析学生实验过程的基础上,提出了优化的教学方法.通过实验步骤的分解,要求学生做针对性的技能训练,并独立地完成实验,使得整个实验过程处于有序控制之中,为该实验的优化教学做了较为深入的探讨. 相似文献
8.
当前,随着我国社会经济的不断向前发展,我国在国际上的地位也不断在提高。与此同时,汉语作为具有影响力的语言也逐渐走进人们的生活,世界各地开始掀起学习汉语的热潮。无论是国外走进中国学习汉语的交换生还是世界各地孔子学院的设立都表明了对汉语的学习传播。本文主要探讨了与我国联系紧密的缅甸在汉语学习传播方面的问题,并重点对缅甸人民汉语学习传播方法策略等相关问题进行了研究分析。 相似文献
9.
本文以长江大学为例,通过问卷调查和走访的形式,对学校艺术教育现状进行了调查分析,提出了推动艺术教育进一步发展的对策。 相似文献
10.
本文将所有基于事务和非基于事务的关联分析称为广义的关联分析.基于事务的关联分析主要依托支持度-置信度框架进行数据挖掘,而非基于事务的关联分析常采用参与度-条件概率框架.首先,在讨论强关联规则的正确性、可靠性和有趣性的基础上,提出了蕴涵-约束框架.其次,提出并论证了最小支持度mni_sup和最小置信度min_conf的合理取值范围,从而将最小置信度由支持度-置信度框架下的(0,1] 缩小为蕴涵-约束框架下的(0.5,1],最小支持度由(0,1] 缩小为(0,min_conf].第三,提出随机顶点极大团划分法,它能将非基于事务的关联分析转化为基于事务的关联分析,从而使广义关联分析问题整合成为基于事务的关联分析问题.第四,基于映射的概念,将约束划分为事前、事中和事后约束,从而形式化地解决了约束的应用及方法.第五,利用稠密维和稀疏维,提出了一种multi-knowledge tree 的树形存储结构,能在无论频繁项集是否满足向下闭合性质时都有效降低算法的空间复杂度;同时,在数据增加、删除、修改后能快速获取新的强关联规则.最后,大量实验验证了所提出理论和算法的效果和效率. 相似文献