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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
正星期天,妈妈带着小灰灰来到玩具汽车城。玩具汽车正在大减价,每辆汽车的价格分别为2元、3元、4元、5元、6元、7元、8元。妈妈给小灰灰10元钱。小灰灰用10元钱买了几辆车。聪明的小朋友,你知道小灰灰买的是哪几辆车吗?请你把各种情况用算式表示出来。根据上面的汽车价格,最便宜的是每辆2元,用10元钱可以买5辆;最贵的是8元,如果8元买一辆,2元买一辆,那么10元钱可以买2辆。可知10元钱可能买的辆数是2辆、3辆、4辆、5辆。  相似文献   

2.
居民生活用水消费情况抽样调查分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
淡水资源日益短缺.通过对重庆市主城区居民生活用自来水消费情况的抽样调查和分析,认为经济因素是影响居民用水量的主要因素,找出了居民收入与用水量、水价与用水量的函数关系,分析了自来水的需求收入弹性、需求价格弹性以及居民用水量的逐月波动幅度,为规划城市供水能力、制定阶梯水价政策提供了参考数据.  相似文献   

3.
正自给自足的太阳能汽车如果有了荷兰埃因霍温科技大学研发的汽车——Stella Lux,你就能对加油站说拜拜了。Stella Lux是一辆太阳能汽车,由碳纤维和铝材料打造,全车总重只有375千克!但其车顶的太阳能电池板总面积却达5.8平方米,所发的电量远超汽车本身的消耗,不仅开车用不完,如果并网还能以供他用。无论天气好坏,Stella lux都能开出1000千米以上的路程,最高时速可达125千米!  相似文献   

4.
针对大连西中岛石化区的产业特征,对石油化工类企业园区的用水量进行预测,分析给水资源为:西中岛石化区主要有市政水水源、再生水水源和海水淡化水水源3种类型。建议将长兴岛城市污水处理后的中水水源引入。市政水水源用于生活用水、消防水补水;再生水水源用于生产用水(主要为石化企业循环冷却水补水)、其他用水(包括市政公用设施用地用水、道路广场用地用水、绿地用水)、洗车、厕所冲洗、稀释高浓度污水、砂滤反冲洗、活性炭反冲洗、生化消泡设施用水;海水淡化水水源用于生产用水。  相似文献   

5.
针对目前国内外冲洗城市道路用水的现状及发展趋势,结合广州地区水资源的现状及“水质性缺水”的实际状况,以节约水资源、保障居民的身体健康为主要目的,提出采用自来水、珠江原水、处理后的珠江水和城市污水再生回用等方案,通过技术、经济、安全性的比较得出城市污水回用于城市道路冲洗更具有可行性.利用城市污水再生回用水作为冲洗城市道路、绿化、景观、洗车、冲厕等杂用水水源,是目前及将来最有效的节水途径.  相似文献   

6.
为了对通过YOLO框架所提取出的汽车底边框进行优化,首先对于道路上的每一辆汽车底部部分像素块建立改进后的高斯混合模型,通过该模型来刻画道路灰度值以及车底阴影灰度值的正态分布规律,然后通过对每辆检测到的汽车进行自上而下的扫描算法以确定汽车边框的实际高度,最后通过进行路测实验来说明算法的可行性与准确性.  相似文献   

7.
微型多用泵 本泵采用闭式叶轮开式流道的单级卧式旋涡自吸泵,无需底阀装置。封闭性好;噪音低,无泄漏,多用,方便、节能。 本泵适用于自制自来水高位供水,城市自来水增压,花圃林园的喷浇,装饰性喷泉供水,热水循环取暖,汽车及轮船甲板的冲洗及对轻  相似文献   

8.
一些司机为了赶时间,经过路口时发现没有交警站岗,就会不顾交通规则闯红灯,而这种行为很容易引发交通事故。我设想在每辆汽车上安装一种色感器,它能自动侦测  相似文献   

9.
当今美国家庭的“三大件”是汽车、住房(别墅)和多媒体电脑,其中排在首位的就是汽车.今天的美国人,不论住在城市或农村,没有小汽车几乎寸步难行.也就是说,私人汽车已成为美国人工作和生活的必需品而不是奢侈品.1994年美国注册登记的汽车有1.8亿多辆,在美国2.4亿人口中,平均每四个人就有三辆汽车.有的家庭甚至拥有二辆或三辆汽车.当然最多的是小汽车,而公共汽车和大巴士不到3000万辆,还有2000万辆货运卡车、冷藏车、救护车、消防车及其它各种汽车.  相似文献   

10.
动态聚焦     
《广东科技》2009,(13):62-62
从科技部获悉,经863计划节能与新能源汽车重大项目总体专家组建议,中国正式启动了“十城千辆”工程,开始节能与新能源汽车大规模商业化示范运行。开展“十城千辆”工程,就是要连续3年在10个以上有条件的大中城市开展千辆级混合动力汽车、纯电动汽车和燃料电池汽车及能源供应基础设施的大规模示范。到2010年示范车辆将达到1万辆,2012年示范车辆总数超过3万辆,其中大中型混合动力车辆5000辆,混合动力出租车20000辆,其他电动汽车5000辆。  相似文献   

11.
分析了城市用水量预测的重要性和一些基本方法,发现灰色预测方法比传统的基于概率统计的随机过程分析具有建模所需信息少、不必知道原始数据分布的先验特征等优点,故将其尝试性的应用于城市时用水量的预测.通过对灰色预测方法建模机理的研究建立了城市用水量预测GM(1,1)模型,并以北方某大型城市时用水量为原始数据进行了实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测.  相似文献   

12.
未来城市     
未来城市是什么样?我带你去看看吧。瞧,一幢幢大楼高耸入云,一辆辆汽车在空中道路上稳稳行驶。看,前方有一辆列车缓缓进站了,它可不是普通的列车,  相似文献   

13.
大力发展新能源汽车是党中央、国务院转变经济发展方式、惠及民生、调整能源结构的重大战略决策。国家先后实施"十城千辆""新能源汽车推广应用示范城市"等工程,进入"十三五"以来,我国新能源汽车产业由起步阶段进入加速阶段,新能源汽车推广应用进入新的阶段。国家支持政策对新能源汽车推广应用与产业发展发挥举足轻重的作用,2015年以来国家陆续发布30多项政策。梳理了"十三五"期间国家新能源汽车相关的重要政策,分析了其特点,并对新能源汽车推广应用政策趋势进行了展望。  相似文献   

14.
《科技潮》2009,(1):4-4
经863计划节能与新能源汽车重大项目总体专家组建议,我国日前正式启动了“十城千辆”工程,开始节能与新能源汽车大规模商业化示范运行。据科技部有关负责人介绍,开展“十城干辆”工程,就是要连续3年在10个以上有条件的大中城市开展千辆级混合动力汽车、纯电动汽车和燃料电池汽车及能源供应基础设施的大规模示范。  相似文献   

15.
汽车保有量预测对城市交通的发展方向、城市交通的控制管理、城市道路的建设情况等都有直接的参考意义。本文通过分析影响城市汽车保有量的因素,通过参考部分参考文献,城区人口总数人均GDP、公路客运量等8个指标,首先采用主成分分析法将8个因素进行分析,然后建立BP神经网络模型对湖南省2006到2008年汽车保有量进行预测,预测结果分别为98.93万辆、122.18万辆、137.03万辆,与汽车保有量实际值94.64万辆、121.72万辆、142.67万辆很接近,预测精度比较高。这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力,用于汽车保有量预测的可行性与有效性。  相似文献   

16.
张剑锋  陈慕君 《科技信息》2012,(28):274-275
洗车是每一个有车家庭必须面对的问题,传统的洗车大多采用人工,浪费时间和人力资源,针对该问题,我们可以认真研究洗车过程,把它进行分解为泡沫清洗、清水冲洗和风干三个步骤,利用PLC控制技术,选择sIMATICS7—300,设计出自动洗车控制系统。  相似文献   

17.
支持向量机在城市用水量短期预测中的应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
为解决现有的城市用水量短期预测人工神经网络法的过学习与局部极小点等问题,通过对城市时用水量数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机(SVM)理论的城市用水量短期预测数学模型.在算例分析中与误差逆传播(BP)神经网络预测法进行对比,发现该方法的平均预测精度提高了2%,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,在用水量短期预测中非常有效.  相似文献   

18.
信息传真     
全国今年更新汽车40万辆 从全国汽车更新领导小组办公室获悉,今年全国计划更新汽车40万辆,比去年增加5万辆。 据了解,1999年汽车更新实施方案为40万辆。其中载货车211066辆,吉普车(轻型越野车)41409辆,小轿车81025辆,旅行车(轻型客车)36214辆,其它车30286辆。在省、市、自治区中,今年计划更新汽车最多的是北京市,为28000辆,其中仅小轿车就  相似文献   

19.
城市生活用水量的非线性动力学   总被引:1,自引:1,他引:0  
根据Logistic方程建立了城市生活用水量的非线性动力学方程.研究了方程的2个稳定的不动点及其轨线图.通过分析发现系统演化过程中生活用水量优先趋向于其中的小者.在算例分析中,将动力学方法与多元线性回归方法进行了对比,结果表明,动力学方法具有更好的预测精度,分析验证的结果证明了城市生活用水系统演化过程中生活用水量优先趋向于2个不动点中小者的结论,该动力学方程能够很好地描述城市生活用水量的动力学演化规律。  相似文献   

20.
正每年,因自来水管道泄漏,我国白白流失一个太湖的水量,这相当于1亿人口1年的用水量;杭州1年漏掉的自来水,也可以装满整个西湖……这一系列触目惊心的数字,反映了当前国内城市供水系统脆弱的现实。如今,这一问题已引发业内高度重视。由杭州电子科技大学自动化学院陈云教授主持的"智慧城市水务系统安全运行的检测与控制基础理论和方法"项目,成功获得了NSFC—浙江"两化"融合联合基金的支持,并于2016年1月开始实施。国  相似文献   

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