采用响应面分析法(RSM)优化提取腐乳中大豆多肽的工艺条件。在单因素实验的基础上,选择提取温度、甲醇体积分数、提取时间、液料比作为实验因素,进行Box-Benhnken中心组合实验设计,评估了4个因素对大豆多肽提取量的影响。结果表明,提取腐乳中大豆多肽的最佳工艺条件为:温度57℃、甲醇体积分数69%、提取时间28min、液料比(mL∶g)9∶1,最佳工艺条件下提取量为6.59g/100,g(干基)。

自激振荡的判别条件在电子线路中，判断电路能否产生自激振荡一直以来都是一个令学生感到困惑的问题，同学们对一个电路进行分析时往往感到无从下手。根据多年的教学经验，总结出一个比较简单的判别方法，具体内容如下：通常，我们判别电路能否产生自激振荡可以从两个方面人手：一个是相位平衡条件，另一个是振幅平衡条件，这两个条件中有任何一个不满足.电路就不脆产生自激振荡。一般条件下，我们在分析电路时，两个判别条件中首先着振幅平衡条件，它是指放大器的反馈信号必须有一定的幅度。这个条件中包含两层意思，一是必须有反馈信号，二是反恤信号必须有一定的幅度。这样我们在分析电路是否满足报幅条件时就可以从两个方面考虑：(1)是否存

omp算法matlab代码OBD数据分析 MATLAB项目旨在分析从多个驾驶会话中收集的数据，以建立能够识别不同驾驶条件的分类器。 该存储库包含我用来对从多个驾驶会话中收集到的数据进行分析的所有文件。 数据涉及速度和RPM（每分钟转数）。 为了收集它们，我开发了应用程序OBDConnection，其代码可以在我的GitHub页面上找到（它基本上是通过OBD II蓝牙适配器在智能手机和汽车之间建立蓝牙连接）。 分析目标是推断有关各种驾驶会话的驾驶状况的一些信息。 特别要指出的是，他们选择了哪种道路，例如高速公路，城外，城市（城内）。 刚开始时，我还想推断出谁是每个会话的驱动程序，但是在编写了一些预处理代码（包含在OBDDataAnalysis \ Old_DriverRecognition文件夹中）之后，我决定专注于一个简单的问题。 MATLAB项目包含在OBDDataAnalysis \ project中，而所有其他文件夹包含测量的数据（分为会话）。 在项目文件夹中，您可以找到所有.m文件。 特别是： •“ OrganizeCollectedData.m”包含用于读取收集的数据并将其保

matlab代码续行干燥土壤和沙漠生物结壳的力学模型 该存储库包含动态水合作用条件下的沙漠生物地壳模型（DBM）的源代码。 这项工作是在静态水合条件下DBM的延续[1]。 您可以在找到该工作的主要代码。 要执行此模型，请按照此处的说明执行，并执行主代码Main_BSC_biogeoscience.m。 干燥土壤的模型[2]使用Main_BSC_biogeoscience.m的输出作为初始条件。 这样可确保在给定条件下稳定微生物群落的分布和活性（请考虑对真实土壤进行采样并在所需条件下进行实验！）。 稳定的社区在干燥和黑暗的条件下进行了3天（足以耗尽碳源，并且硝化活性占主导地位）。 种群动态达到假稳态后，应用干湿循环（持续时间为24小时）。 与Main_BSC_biogeoscience.m的主要区别在于水合条件的动态更新（分配有基质电势）。 在润湿或干燥期间，该区域会保留所有化合物的质量，从而导致浓度和气体外流的变化。 用法 步骤0。MATLAB安装并下载整个文件中名为“ codes”的所有文件 步骤1.在田间持水量（-3kPa）下接种微生物细胞 执行Main_BSC_biogeosci

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文章目录SQL之CASE WHEN用法详解场景1：有分数score，score=60返回及格，score>=80返回优秀场景2：现老师要统计班中，有多少男同学，多少女同学，并统计男同学中有几人及格，女同学中有几人及格，要求用一个SQL输出结果。场景3：经典行转列，并配合聚合函数做统计，现要求统计各个城市，总共使用了多少水耗、电耗、热耗，使用一条SQL语句输出结果场景4：CASE WHEN中使用子查询，根据城市用电量多少，计算用电成本。假设电能耗单价分为三档，根据不同的能耗值，使用相应价格计算成本。场景5：结合max聚合函数一道真实的面试题 SQL之CASE WHEN用法详解 简单CASE WH

Engquist 与Majda在1977年合著的经典波动方程吸收边界条件的文章

简要介绍了EGM2008地球重力场模型，利用分布于我国东部平原地区，中部丘陵地带和西部高原山区的4个测量项目的数据，对EGM2008地球重力场模型的精度进行了分析，并对该模型在不同地形条件下的应用方法进行了探索。

预测房屋售价 技术与技能 技术技能：回归，数据清理，探索性数据分析（EDA），数据可视化，机器学习，偏差方差折衷，插补方法，模型验证，统计，特征工程，正则化，集成模型，k均值聚类，管道，网格搜索，转学 技术： Python，Jupyter Notebook，GitHub，Git Python库： Pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，scipy 模型：多元线性回归，岭回归，LASSO回归，k近邻回归，随机森林回归，额外树木回归，支持向量回归，XGBoost回归，主成分回归 概述 该项目将涵盖以下部分： 问题陈述 执行摘要 结论 数据源 数据字典 问题陈述 我对该项目的目标是建立一个可以预测爱荷华州艾姆斯房屋实际售价在25,000美元以内的回归模型。 我将用来评估模型准确性的主要指标包括均方根误差（RMSE）和确定系数（R平方）。 RMSE代表

新数据=提取器（数据，cn，valinf，valsup） 从 DATA 中提取第 CN 列的所有行值包含在 valinf 和 valsup 之间 数据 = 矩阵 NXM CN = 列号（目标） VALINF = 下限VALSUP = 上限NEWDATA = 提取矩阵 例子： 一 = 1 2 3 4 5 6 1 7 8 1 4 9 4 7 2 9 6 5 提取包含在 0 和 5 之间的第三列的数据： >> 提取器(a,3,0,5) 答案 = 1 2 3 4 7 2 9 6 5 提取第一列完全等于 4 的数据： >> 提取器(a,1,4,4) 答案 = 4 5 6 4 7 2