在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

EAST5.0 银保监会(金融监督管理局) 银行业金融机构监管数据标准化规范（2021版）数据结构一览表

介绍 ​ 通过该系统，养老机构可将各职能部门、服务单元以及外部市场连成一个有机整体，进行快速、高效的信息收集和业务处理；辅助医疗、康复、护理、供给、消耗、咨询、办公、劳资及财务等多项管理功能，整合内外部环境多方面的信息，为养老机构的管理和服务提供适时、准确、可靠的决策依据，提高经营管理效能，增强养老机构的核心竞争力。 ​ 建立一个计费收费管理、接待咨询管理、老人档案、人事管理、仓库管理、统计分析全面集成、资源共享的信息化管理系统，全面提高经营管理水平。 　　规范收费管理，实现精准、迅捷的电脑自动化计费、结账，提高收费工作效率，提升财务管理质量。 加强老人档案资料和服务项目的管理，提供多角度的在住老人情况分析功能，辅助管理层，随时全方位掌握老人信息，提升服务质量。 　　提高仓库物品周转效率，规范仓库管理运作，降低库存和运营成本。 　　通过系统的实时的数据统计分析，给管理人员提供全面、准确的、科学的决策依据。 适用范围 　　适用于养老院、老年福利院、老年公寓、敬老院、老年康复中心、大型养老社区等养老机构。　　 系统特点 　　 操作简单，界面友好：满足客户已有的操作习惯；

针对MSC Adams难以完成大变形柔性体的建模及仿真，提出将一根钢丝绳细化成若干绳节，绳节之间采用线性衬套连接的建模方法. 运用Adams的宏命令完成滑轮-绳索机构的装配及约束添加，通过合理设置仿真参数，进行动力学仿真. 仿真结果验证了滑轮-绳索机构建模的合理性，为滑轮-绳索机构的冲击和振动问题提供了理论依据.

并联机器人资料。燕山大学 黄真教授PPT，pdf版。研究并联机器人方向必看

铰链四杆机构运动学分析+ADAMS仿真分析 铰链四杆机构是一种常见的机械机构，广泛应用于机器人、机械手臂、自动化生产线等领域。为了更好地理解和分析铰链四杆机构的运动学特性，本文对其进行了详细的理论分析和ADAMS仿真分析。 一、机构位置、速度及加速度方程的求解 为了求解铰链四杆机构的位置、速度和加速度方程，我们可以使用复数法、解析法、运动影响系数法等方法。在本文中，我们使用复数法来求解机构位置。 首先，我们建立了坐标系，如图2所示。然后，我们使用复数的指数形式来表示机构的位置，得到： 图解法坐标图写成复数的指数形式： （1） 其中，R为杆件的长度，θ为杆件的夹角。 接下来，我们使用实部虚部分解来求解机构的位置： （2） 通过平方相加，我们可以消去虚部，得到： （3） 其中，α为实部，β为虚部。 为了便于求解，我们使用半角公式（令）将上述方程变成二次多项式的形式： （6） 式中，最后可求得： （7） 二、ADAMS软件仿真模型的建立及结果分析 为了验证理论分析的正确性，我们使用ADAMS软件对铰链四杆机构进行了仿真分析。我们首先建立了仿真模型，如图3所示。然后，我们对机构进行了仿真分析，得到各输出构件的位置、速度和加速度的变化曲线。 图 3 ADAMS仿真模型 通过仿真结果与理论分析的比较，我们验证了理论分析的正确性。 三、机构特性分析及应用场合简介 铰链四杆机构具有急回特性，即机构在运动过程中，某些杆件的速度和加速度会突然改变。这使得机构具有灵活性和适应性强的特点。 铰链四杆机构广泛应用于机器人、机械手臂、自动化生产线等领域。例如，在机器人领域，铰链四杆机构可以用来实现机器人的运动和抓取操作。 四、结论 本文对铰链四杆机构的运动学特性进行了详细的理论分析和ADAMS仿真分析。通过仿真结果与理论分析的比较，我们验证了理论分析的正确性。同时，我们还分析了铰链四杆机构的急回特性，并对其应用作了简要介绍。

一、数据简介： 1、共包含四个系统性极值风险指标：dcc方法计算的Δcovar、分位数计算的Δcovar、分位数计算的covar和mes。 2、统计范围：上市金融机构（银行、证券、保险等） 2、时间跨度：2007年至2022年，数据为非平衡数据，即不一定都是2007年开始的，但是2010年后的数据基本都有。所计算的数据能很好的描述金融危机、股灾和新冠疫情。 3、文件包含计算代码＋原始数据＋计算结果 二、指标说明：     金融系统性风险是指在金融系统内，由于各种关联的存在，形成风险传染，而逐渐产生的内生性不确定损失(Allen and Gale, 2000)。除了有关系统性风险内生机制(Acemoglu e 三、参考文献： [1]王剑,杜红军.非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J].金融经济,2023,No.561(03):54-69.DOI:10.14057/j.cnki.cn43-1156/f.2023.03.002. [2]朱子言,刘晓星.系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J].金融经济学研究,2023,38(02):20-34.

基于MATLAB的曲柄滑块机构的动态静力分析.pdf

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