α-酮戊二酸对干旱胁迫下冬小麦幼苗生长的影响，葛林，赵丹丹，以豫农202为试验材料，采用水培法，研究了α-酮戊二酸对PEG模拟干旱胁迫下冬小麦幼苗生长的影响，结果发现，在干旱胁迫下小麦幼苗地

改变自搜到的一个JAVA版的代码，项目需要自己数学又烂又懒，只好抄了(这个是多元的，可不是像下面某位说的那样)

煤中Au含量的异常作为潜在的Au资源开发利用区日益引起地质工作者的重视,笔者通过对黔西南地区116个上二叠统龙潭组、长兴组煤样及矸石样的Au含量进行了中子活化分析(INAA),研究了煤中Au的分布特征、赋存状态,探讨煤中Au的主要来源及富集机理。研究表明:贵州省西南部地区煤中Au含量为1~30 ng/g,平均值为13.75 ng/g,大大超过沉积岩丰度和世界煤平均丰度;Au含量高异常的地区主要分布在紫云—垭都深断裂、师宗—贵阳深断裂及开远—平塘断裂所构成的"三角形"区域内;含Au热液是黔西南煤中Au的主要物质来源,地幔热柱及深部岩浆活动是含Au热液流体向煤层运移的热动力源,当含Au热液在构造驱动下沿断裂构造带迁移上升进入煤层后,由于浓度、温度、压力、pH等物理化学条件的改变及有机质的作用,使得成矿流体失稳而导致研究区煤中Au等成矿元素沉淀富集。

在对黔西滇东地区34个上二叠统龙潭组煤样进行压汞测试分析及扫描电镜观察的基础上,从孔隙度、各孔径段孔隙分布、各孔径段孔隙对孔隙度的贡献以及煤级对孔隙发育的影响4个方面对煤孔隙特征进行系统分析。研究表明:研究区煤孔隙度具有北低南高、东低西高的特征;煤孔隙以小微孔为主,大孔和中孔发育程度相当;随着孔隙度的增加,各孔径段孔隙贡献率的增加速率存在差异,以大孔贡献率的增加最为明显;孔隙度随煤级的增加呈"M"型波状变化,趋势变化的3个拐点分别对应Ro值的0.8%,1.4%,2.6%。

基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测，优化参数为隐藏层节点数目，迭代次数，学习率。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测，SSA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

1.项目基于机器学习和语义识别技术，让机器人理解文本并进行合适的答复。通过使用语音与其交流，实现智能问答、智能音箱及智能机器宠物。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、ChatterBot 环境。 Python 3.6 及以上配置。基于 chatterbot 0.8.7 开发，打开 cmd 进入 python 所在的磁盘，输入：pip install –ignore-installed –upgrade chatterbot0.8.7 等待安装即可。 3.项目包括 6 个模块：模型构建、服务器端、客户端、语音录入、接口调用、模型训练及保存。需进入百度云官网：https://ai.baidu.com/，进入我的控制台，打开百度语音进入语音应用管理界面，创建一个新的应用，并记录 APPID、API Key 和 Secret Key 三个值；聊天窗口的 GUI 界面，包括当前用户显示、信息输入框、语音输入按钮、发送和关闭按钮等各种控件并绑定发送消息、输入消息等事件。模型训练这块，可以直接使用项目中训练的模型，也可以根据自己需求替换成其他模型，如使用ChatGPT等通用大语言模型

实现树的层次遍历 利用c++代码实现。。。。。。。

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通过分析龙永煤田早二叠世煤层分布规律、聚煤环境及其演化特征,认为该煤田的沉积体系为障壁岛-泻湖沉积组合、潮坪一潮道沉积组合和滨岸湖泊沉积组合,相应的成煤模式有障壁岛-泻湖、潮坪一潮道和滨岸湖泊3种主要成煤模式,形成了主要的可采煤层;对煤层形成的主要控制因素为基底沉降和沉积环境因素,其中基底沉降包括压实差异的影响,沉积环境包括海水进退和盆地水体深浅因素的影响。