南海北部神狐海域钻探获得的水合物中天然气组分以甲烷为主,为典型干气,气体甲烷碳氢同位素组成揭示天然气为典型的生物成因,为二氧化碳还原形成。南海北部地区在硫酸盐一甲烷还原界面(SMI)以下进入生物甲烷生成阶段,盐度适中,适宜产甲烷菌等菌群的生存和生物甲烷气的生成,埋深200~1500 m层段是生物甲烷的主要生成阶段。中新世中晚期、上新世和第四纪沉积物以泥为主,部分层段为砂泥岩互层,有机质丰度较高,类型好,热演化程度低,生物气生成条件优越,可为浅部天然气水合物的形成提供充足的气源。
2024-03-19 09:32:56 713KB 自然科学 论文
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该系统已经实现了开题报告的所用功能,此系统用于考试系统中,可以大大提高教师的工作的效率,避免了手工出题和手动出试卷,节约大量人力和时间。可以使很多程度上减少教师的工作量。但是本系统还有一些不完备的地方。 (1)界面需改进。题库录入界面不大美观。还有修改界面,做得不是很专业化。所以以后会把它们设计的更合理,更易用。 (2)题库题型还需要增加:系统的基本功能都完成了,但是题型的种类还要增加建立一个完整的题库,但是因为初次开发,在系统中难免存在着各种问题。在以后的时间里,我会把该系统做得更完整、更细化。 本系统有着很好的应用前景,用它来代替传统的手工出题,实现出题的网络化和自动化是一个必然的趋势。随着计算机技术和网络技术的发展。它的功能将会得到不断的发展和完善。
2024-03-19 03:44:44 2.64MB java 毕业设计
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教学资源管理系统论文
2024-03-18 22:46:55 2.13MB
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教学资源管理系统毕业论文
2024-03-18 22:43:58 641KB 教学资源管理
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这是一篇优秀论文及相关程序,主要是设计TMS320F2812和永磁同步电机矢量控制。非常不错!
2024-03-18 14:12:50 1.01MB 2812 交流伺服电机驱动
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过程挖掘旨在从事件日志中自动抽取过程模型用于支持过程设计和分析,完备日志是过程挖掘算法设计、测试和分析的前提。提出了基于Petri网模型行为仿真的完备日志生成算法,在仿真过程中加入基于发生次数及相继关系的诱导规则,即在有多个任务使能的情况下选择触发发生次数少且覆盖新相继关系的任务,使其在尽可能少的实例下产生完备的日志。诱导规则的应用减少了模拟模型发生的各种情况所需的时间,同时也提高了所有情况发生的概率,使得日志的完备性成为可能。
2024-03-18 14:02:43 1.03MB 工程技术 论文
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氢被视为从基于矿物燃料的经济向可再生,可持续经济过渡的关键因素。 氢气可直接用作能量载体或用作将CO2还原为合成烃的原料。 氢可通过电解将水分解成氧气和氢气来产生。 本文概述了三种主要的电解技术:酸性(PEM),碱性(AEL)和固体氧化物电解(SOEC)。 提供了现有电解槽和商业供应商的更新列表。 最有趣的是,如果有的话,还会给出商用设备的具体价格。 尽管在过去的几十年中PEM技术取得了长足的发展,但最大,最高效的电解槽仍然是碱性的。 因此,期望该技术在向氢社会的过渡中起关键作用。 提供了碱性电解槽中各组分的详细说明和该过程的分析模型。 分析模型允许调查不同操作参数对效率的影响。 具体而言,分析了温度对电解质电导率的影响,进而对效率的影响。 发现在65°C-220°C的碱性电解槽的典型工作温度范围内,效率变化高达3.5个百分点,分别在65°C和220°C时从80%增至83.5%。 。
2024-03-18 12:58:31 1.92MB 分析建模 技术概述
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这两年太卷了,毕设和毕业 答辩竞争激烈,越写越卷,没有创新和亮点的毕业答辩基本达不到老师的要求。 现在学长为你们准备计算机毕设JSP项目,需要的自取哦。JSP+SQL基于WEB的开放性实验管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+中英文献+答辩PPT) 这两年太卷了,毕设和毕业 答辩竞争激烈,越写越卷,没有创新和亮点的毕业答辩基本达不到老师的要求。 现在学长为你们准备计算机毕设JSP项目,需要的自取哦。JSP+SQL基于WEB的开放性实验管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+中英文献+答辩PPT) 这两年太卷了,毕设和毕业 答辩竞争激烈,越写越卷,没有创新和亮点的毕业答辩基本达不到老师的要求。 现在学长为你们准备计算机毕设JSP项目,需要的自取哦。JSP+SQL基于WEB的开放性实验管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告+中英文献+答辩PPT) 这两年太卷了,毕设和毕业 答辩竞争激烈,越写越卷,没有创新和亮点的毕业答辩基本达不到老师的要求。 现在学长为你们准备计算机毕设JSP项目,需要的自取哦。JSP+SQL基于WEB的开放性实验管理系统设计与实现(源代码+论文+开题报告
2024-03-18 09:59:25 2.01MB 毕业设计 java sql
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Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构,假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态(non-stationarity)导致的稀疏分布变化引起,由此得出“正确的因果结构选择 会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标,表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是,分布变化无需对应标准干预,学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化,并以端到端的形式学得。研究探讨了想法的如何应用,来满足“独立机制 以及 动作和非稳态 导致的 机制内微小稀疏变化 ”的假设。
2024-03-18 08:53:54 727KB 因果结构 因果学习
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