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简介：不良的饮食习惯会严重影响口腔健康。 目的：研究饮食习惯和牙齿卫生习惯对学生牙齿状况的影响。 方法：本麦西克科学学院对400名17岁及以上的学生进行横断面研究。 受访者匿名填写了有关父母的社会经济水平，饮食习惯，卫生方式和口腔健康状况的问卷。 单变量和多变量描述性和比较性分析通过SPSS 21软件执行。结果：该人群的平均年龄为20±1.59岁，由55％的男孩和45％的女孩组成。 早餐被67％的学生食用。 39.58％的受访者在进餐时食用甜味饮料，餐后食用60％，白天则吃零食。 92％的学生说他们刷牙。 刷牙时间在1-3分钟之间。 37％的学生从不咨询牙医，而63％的学生遇到牙齿问题。 龋齿的患病率为66％。 蛀牙的患病率与某些饮食习惯（进餐后吃甜食（p = 0.08），蛋糕（p = 0.018）和巧克力（p = 0.019））之间存在正相关关系。 但是，当进餐时食用这些食物时，这种相关性为负（p> 0.74）。 另一方面，饮酒与龋齿的存在（p = 0.172），烟草消费（p = 0.319）和父母的社会经济地位（p = 0.733）之间没有相关性。 结论：口腔卫生和有健康饮食习惯的

1、SOP，即State of Power，表示的是电池的功率状态，目前电芯供应商在给出电芯参数时，会给出5s，10s，30s，60s的持续功率；以60s的持续功率为例作为解释：电芯在60s内以不大于表格中给出的功率持续放电可以保证不会影响电芯的寿命与使用；如表1中所示，为 保证不泄密，将SOP的具体数据删除了。 表1：根据温度与SOC查表的SOP值 2、一般情况下，表格中给出的SOP的值都是根据大量实验实测以及插值得出，而且是相对保守的数值；另外一种相对精确的方法是在线估算电芯的极化内阻与直流内阻以及极化电容等参数，也就是一般说的二阶RC模型，反推出SOP（根据当前估计的参数以及截至电压为

试写一个算法，在以邻接矩阵方式储存的有向图G中求顶点i到顶点j的不含回路的长度为k的路径数

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用C++类机制实现二叉树数据结构，接口具备如下功能： 构造空树；销毁树；按定义构造树；清空树；判断树是否为空；返回树深度；返回树的根；返回节点值；为节点赋值；返回节点双亲； 返回节点左孩子；返回节点右孩子；返回节点左兄弟；返回节点右兄弟；插入子树；删除子树；先序遍历打印节点； 中序遍历打印节点；后序遍历打印节点；层序遍历打印节点。

基础信息有:CPU、Fan、General、Inventory、Memory、Power supply、Status、Network interfaces、Temperature等指标

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之前做的FTP读取服务器上文件，后来为了安全，将ftp方式改成了SFTP。 我现在是，要读取服务器文件是按时在某个文件夹中存放最新的文件，我这里设定时间，每隔5分钟读取一次。 在服务器上通过SFTP方式，跨区读取另一台服务器上的文件，这种方式读取的文件的文件名，尽量不要包含中文，否则可能由于乱码，导致文件无法获取。

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3×3的卷积和2×2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Ca