学生课程设计成绩评估系统 JAVAEE课程设计 自己交的报告，改名就OK

实验室技术的新发展帮助我们探索由于限制和技术限制而在过去很少了解的问题。 评估由实验室规模的裂缝性流体侵入基质引起的地层损害的此类问题之一是基质内部流体饱和度分布的可视化。 根据目前的理解，裂缝和基质之间的高毛细作用对比度会在回流过程中造成侵入相的饱和度分布不均匀，且饱和度主要集中在裂缝面上。 随着微流控技术的出现，它们的应用已变得更加可行，以可视化方式分析表面活性剂的有效性，从而减轻了入侵造成的地层损害，并了解了入侵深度对回流特征和采油率的影响。 通过我们先前的工作，我们已经成功地证明了这种新型可视化工具在研究压裂液中表面活性剂的存在及其侵入深度的因素，了解油湿压裂地层的返排效率和后期产油量方面的能力。 。 由于用于驱油的基质是实际岩石的替代模型，因此需要用常规岩心驱油实验来验证切屑驱油结果。 在当代，随着新技术的发展推动着各个行业的研究进展，必须通过可行的常规方法对结果进行比较检查，从而做出明智的决定。 在这项工作中，采用芯片驱油方法验证了芯片驱油方法的成功成功，表明了人们对微流控技术在石油采收相关领域进行更多研究的坚定信念。

对于淹没的植被流，速度分布在下部区域的植被层和上部非植被区域的表层具有两个独特的分布。 基于混合层的类比，针对两层中的速度分布提出了不同的分析模型。 本文评估了Klopstra等人，Defina和Bixio，Yang等人的四个分析模型。 和Nepf对照文献中提供的各种独立实验数据。 为了检验模型的适用性和鲁棒性，作者使用了19个数据集，这些数据具有不同的相对淹没深度，不同的植被密度和河床坡度（1.8×10-6-4.0×10-3）。 这项研究表明，没有一个模型能够很好地预测所有数据集的速度剖面。 在某些情况下，除了Yang的模型以外的三个模型都表现良好，但在大多数研究的情况下，Yang的模型都失败了。 还发现，如果使用相同的涡流混合长度尺度（λ），则Defina模型与Klopstra模型几乎相同。 最后，仔细检查Defina模型中涡流的混合长度尺度（λ），发现当λ/ h = 1/40（H / h）1/2时，该模型可以很好地预测所有使用的数据集的速度分布。

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企业IT建设和发展是有规律的，在不同发展阶段呈现不同的特征，如同人的成长是一个不断成熟的过程。企业的IT能力处于哪个阶段？IT能力该如何演进？这都需要对企业的IT能力进行评估。本文借鉴BSC平衡计分卡的方法和软件开发能力成熟度模型SW-CMM分析方法，构建了企业IT能力评估模型，并举例说明了这一模型的应用。该模型将企业IT能力划分为5个成熟阶段，通过对企业IT能力成熟度的评估了解企业IT发展的阶段以及该阶段应当关注的重点，判断企业对IT的应用掌控能力，帮助企业明确IT的改进方向。

火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

信道质量评估是自适应跳频通信的关键技术,其实时评估结果为自适应频率控制和自适应功率控制提供依 据 。快速自适应跳频是跳频系统发展的主要方向之一,针对其特点,提出了基于接收信号信噪比预测算法的信道质 量评估方法 。主要由信噪比预测、信噪比估计和门限比较3个部分构成,分别采用卡尔曼滤波器、信号子空间法和误 码率性能分析法进行了实现,在 FFH/BFSK系统中做了仿真验证 。结果表明,在0～25 dB的信噪比变化范围内,估 计和预测误差较小,能够对信道质量做出实时评估 。可以应用于快速自适应跳频通信系统 。

NIST SP800-26 中文翻译版，IT系统安全自评估NIST SP800系列，行业参考资料，中文翻译版