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软考信息处理技术员历年上机考试及详细解答 本资源摘要信息涵盖了软考信息处理技术员历年上机考试的详细解答，涵盖了 Word、Excel、PowerPoint 和 Access 四个方面的知识点。 Word 知识点 * 文章标题设置：使用宋体、二号、加粗、居中样式设置文章标题。 * 文章正文设置：使用宋体、四号样式设置文章正文。 * 首字下沉：使用 Word 的格式设置将“土族”设置为首字下沉，下沉行数为 2。 * 边框设置：使用 Word 的边框设置，添加双线条的边框，颜色设置为红色，底纹填充为灰色-5%。 * 页眉设置：使用 Word 的页眉设置，添加页眉，内容为“中国民族------土族”。 Excel 知识点 * 表格设置：使用 Excel 的表格设置，添加可视的边框，表中的内容设置为宋体、10.5磅、居中。 * 函数计算：使用 Excel 的函数计算数学、语文、英语、物理四科的平均成绩。 * IF 函数计算：使用 Excel 的 IF 函数计算评选结果，其中数学、语文、英语、物理和综合评定大于等于 85，且平均成绩大于等于 90 的在单元格中显示三好，否则单元格不显示任何内容。 * 统计函数：使用 Excel 的统计函数统计三好学生的人数。 * 数据点折线图：使用 Excel 的数据点折线图，制作数据点折线图，以姓名列为 X 轴，数学、英语、语文和物理列为数据区域。 PowerPoint 知识点 * 演示文稿设计：使用 PowerPoint 的演示文稿设计，创意制作演示文稿。 *幻灯片设计：使用 PowerPoint 的幻灯片设计，选择幻灯片设计模板，并在幻灯片放映时有自定义动画的效果。 * 动画效果：使用 PowerPoint 的动画效果，使文字以飞入方式进入。 * 幻灯片切换效果：使用 PowerPoint 的幻灯片切换效果，选择水平百叶窗的效果。 Access 知识点 * 表格创建：使用 Access 创建“学生姓名表”和“学生基本情况表”。 * 查询功能：使用 Access 的查询功能，生成“学生基本情况汇总表”。 本资源摘要信息涵盖了软考信息处理技术员历年上机考试的四个方面的知识点，涵盖了 Word、Excel、PowerPoint 和 Access 四个方面的知识点，为考生提供了详细的考试参考资料。

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三维激光扫描技术是近十年迅速发展起来的新型遥感技术, 它随着激光测距技术的出现应运而生。与传统的三维数据获取技术相比, 三维激光扫描技术具有的最大优势是它的非接触式测量和面数据的快速获取。将三维激光扫描技术应用在粮食清仓查库中, 目的是为了快速获得粮食表面的信息, 据此计算粮食体积。研究了粮仓内粮食体积的计算原理, 并分别以北京青云店粮库和中储粮涿州粮食储备库为例, 重点阐述三维激光扫描技术在清仓查库中的应用方法, 包括实地测量、后续数据处理和体积计算等。实验结果表明, 用三维激光扫描技术测量粮食体积, 速度快, 精度高, 有较强的实用性。

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自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要关注如何使计算机理解、解析、生成和操作人类自然语言。NLP的应用广泛，包括机器翻译、情感分析、问答系统、语音识别等。在NLP中，我们经常需要处理文本预处理、词法分析、句法分析、语义分析等多个步骤。 Transformer是一种在NLP中革命性的模型，由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底改变了序列建模的方式，摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），通过自注意力机制（Self-Attention）来处理序列数据。Transformer的核心优点在于并行计算能力，这使得训练大规模语言模型成为可能，如BERT、GPT系列等。Transformer不仅在机器翻译上表现出色，还被广泛应用到其他NLP任务中。 Yolo（You Only Look Once）是一种目标检测算法，最初由Joseph Redmon等人在2015年提出。与传统的滑动窗口或区域提议方法不同，Yolo通过单个神经网络同时预测图像中的边界框和类别概率，实现了端到端的实时目标检测。Yolo以其速度和准确性平衡而著名，尤其适合于实时应用，如自动驾驶、视频监控等领域。随着版本的更新，如YOLOv2和YOLOv3，其性能得到了显著提升，包括更精确的检测和对小物体的更好处理。 在NLP中，Transformer的出现为模型设计带来了新的思路，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）利用Transformer架构构建了一个预训练模型，可以捕获上下文的深度关系，从而在各种下游任务中取得突破性成果。而YOLO作为目标检测的代表，展示了深度学习在计算机视觉领域的强大能力。这些技术的发展，推动了人工智能的进步，使机器更好地理解和处理现实世界的信息。在实际应用中，开发者可以结合NLP和计算机视觉技术，创建出更智能的系统，如智能客服、自动文档摘要、视觉问答等。 资源文件中可能包含相关的论文、代码实现、教程和预训练模型，对于学习和研究这些先进技术非常有价值。通过深入学习这些资料，可以掌握NLP中Transformer的基本原理和实现技巧，以及如何应用Yolo进行目标检测。同时，了解这两个领域的最新进展和应用案例，有助于提升自己的技能，适应快速发展的AI行业。

Noyyal河是泰米尔纳德邦西部Kongu地区具有历史，生态和文化意义的河流。 Noyyal河沿岸有100多个村庄，这是在工业污染问题出现之前，距河3公里以内的河两岸最好的居民点。 但是现在，诺亚尔河受到国内和工业增长的高度污染，因为未经处理就排放了国内和工业废水。 因此提出了一种方法，通过在分析层次过程中利用土地利用/土地覆盖数据以及地下水质量来确定适合地下水质量的区域。 根据印度的标准，通过在季风后和季风前收集了63个样品，在研究区域确定了饮用水的适宜性。 为了评估研究区域的土地利用模式，根据国家遥感局（NRSA）的监督分类，使用Erdasimagine 8.4软件从LISS III卫星图像中绘制了土地利用/土地覆盖图。 使用ArcGIS软件，进行了加权叠加分析，以确定季风后和季风前的地下水水质合适区域，最后将这两个专题图与土地利用/土地覆盖图相结合，以确定水质合适的区域。 该解释表明，大多数地区的地下水都不适合饮用。

利用XML技术对地质钻孔数据进行编码,并使用Oracle数据库的XMLDB技术及其组件实现钻孔信息的数据库管理,然后以此数据库为Surpac软件的后台数据库进行矿体的三维可视化。

留小煤柱沿空掘巷是一种能够大幅减少区段煤柱宽度的地下开采技术,对提高采出率和延长矿井寿命意义重大,但易造成巷道围岩变形破坏。通过向小煤柱帮注浆,有利于小煤柱稳定和沿空巷道维护,提高沿空巷道及小煤柱稳定性。为了验证注浆加固技术对煤柱结构及其承载性能的影响,本文以阳泉煤业集团8407综放工作面回风巷道煤柱帮为背景,通过相似材料模拟实验和工程实践相结合的研究方法,验证了对护巷煤柱实施注浆加固的措施能够增强煤柱的承载和切顶能力,使关键岩石块体的断裂线靠近上区段采空侧,减小采空侧悬顶长度和煤柱应力集中,得出:沿空巷道受工作面采动影响时,侧向支撑压力峰值出现在煤柱帮3.5~4.5 m位置,起主要承载作用的是煤柱内部的弹性核区,注浆加固从本质上改变了煤柱的外部力学环境,确保了沿空巷道及其围岩的稳定。