为研究鄂尔多斯盆地苏里格气田上古生界烃源岩及储集层中裂缝发育特征及成因机理,采用野外露头、岩心、铸体薄片及成像测井等资料,通过裂缝观察与描述,对苏里格气田上古生界砂岩及泥岩中普遍发育的裂缝进行系统研究,总结了不同沉积结构岩石中裂缝发育特征及组合类型,并结合构造应力场背景及岩石力学性质,对裂缝形成机制进行了探讨。研究表明裂缝在苏里格气田上古生界砂岩、泥岩中普遍发育,在泥质岩、层面结构发育的砂岩以及岩性界面处常发育平行层面裂缝,并伴有低角度斜向裂缝。在层面结构不发育、结构比较致密或均一的砂岩中主要发育近垂向裂缝。裂缝的形成受构造应力场与沉积岩结构共同控制,水平方向的构造挤压与岩石层面平行是导致平行层面裂缝、低角度斜向裂缝形成的主要原因;剪切作用是导致厚层致密砂岩中形成近垂向裂缝的主要原因,此外盆地剥蚀作用对形成裂缝具有一定影响。研究成果对天然气输导体系及成藏机理研究具有理论指导意义。

《2013年苏北赛区数模竞赛题目解析与探讨》 数学建模，作为一项结合理论与实践的学科竞赛，旨在锻炼参赛者的逻辑思维、数据分析和问题解决能力。2013年的苏北赛区数模竞赛，以其独特的问题设置，吸引了众多学子积极参与。此次竞赛的题目涵盖广泛，不仅涉及基础数学理论，还紧密联系现实生活，要求参赛者在限定时间内，运用数学工具对实际问题进行建模、求解和验证。 文档“五一数学建模联赛论文格式规范.doc”提供了参赛论文的基本结构和要求，它强调了模型建立的清晰性、论述的逻辑性和结果的合理性。一份优秀的数模论文，不仅要有严谨的数学推导，还需要有清晰的论述和图表辅助，使非专业读者也能理解其核心思想。 题目A、B、C分别代表了三个独立的问题，每个问题都具有一定的挑战性。例如，题目A可能关注的是社会经济问题，参赛者需要利用统计学、优化理论等工具，构建合理的数学模型来解决；题目B可能涉及环境科学，需要参赛者运用微积分、动力系统等知识，模拟和预测某种环境变化趋势；而题目C则可能与工程技术相关，要求参赛者通过数学建模分析和设计出最优解决方案。 在解决这些题目时，参赛者需要具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论、数理统计、微积分等，同时，掌握编程语言如MATLAB、Python等，以便进行数值计算和数据处理。此外，良好的团队协作和时间管理能力也是成功的关键，因为数模竞赛通常要求在有限的时间内完成从问题理解、模型构建到论文撰写的全过程。 在数模竞赛中，不仅要看模型的精确度，还要评估模型的实用性、创新性和可解释性。参赛者需要深入理解问题背景，选择合适的数学方法，确保模型既能准确反映现实，又能为决策提供依据。同时，模型的解释和应用部分至关重要，这需要参赛者具备良好的科学传播能力，将复杂的数学语言转化为通俗易懂的论述。 2013年苏北赛区的数模竞赛是一场对参赛者全面能力的考验，它不仅提升了参赛者的数学技能，也培养了他们的创新思维、团队合作和实际应用能力。对于每一位参与其中的学生来说，这无疑是一次宝贵的学习和成长经历。

[苏] 锅炉机组热力计算 标准方法(1973年).pdf

标题Python基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现AI更换标题第1章引言介绍租房数据分析的重要性，以及Hadoop和Python在数据分析领域的应用优势。1.1研究背景与意义分析租房市场的现状，说明数据分析在租房市场中的重要作用。1.2国内外研究现状概述Hadoop和Python在数据分析领域的应用现状及发展趋势。1.3论文研究内容与方法阐述论文的研究目标、主要研究内容和所采用的技术方法。第2章相关技术理论详细介绍Hadoop和Python的相关技术理论。2.1Hadoop技术概述解释Hadoop的基本概念、核心组件及其工作原理。2.2Python技术概述阐述Python在数据处理和分析方面的优势及相关库函数。2.3Hadoop与Python的结合应用讨论Hadoop与Python在数据处理和分析中的结合方式及优势。第3章租房数据分析系统设计详细描述基于Hadoop的租房数据分析系统的设计思路和实现方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构设计，包括数据采集、存储、处理和分析等模块。3.2数据采集与预处理介绍数据的来源、采集方式和预处理流程。3.3数据存储与管理阐述数据在Hadoop平台上的存储和管理方式。第4章租房数据分析系统实现详细介绍租房数据分析系统的实现过程，包括关键代码和算法。4.1数据分析算法实现给出数据分析算法的具体实现步骤和关键代码。4.2系统界面设计与实现介绍系统界面的设计思路和实现方法，包括前端和后端的交互方式。4.3系统测试与优化对系统进行测试，发现并解决问题，同时对系统进行优化以提高性能。第5章实验结果与分析对租房数据分析系统进行实验验证，并对实验结果进行详细分析。5.1实验环境与数据集介绍实验所采用的环境和数据集，包括数据来源和规模等。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法和步骤，包括数据预处理、模型训练和测试等。5.3实验结果分析从多

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《自动化专业英语教程（第4版）》是王宏文和于苏华共同编著的一本面向自动化领域学生的专业英语教材。这本教材旨在帮助学习者提升在自动化领域的专业英语阅读、理解及应用能力，为他们未来的学习和研究打下坚实的语言基础。以下是该教材的一些关键知识点： 1. 自动化基础：教材会涵盖自动化领域的基本概念，包括自动控制系统的组成、工作原理以及自动化技术在工业生产中的应用。学生将学习到如PID控制器、反馈控制等基础知识。 2. 传感器与执行器：这部分会介绍不同类型的传感器（如温度、压力、位置、速度传感器）和执行器的工作原理，以及它们在自动化系统中的角色。 3. 电气控制系统：包括继电器控制、PLC（可编程逻辑控制器）的编程和应用，以及现代工业中的SCADA（监控与数据采集系统）。 4. 计算机控制系统：讲解计算机在自动化中的作用，如实时操作系统、工业网络通信协议（如TCP/IP、EtherNet/IP、Modbus等）以及MATLAB/Simulink等软件工具的应用。 5. 机器人技术：介绍机器人学的基础，包括机器人的运动学、动力学，以及机器人编程和控制策略。 6. 人工智能与机器学习：随着AI在自动化领域的普及，教材可能会涉及人工智能的基本概念，如神经网络、深度学习及其在自动化控制中的应用。 7. 实验与案例分析：提供实际工程案例，让学生了解自动化技术如何解决实际问题，增强实践能力。 8. 专业英语技能：教材会注重培养学生的专业英语阅读技巧，帮助他们理解专业文献，同时可能包含专业英语写作和口头表达的训练。 9. 国际标准与规范：讲解自动化领域相关的国际标准，如IEC 61131-3（编程语言标准）和ISA 88（批量控制标准），使学生了解行业通用规则。 通过这本教材的学习，学生不仅可以掌握自动化领域的专业知识，还能提高自己的专业英语水平，为将来参与国际化的学术交流和工程合作做好准备。同时，教师可以利用电子课件进行互动教学，丰富课堂内容，提升教学效果。

《TMS320F2812原理与开发》是由苏奎峰编著的一本专著，主要针对德州仪器（TI）的TMS320F2812数字信号处理器进行深入讲解。这本书是了解和掌握TMS320F2812芯片及其在实际应用中开发技术的重要参考资料。 TMS320F2812是一款高性能的C28x浮点DSP（数字信号处理器），广泛应用于工业控制、电力电子、自动化、通信等领域。其主要特性包括： 1. **高性能计算能力**：TMS320F2812拥有高达150MHz的运行频率，提供了每周期两个乘法和一个加法的运算能力，支持单精度浮点运算。 2. **丰富的外设接口**：该芯片内置CAN（控制器局域网）、SPI（串行外围接口）、I2C（仪表双线接口）、EVM（增强型电压监视器）等通讯接口，以及ADC（模数转换器）、DAC（数模转换器）等模拟接口，便于与其他设备交互。 3. **强大的中断系统**：具备多个中断源，能快速响应系统事件，确保实时性。 4. **片上内存资源**：集成有片上SRAM和闪存，方便程序存储和数据处理。 5. **电源管理**：具有多种工作模式，可以优化功耗，适用于电池供电或节能要求高的应用。 6. **开发工具与环境**：TI提供CCS（Code Composer Studio）集成开发环境，支持C和汇编语言编程，方便开发者调试和优化代码。 在《TMS320F2812原理与开发》一书中，苏奎峰详细介绍了TMS320F2812的架构、指令系统、外设功能、开发流程及实例。读者可以学习到如何配置和控制芯片的各个部分，如何编写高效的DSP程序，以及如何利用TI提供的开发工具进行系统级设计。 书中可能包含以下章节： 1. TMS320F2812概述 2. DSP基础与C28x架构 3. TMS320F2812硬件特性 4. 指令集与程序设计 5. 外设接口及其应用 6. 实时操作系统与中断管理 7. 系统开发流程与调试技巧 8. 应用案例分析 通过阅读此书，工程师可以系统地学习和掌握TMS320F2812的相关知识，提升在嵌入式领域的开发技能。对于想要从事相关领域工作的专业人士，或者对数字信号处理有兴趣的学生，这是一本非常有价值的参考书籍。

标题基于协同过滤推荐算法的就业推荐系统研究AI更换标题第1章引言阐述就业推荐系统的研究背景、意义，介绍协同过滤推荐算法的应用及其在国内外的研究现状，并概述论文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义分析当前就业市场的现状，说明就业推荐系统的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状综述协同过滤推荐算法在就业推荐系统中的研究进展。1.3研究方法与创新点介绍论文的研究方法，并突出论文的创新之处。第2章相关理论概述协同过滤推荐算法的基本理论和其他相关理论。2.1协同过滤推荐算法原理详细阐述协同过滤推荐算法的工作原理和分类。2.2就业推荐系统相关理论介绍与就业推荐系统相关的理论，如用户画像、职业匹配等。2.3推荐算法评估指标说明用于评估推荐算法性能的指标，如准确率、召回率等。第3章就业推荐系统设计详细介绍基于协同过滤推荐算法的就业推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括各个模块的功能和相互关系。3.2推荐算法设计具体阐述协同过滤推荐算法在就业推荐系统中的应用和设计。3.3数据库设计介绍系统的数据库设计，包括数据表的结构和关系。第4章就业推荐系统实现说明就业推荐系统的实现过程，

以下是一篇关于基于协同过滤推荐算法的超市商品推荐系统的论文概要： 标题：基于协同过滤推荐算法的超市商品推荐系统研究 摘要： 随着超市规模的扩大和商品种类的增多，顾客在购物过程中往往会面临选择困难。传统的商品推荐方式，如基于热销商品或促销信息的推荐，缺乏个性化和智能化，难以满足顾客多样化的需求。因此，本研究旨在设计和实现一个基于协同过滤推荐算法的超市商品推荐系统，以提供精准、个性化的商品推荐，提高顾客的购物体验和满意度，进而增加超市的销售额和竞争力。 关键词：协同过滤；推荐算法；超市商品推荐系统 一、引言 在现代超市经营中，商品推荐已成为提升顾客购物体验和增加销售额的重要手段。然而，传统的商品推荐方式存在诸多不足，如推荐内容单一、缺乏个性化等。为了解决这些问题，本研究引入了协同过滤推荐算法，旨在通过挖掘顾客的购物行为和偏好，为顾客提供更为精准和个性化的商品推荐。 二、相关理论基础 推荐系统概述：推荐系统是一种能够根据用户的历史行为和偏好，自动为用户推荐可能感兴趣的内容的系统。它在电子商务、社交媒体等领域有着广泛的应用。 协同过滤算法：协同过滤算法是推荐系统中的一种核心算法，它通过分析用