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基于大数据的元素协变图自动绘制软件的设计与实现

元素协变图作为研究地球化学元素之间相关关系的重要方法之一，直观的显示出元素在岩浆演化过程中的变化趋 势。但现有元素协变图在处理和分析地球化学大数据时，无法体现不同演化阶段元素地球化学行为的差异性，难以揭示大 数据背景下地球化学元素之间的相关关系，限制了地球化学大数据的进一步分析和应用。为适应面向岩石地球化学大数据 的元素协变图的处理需求，文章参考穷竭法处理思路，采用区间线性拟合方法，开发一款适用于岩石地球化学大数据的元 素协变图自动绘制软件——EBME。利用该软件，作者对从GEOROC数据库中收集整合的20多万条地球化学数据进行了不同 构造背景下元素协变图的自动绘制。结果表明，该软件能够快速对岩石地球化学大数据集拟合趋势线并生成元素协变图， 直观、清晰地揭示元素在岩浆演化不同阶段和不同构造背景下的地球化学行为特征，为揭示地球化学元素的演化规律提供 了有效帮助。

  • 2021-06-21
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科技行业先锋系列报告117JimKeller硅谷传奇芯片架构设计师

使用RISC设计的Alpha处理器是DEC应对Mips和Sparc挑战而推出的产品，引入了64位设 计，采用超前的微架构设计 Jim Keller在上世纪九十年代在DEC工作，并涉足了Alpha处理器项目的设计，产品包括 21164与22164。Keller的本段经历使其深入了解RISC的设计理念，并通过Alpha架构，奠定了架构设计能力

  • 2021-04-17
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研报运营商价值重估行业专题独有资源价值被低估转型开启长期成长-21040115页

国内四大运营商指的是中国移动，中国联通，中国电信，中国广电，不管是从通讯或者是地面网络角度去看这四家都是规模最大实力最雄厚的，当然他们彼此的侧重点不同。

  • 2021-04-16
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中移智库-“一带一路”数字基建实践与发展报告2023

共建“一带一路”倡议是党中央统筹国际国内两个大局作出的重大战略选择。作为中国扩大对外开放的重要举措和构建人类命运共同体的实践平台，“一带一路”倡议始终秉持“共商、共建、共享”原则，与世界共享机遇共谋发展，所取得的成就硕果累累，所产生的影响深远广阔。十年来，“一带一路”倡议顺应了时代发展的潮流，为破解世界发展难题提供了中国方案，为增进世界人民福祉贡献了中国智慧，充分展现了中国的大国责任和担当。

  • 2024-01-11
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先进测试标准和技术体系研究报告

测试是测量与试验的简称。 测量内涵:对被检测对象的物理、化学、工程技术等方面的参量做数值测定工作。试验内涵:是指在真实情况下或模拟情况下对被研究对象的特性、参数、功能、可靠性、维修性、适应性、保障性、反应能力等进行测量和度量的研究过程。

  • 2023-09-13
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第三届《全国工业过程测量和控制标准化技术委员会可编程序控制器及系统分技术委员会》

第三届《全国工业过程测量和控制标准化技术委员会可编程序控制器及系统分技术委员会》

  • 2021-09-23
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网络数字化侵害量表中文版在大学生群体中的信效度

采用网络数字化侵害量表中文版、焦虑自评量表和情感量表，对从四川省 4 所高校中整群抽取的 2 307 名 大学生进行调查，3 周后再从中抽取 86 名同学进行重测。使用 SPSS 23.0 与 Mplus 8.0 软件对数据进行探索性 和验证性因素分析。结果显示：DVS 中文版本 1 1 道题目得分在高分组和低分组间存在显著性差异（t 值为 -1 0.02 ～-88.1 3，均 P 值 ＜0.001 ），题总相关 r 介于 0.435 ～0.61 5 之间（P ＜0.01 ）；基于碎石图和平行分析法 交叉验证保留 3 个因子：私人信息泄露、网络账户困扰以及网络内容侵害，可解释 DVS 中文版所有题项 51 .56％ 的变异，各条目的因素负荷介于 0.350 ～0.71 4 之间；验证性因素分析表明 DVS 中文版 3 因素模型较好地拟合数 据（CFI ＝0.908，TLI ＝0.877，RMSEA ＝0.063，RMSEA 90％的 CI 为 0.055 ～0.071 ，SRMR ＝0.048，因素负荷介于 0.353 ～0.71 1 之间）；DVS 中文版与 SAS、AS 分别正相关（rSAS ＝0.259、rAS ＝0.26，均 P 值 ＜0.01 ）；DVS 中文版总 量表的 Cronbach’s α系数为 0.738，各维度的 Cronbach’s α系数在 0.535 ～0.661 之间，重测信度为 0.670。

  • 2021-06-17
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基于PSO_LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用_杨钊

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机（LSSVM）和粒子群优化（PSO）相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

  • 2021-04-20
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