，NumPy擴(kuò)展庫(kù)中的NaN或者pandas擴(kuò)展庫(kù)中的NA或者Python原生語(yǔ)言中的None類型等，都是各類編程語(yǔ)言對(duì)空值的描述。它們無(wú)論在表述方式和運(yùn)算方法上都有所不同。要在數(shù)據(jù)清洗處理階段準(zhǔn)確找出不同來(lái)源表格中的空值項(xiàng)，就需要掌握這些語(yǔ)言對(duì)空值項(xiàng)的表述方法。Python作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的重要開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，在數(shù)據(jù)處理擴(kuò)展庫(kù)Pandas中有很多便捷的函數(shù)方法來(lái)處理各類的空值運(yùn)算。1 各類編程語(yǔ)言中的空值表述在Python語(yǔ)言中的空值（也稱之為缺失值）是用No

庫(kù)）進(jìn)行。在機(jī)械庫(kù)中，庫(kù)內(nèi)溫度使用暖氣設(shè)備控制，煙垛使用塑料膜包封，塑料膜內(nèi)使用空氣循環(huán)設(shè)備調(diào)整煙垛內(nèi)部小環(huán)境，并通入高濕度空氣，溫度控制在17.8～29.2 ℃，濕度控制在54.5%～61.0%，在4—6 月通氮?dú)庥糜跓煻鈿⑾x(chóng)。自然庫(kù)的溫濕度條件大致與河北全年的溫濕度變化保持一致，煙垛使用磷化鋁殺蟲(chóng)，溫度在2.7～31.4 ℃，濕度在36.5%～59.5%。保濕庫(kù)安裝加濕裝置和暖氣設(shè)備，溫度控制在20.0～30.4 ℃，濕度控制在52.0%～61.2%，

肥冷庫(kù)和新疆常溫庫(kù)中。葵瓜子保存的初始時(shí)間為2019 年11 月8 日，在合肥常溫庫(kù)和冷庫(kù)中葵瓜子的初始水分含量由低到高依次為SX-363（X）為8.67%、SX-363 為10.32%、SX-363（K）為10.78%、SZX-363 為11.73%；新疆常溫庫(kù)中保存的葵瓜子的初始水分含量由低到高分別是SX-363（X） 為8.40%、SX-363 為9.51%、SX-363（K）為10.75%。如圖1 所示，不同儲(chǔ)存條件下葵瓜子的水分含量隨儲(chǔ)存時(shí)間的延

料儲(chǔ)存于數(shù)據(jù)記憶庫(kù)中，然后在下一次翻譯時(shí)進(jìn)行調(diào)用。對(duì)比翻譯對(duì)象與數(shù)據(jù)記憶庫(kù)中的資料，通過(guò)匹配度完成對(duì)象的替換、給出翻譯建議或進(jìn)行人工翻譯等流程，最終完成譯文[1-5]。由于專業(yè)領(lǐng)域資料的重復(fù)率較高，各個(gè)行業(yè)的重復(fù)率低則為20%，高則達(dá)70%，所以譯者會(huì)進(jìn)行大量無(wú)效的重復(fù)工作。如果利用翻譯記憶技術(shù)進(jìn)行翻譯，則可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)記憶庫(kù)資料的調(diào)用，免除這部分無(wú)效的工作，提高工作效率。因此，基于目前的翻譯產(chǎn)品市場(chǎng)現(xiàn)狀，翻譯記憶技術(shù)是為數(shù)不多的可用于專業(yè)翻譯的機(jī)器翻譯技

和UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)中的部分圖像集，將本文方法與LDA、RLDA、L1BLDA、RALDA和RSLDA進(jìn)行比較。1 基本原理通過(guò)PCA對(duì)高維圖像向量降維，利用RSLDA對(duì)降維后的圖像提取特征，利用SVM進(jìn)行分類。因此，了解一下PCA的基本原理。1.1 主成分分析方法主成分分析(PCA)是使用較為廣泛的降維方法[10-12]。其基本原理是依按照特征值從大到小的順序，選擇前K個(gè)特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，組成低維子空間，不但減少樣本間的相關(guān)性，而且最大程度地保留高維圖

分析，研究學(xué)習(xí)者庫(kù)中元話語(yǔ)標(biāo)記的使用特征，發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)術(shù)論文寫作中的不足為今后學(xué)術(shù)論文寫作教學(xué)改革和論文指導(dǎo)等提供依據(jù)。三、研究設(shè)計(jì)（一）研究對(duì)象本研究以某地方本科院校英語(yǔ)專業(yè)歷屆畢業(yè)生的學(xué)士學(xué)位論文英文摘要和2019—2020年兩年內(nèi)《外國(guó)文學(xué)研究》中的英文摘要各50篇為研究對(duì)象。（二）研究方法本文以元話語(yǔ)理論為理論基礎(chǔ)，以Hyland的元話語(yǔ)模型為研究框架，以自建學(xué)習(xí)者庫(kù)和參照庫(kù)為研究對(duì)象，采用定量與定性研究相結(jié)合的方法，通過(guò)對(duì)比分析，探討某一特定英語(yǔ)學(xué)

之前，根據(jù)從流程庫(kù)中提取的相關(guān)信息對(duì)新建模型中事件間的行為關(guān)系進(jìn)行全局的審查，以此來(lái)獲取更高質(zhì)量的業(yè)務(wù)流程模型。1 預(yù)備知識(shí)定義1[6]標(biāo)簽Petri網(wǎng)定義2[7]弱序關(guān)系令(N,M0)是一個(gè)變遷集T上的網(wǎng)系統(tǒng)，其中N=(S,T;F)， 弱序關(guān)系ψ?T×T包含所有變遷對(duì)(x,y)，存在一個(gè)發(fā)射序列σ=t1,t2,…,tn， 當(dāng) (N,[i])[σ>，j∈{1,2,…,n-1},j定義3[7]行為輪廓令標(biāo)簽Petri網(wǎng)P=(N,L,fL)， 其中N=(S,T

圖像， 找出圖像庫(kù)中與之相似的若干幅圖像， 其中相似的圖像數(shù)可以在系統(tǒng)自設(shè)。 相似性包括顏色、紋理和形狀三個(gè)方面的相似性， 可以在系統(tǒng)中設(shè)定它們的組合方式 （如 是否進(jìn)行紋理判斷、是否進(jìn)行若干個(gè)特征的混合等）及所采用的特征（可選特征有顏色 Hsv 直方圖、顏色位置分布直方圖、紋理共生矩陣等）， 系統(tǒng)自動(dòng)提取這些設(shè)定的特征， 不需要 進(jìn)行人工標(biāo)記。 顏色查詢方式， 用戶可以自己設(shè)置_ 幅自己想象的圖像的顏色分布， 根據(jù) 用戶的設(shè)置找出在圖像庫(kù)中與之相似的圖像

測(cè)曲線。1 時(shí)間庫(kù)中的遲到深度與氣測(cè)曲線錄井過(guò)程中存在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)：一個(gè)時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)，一個(gè)深度數(shù)據(jù)庫(kù)[4]。時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)錄井是以時(shí)間為軸線，記錄井深、鉆井參數(shù)及氣測(cè)數(shù)據(jù)等各項(xiàng)數(shù)據(jù)，主要指導(dǎo)工程作業(yè)；而深度數(shù)據(jù)庫(kù)錄井是在時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，以井深為軸線，提取與地層巖性相關(guān)的參數(shù)，如ROP(鉆時(shí))、Tg(全烴)及組分等數(shù)據(jù)，主要用于指導(dǎo)地質(zhì)作業(yè)。研究發(fā)現(xiàn)，在遲到時(shí)間對(duì)氣測(cè)曲線形態(tài)的影響中，遲到深度起到了紐帶作用。1.1 遲到時(shí)間與遲到深度的關(guān)系遲到時(shí)間一般指鉆井過(guò)程中

索圖像與遙感圖像庫(kù)中與查詢圖像同一類別的圖像之間的距離。遙感圖像檢索是要從遙感圖像庫(kù)中檢索出與查詢圖像語(yǔ)義相關(guān)的圖像，但在檢索過(guò)程通常利用的是查詢圖像與待檢索圖像間的距離，而遙感圖像庫(kù)中圖像間的語(yǔ)義信息通常被忽視[23]。如果在檢索過(guò)程中，考慮遙感圖像庫(kù)中圖像之間的語(yǔ)義相似度，將可以增加檢索結(jié)果中的圖像之間的語(yǔ)義相似度，將有助于提升圖像檢索性能。蟻群算法(ant colony optimization,ACO)是模擬螞蟻尋找食物的群智能優(yōu)化算法[24]。該

描數(shù)據(jù)與異常信號(hào)庫(kù)中的信號(hào)樣本進(jìn)行模板匹配，完成異常信號(hào)的分類和累積。最后通過(guò)試驗(yàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。模板匹配：模板匹配包括模板建立和模板匹配，模板建立是進(jìn)行模板匹配的基礎(chǔ)，也是異常信號(hào)檢測(cè)和判別的關(guān)鍵。通過(guò)DTW算法將異常信號(hào)與信號(hào)庫(kù)中信號(hào)進(jìn)行匹配，判斷是否是庫(kù)中信號(hào)，若非庫(kù)中信號(hào)則保存，若是庫(kù)中信號(hào)則處理結(jié)束。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的積累，形成豐富的異常信號(hào)模板庫(kù)，為干擾源的快速查找提供支撐。圖1 信號(hào)匹配（1）模板建立。在理想情況下，異常信號(hào)樣本庫(kù)中同一類型異

從浩如煙海的歌曲庫(kù)中選出與自己有緣分的歌，然后又把它們裝進(jìn)不同的歌單：解壓時(shí)聽(tīng)的歌，開(kāi)心時(shí)聽(tīng)的歌，給自己加油時(shí)聽(tīng)的歌……有些歌或許旋律并不見(jiàn)得有多么優(yōu)美，歌詞也算不上多么有意蘊(yùn)，但就是在某個(gè)瞬間一下子擊中了我們，讓我們覺(jué)得那就是自己一直期待的、直達(dá)內(nèi)心深處的告白，讓生活中曾經(jīng)發(fā)生的一幕幕畫面在眼前掠過(guò)。有一些歌陪我們度過(guò)漫長(zhǎng)歲月，不僅是因?yàn)楦韬寐?tīng)，更是因?yàn)楦枥镉兄y忘的生活印記。那些字斟句酌寫下的歌詞，印刻著一個(gè)個(gè)故事，在夜深人靜時(shí)撥動(dòng)你的心弦，在人潮喧囂

ICARDA種質(zhì)庫(kù)中所有藏種的約83%已存放在Svalbard種子庫(kù)中，另有13939份材料存放在土耳其國(guó)家遺傳庫(kù)中。黎巴嫩和摩洛哥的ICARDA工作人員也對(duì)當(dāng)?shù)氐姆N質(zhì)資源進(jìn)行備份，以便在發(fā)生災(zāi)難時(shí)可以對(duì)其進(jìn)行保存和重新利用。2015年，ICARDA的工作人員從Svalbard種子庫(kù)首次提取了其備份的種質(zhì)資源，開(kāi)始種子庫(kù)重建工作。2016年以來(lái)，ICARDA每年都會(huì)再生出30000多個(gè)樣本，供研究人員和育種者使用。ICARDA現(xiàn)在正在重建其全部藏品，并繼續(xù)

到了105萬(wàn)份，庫(kù)中的物種數(shù)量超過(guò)5000種，一份樣本包含至少300～500粒種子。種子庫(kù)建在山體內(nèi)部超過(guò)100米深的地方，受堅(jiān)硬的巖體保護(hù)，上方覆蓋著永久凍土和冰層。全球87家基因銀行利用該種子庫(kù)，儲(chǔ)存了來(lái)自各國(guó)的植物種子，尤其是在農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)中有重要用途的作物，以及它們的野生近親和能提升作物產(chǎn)量或抗逆能力的實(shí)驗(yàn)品種。這些種子將作為備份，以避免氣候變化、生物多樣性下降造成重要作物及其他植物基因的丟失。冰封的地表可以使種子庫(kù)處于-3℃的低溫中，種子庫(kù)中的冷

來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，版本庫(kù)中存儲(chǔ)了項(xiàng)目的所有數(shù)據(jù)，如項(xiàng)目源代碼和文檔等。每一個(gè)項(xiàng)目都是版本庫(kù)的子目錄，庫(kù)中記錄了每個(gè)用戶的每一次修改。連接到版本庫(kù)的用戶都能讀寫這些數(shù)據(jù)，都能從版本庫(kù)中提取項(xiàng)目或提交項(xiàng)目到版本庫(kù)中去[4]。工作拷貝（Working copy）：也稱工作副本。與中央版本庫(kù)相對(duì)應(yīng)的，它是開(kāi)發(fā)者在本地機(jī)器上的一個(gè)文件目錄，里面存放著從版本庫(kù)中獲得的源代碼和文檔的一個(gè)副本，開(kāi)發(fā)者可以在本地查看、修改、編譯、運(yùn)行和調(diào)試，完成后再把新版本的源代碼和文檔提交到中

分都被藏在了濾鏡庫(kù)中。如果你想要給照片做一些不同的特效，那么一定不能錯(cuò)過(guò)濾鏡庫(kù)中的各種選擇，它們能給你的照片帶來(lái)諸多全新的靈感?？偟膩?lái)說(shuō)，濾鏡庫(kù)中的濾鏡都以炫酷為主，并不像高斯模糊或者液化濾鏡那樣講求實(shí)用。我們一般用他們來(lái)給照片添加素描、油畫之類的繪畫效果或者是一些特殊的紋理質(zhì)感等等。但是，在炫酷畫面效果的背后，濾鏡庫(kù)濾鏡也存在一些缺陷。濾鏡庫(kù)中的所有濾鏡都使用通用的全局算法，并不會(huì)針對(duì)畫面內(nèi)容有特別的優(yōu)化調(diào)整，而是直接基于像素內(nèi)容更改畫面。正因?yàn)槿绱?，盡

了避免不能將規(guī)則庫(kù)中問(wèn)題全部檢測(cè)而影響推理效率和推理準(zhǔn)確性的不利后果，本文提出了一種能夠檢測(cè)從屬、冗余、環(huán)路和沖突等全部問(wèn)題的算法，同時(shí)降低了算法中矩陣的規(guī)模，保證了運(yùn)算效率。本文首先介紹了如何用有向超圖來(lái)表示規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則以及如何構(gòu)建對(duì)應(yīng)的鄰接矩陣，然后討論了可達(dá)矩陣的概念和計(jì)算，并在此基礎(chǔ)上給出了規(guī)則庫(kù)的檢測(cè)算法，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)算法的可行性和有效性加以驗(yàn)證。2 鉆井液設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)2.1 鉆井液的功用及體系在鉆井中用作洗井的流體被稱為鉆井流體，因?yàn)?/div>

計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2020年4期2020-02-18

面建筑，引燃油氣庫(kù)中的原油和天然氣，引發(fā)爆燃及后續(xù)衍生傷害。1.2 雷電對(duì)油氣庫(kù)的作用方式1.2.1 電壓影響雷擊的瞬間，雷電所攜帶的數(shù)萬(wàn)伏電壓能夠輕易擊穿老化的絕緣層，對(duì)油氣庫(kù)、油氣罐造成直接的沖擊，引發(fā)爆炸、火災(zāi)等嚴(yán)重事故，造成不可忽視的經(jīng)濟(jì)損失、人身傷害。1.2.2 熱能影響雷電在擊中地面建筑的同時(shí)，還會(huì)產(chǎn)生數(shù)千安的電流，如此大規(guī)模的電流在流經(jīng)電路時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)化成為大量的、短期無(wú)法消耗的熱能，導(dǎo)致低壓線路被迅速熔化、燃燒。低壓線路熔化、燃燒時(shí)形成的火花噴濺

sia OS代碼庫(kù)中新增對(duì)AMD平臺(tái)Chromebook的支持。具體來(lái)說(shuō)，在AMD平臺(tái)的Chromebook中將實(shí)現(xiàn)Fuchsia OS和Chrome OS的雙系統(tǒng)啟動(dòng)。當(dāng)然，按照之前的說(shuō)法，F(xiàn)uchsia OS是會(huì)最終取代Chrome OS的。值得一提的是，在今年1月的CES上，AMD更新了兩款7代A系列處理器，就是為了服務(wù)谷歌Chromebook筆記本，包括雙核的A6-9220C和A4-9120C，它們都僅有6瓦功耗，前者1.8/2.7 GHz，集成R

ocker的存儲(chǔ)庫(kù)中提取基本映像。通過(guò)以下PowerShell命令即可從存儲(chǔ)庫(kù)中提取最新的Ubuntu基本映像：docker pull ubuntu使用上面的命令將從存儲(chǔ)庫(kù)中提取最新的Ubuntu版本。如果要提取特定版本的Ubuntu，請(qǐng)使用如下所示的指定版本命令：dockerpullubuntu:18.04如果要在存儲(chǔ)庫(kù)中搜索Ubuntu映像，可使用如下搜索命令：docker search ubuntu通過(guò)以下命令可列出本地機(jī)的可用映像，包括大小、ID和

有借用需求但應(yīng)急庫(kù)中監(jiān)護(hù)儀庫(kù)存為零的情況。為了進(jìn)一步緩解臨床急用需求，現(xiàn)根據(jù)2016年應(yīng)急庫(kù)中監(jiān)護(hù)儀的借用數(shù)據(jù)，以臨床科室效益最大化為出發(fā)點(diǎn)，分析如何申購(gòu)分配監(jiān)護(hù)儀[3-7]。目前國(guó)內(nèi)一些三甲醫(yī)院建立了應(yīng)急庫(kù)，設(shè)備種類包括監(jiān)護(hù)儀、除顫儀、呼吸機(jī)、負(fù)壓吸引器等[8]，諸多文章焦點(diǎn)在如何更好的維持應(yīng)急庫(kù)的運(yùn)行[9]，對(duì)于投入和收益應(yīng)該有一個(gè)更為科學(xué)的計(jì)劃和評(píng)估，以保證醫(yī)院的整體有序發(fā)展[10-13]。本文以監(jiān)護(hù)儀的分析為例，探索以應(yīng)急庫(kù)中的歷史數(shù)據(jù)指導(dǎo)科室設(shè)備

NIST 11主庫(kù)中212 961張質(zhì)譜圖；查詢譜圖：提取NIST 11復(fù)制庫(kù)中30 932張質(zhì)譜圖；電腦配置為CPU：i3-4160、3.60 GHz；內(nèi)存：8.00 GB；操作系統(tǒng)：Windows 7旗艦版；使用Eclipse Mars.1 (4.5.1)編寫所有程序。1.4 算法改進(jìn)1.4.1SS組合算法 加權(quán)點(diǎn)積相似度算法的公式[11]如下：(1)(2)(3)式中，αn是質(zhì)譜圖中第n個(gè)質(zhì)荷比的數(shù)據(jù)，βn是第n個(gè)質(zhì)荷比對(duì)應(yīng)的峰強(qiáng)度值，Stein和Sc

H）是在歌曲數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索到用戶哼唱旋律并將結(jié)果反饋給用戶的系統(tǒng)。在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的哼唱檢索查詢中，用戶要從一個(gè)大型的音樂(lè)錄音數(shù)據(jù)庫(kù)中找到一首歌曲。如果用戶不記得歌手或歌曲的名稱來(lái)進(jìn)行元數(shù)據(jù)查詢，自然選擇對(duì)麥克風(fēng)哼唱，來(lái)表現(xiàn)歌曲旋律的一部分，然后使用哼唱檢索系統(tǒng)檢索歌曲。MIDI文件記錄的是音樂(lè)演奏的指令序列，向演奏者標(biāo)注出演奏時(shí)間、樂(lè)器、音符和方式。midi作為數(shù)字音樂(lè)文件，本身只有樂(lè)器旋律而沒(méi)有人聲，所以使用midi主旋律就可以表示歌曲旋律，比從WAV中提取的

會(huì)誤判MD5指紋庫(kù)中已經(jīng)存在該網(wǎng)頁(yè)。本文將結(jié)合Counting Bloom Filter算法和MD5指紋庫(kù)檢測(cè)技術(shù)，來(lái)研究海量網(wǎng)頁(yè)去重技術(shù)，從而提高網(wǎng)頁(yè)去重效率，其中涉及Counting Bloom Filter算法的計(jì)數(shù)器大小分析，Counting Bloom Filter算法的計(jì)數(shù)器溢出問(wèn)題，網(wǎng)頁(yè)刪除時(shí)引起的Counting Bloom Filter算法的計(jì)數(shù)器值更新問(wèn)題。2　基于Counting Bloom Filter的海量網(wǎng)頁(yè)去重技術(shù)2.1基于M

將水庫(kù)分為庫(kù)邊、庫(kù)中，庫(kù)邊分為庫(kù)邊左、庫(kù)邊右；庫(kù)中分為庫(kù)中上游、庫(kù)中下游。從而更全面的說(shuō)明重金屬分布情況。由圖1可知，重金屬在水庫(kù)的4個(gè)分區(qū)呈現(xiàn)大致的V字分布，即庫(kù)中上游含量最低，庫(kù)邊和庫(kù)中下游含量相近；庫(kù)中含量分布情況是：庫(kù)中下游ffgt;庫(kù)中上游；庫(kù)邊含量分布情況是：As，Cr，Co，Cu，Mn，Ni和V的含量在庫(kù)邊西（左）大于庫(kù)邊東（右），Pb和Zn的含量在庫(kù)邊東（右）大于庫(kù)邊西（東）。2.3 重金屬空間區(qū)域賦存形態(tài)分析王家崖水庫(kù)庫(kù)中和庫(kù)邊重金屬賦存

語(yǔ)不同分類在兩個(gè)庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析。四、數(shù)據(jù)分析1 模糊限制語(yǔ)在兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率分析首先對(duì)兩個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中使用的模糊限制語(yǔ)的數(shù)量進(jìn)行檢索統(tǒng)計(jì)以確定是否存在差異，結(jié)果見(jiàn)表2。如表2所示，在NEC中，模糊限制語(yǔ)共出現(xiàn)16 400次，占該庫(kù)總形符數(shù)的1.3%，而在CEM中，模糊限制語(yǔ)共出現(xiàn)6 240次，占該庫(kù)總形符數(shù)的2.2%。兩者之間存在顯著性差異（χ2=1351.53，p從總體上看，英語(yǔ)學(xué)習(xí)者與本族語(yǔ)者在模糊限制語(yǔ)使用上存在差異。因此，根據(jù)Princ

2 選擇“從保存庫(kù)中刪除”檢查電腦3上的網(wǎng)絡(luò)共享設(shè)置均沒(méi)有問(wèn)題，接著檢查電腦1上的賬戶設(shè)置情況，發(fā)現(xiàn)是電腦1連接電腦3時(shí)有失敗的用戶登錄記錄，并且被系統(tǒng)保存下來(lái)了，即在電腦1上連接電腦3時(shí)，輸入了錯(cuò)誤的用戶名和密碼，并且勾選了“記住我的憑據(jù)”這個(gè)選項(xiàng)，于是下次再在電腦1上連接電腦3時(shí)，并不會(huì)彈出提示輸入用戶名和密碼的對(duì)話框，而是自動(dòng)使用上次錯(cuò)誤的用戶名和密碼來(lái)登錄，所以會(huì)報(bào)錯(cuò)。解決此故障的方法是，打開(kāi)控制面板，點(diǎn)擊“用戶賬戶”，再點(diǎn)擊左側(cè)“管理您的憑據(jù)”，

，得先從你的記憶庫(kù)中搜索出你印象最深的一個(gè)人，想想他（她）的什么特點(diǎn)讓你印象深刻。能通過(guò)具體情景，運(yùn)用恰當(dāng)?shù)姆椒ㄟM(jìn)行細(xì)致生動(dòng)的描寫，使人物形象栩栩如生，讓我們?nèi)缫?jiàn)其人，如聞其聲。你還可以嘗試著學(xué)學(xué)本組課文的寫法，抓住人物的語(yǔ)言、動(dòng)作、心理、神態(tài)等方面的描寫，把人物特點(diǎn)寫生動(dòng)、寫具體。詞語(yǔ)加油站：精明強(qiáng)干 ? 心直口快 ? 好為人師 ? 表里如一 ? ?心靈手巧 ? 膽大心細(xì) ? 光明磊落 ? 沉靜寡言 ? ?聰明伶俐 ? 嫉惡如仇 ? 任勞任怨

互元話語(yǔ)對(duì)比在T庫(kù)中，過(guò)渡成分出現(xiàn)23個(gè)，共出現(xiàn)218次，出現(xiàn)頻次最高的前5位分別為and，also，but，while和rather。其中，and出現(xiàn)149次，約占過(guò)渡成分出現(xiàn)總次數(shù)的68.34%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他成分。在N庫(kù)中，過(guò)渡成分出現(xiàn)15個(gè)，共173次，出現(xiàn)頻率最高的仍為and，共124次，其次為but，also，however和thus。在框架標(biāo)記方面，Hyland將其進(jìn)一步細(xì)分為順序標(biāo)記(Sequencing)、階段標(biāo)記(label stages

算機(jī)，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中變化部分的圖形和屬性進(jìn)行變更，通過(guò)質(zhì)量檢查生成本年度土地調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)和更新數(shù)據(jù)包。根據(jù)往年數(shù)據(jù)庫(kù)更新的經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出年度土地變更數(shù)據(jù)庫(kù)更新中問(wèn)題主要來(lái)源大致分為以下兩個(gè)方面。1.基礎(chǔ)庫(kù)本身的質(zhì)量問(wèn)題由于二調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量及歷年更新數(shù)據(jù)引起問(wèn)題累積等歷史原因，基礎(chǔ)庫(kù)中本身存在一定數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)庫(kù)更新過(guò)程中產(chǎn)生一系列問(wèn)題?；A(chǔ)庫(kù)中主要存在以下幾種類型：基礎(chǔ)中存在線狀地物穿越地類圖斑；基礎(chǔ)庫(kù)中存在地類圖斑屬性邏輯關(guān)系不正確；基礎(chǔ)庫(kù)中零星地物扣

去的實(shí)例存入實(shí)例庫(kù)中，對(duì)需要設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，根據(jù)其特征屬性，按照相似度從實(shí)例庫(kù)中找到最匹配的實(shí)例，經(jīng)修改后，成為能解決當(dāng)前問(wèn)題的新方案，將新方案作為新的實(shí)例存入到實(shí)例庫(kù)中［1］。基于實(shí)例推理解決了基于規(guī)則推理中專家獲取知識(shí)的“瓶頸”。然而如何準(zhǔn)確、迅速地在實(shí)例庫(kù)中找到與設(shè)計(jì)問(wèn)題最匹配的實(shí)例，是基于實(shí)例推理能否有效運(yùn)用的關(guān)鍵。數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法中的相關(guān)分析法、回歸分析法等都可以應(yīng)用其中，但是存在一些局限性。因?yàn)檫@些方法都要求大量的數(shù)據(jù)或要求樣本具有典型的概率分布，而且

的培養(yǎng)方案，課程庫(kù)中信息是否準(zhǔn)確、是否嚴(yán)謹(jǐn)，直接關(guān)系到培養(yǎng)計(jì)劃能否正確無(wú)誤地實(shí)施。1 課程庫(kù)管理中存在的問(wèn)題與分析教務(wù)管理系統(tǒng)作為教學(xué)管理中的信息管理手段，已為高校廣泛使用，其中專門設(shè)定了課程庫(kù)管理功能，所有的課時(shí)量、課程名稱、課程性質(zhì)等均以課程庫(kù)中的原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為參考[1]。但在高校的日常課程管理和培養(yǎng)方案的制定過(guò)程中，課程庫(kù)中的信息逐漸變得不夠嚴(yán)謹(jǐn)和準(zhǔn)確，且已逐漸影響到了日常的教學(xué)工作。1.1 課程名稱的混亂日益嚴(yán)重在課程庫(kù)中，同一門課程能找到多個(gè)課程

據(jù)并實(shí)時(shí)更新過(guò)程庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)；HMI（人機(jī)界面）模塊從過(guò)程庫(kù)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以人性化的方式展現(xiàn)；告警模塊依據(jù)過(guò)程庫(kù)中實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)觸發(fā)報(bào)警；而操作員根據(jù)實(shí)際情況，通過(guò)過(guò)程庫(kù)即時(shí)發(fā)出指令進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。過(guò)程庫(kù)作為綜合監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中樞為其它模塊提供一致的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問(wèn)服務(wù)。由于地鐵運(yùn)營(yíng)涉及大規(guī)模人身安全，因此綜合監(jiān)控系統(tǒng)具有嚴(yán)格的可靠性要求，而作為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)核心的過(guò)程庫(kù)，是整個(gè)系統(tǒng)賴以可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)，其可靠性需求非常高。冗余是保障可靠性的有效技術(shù)。文獻(xiàn)［3］中探討

QTP的本地對(duì)象庫(kù)中；另外一種是應(yīng)用程序界面的實(shí)際對(duì)象(Runtime Object)，這些實(shí)際對(duì)象是構(gòu)成測(cè)試應(yīng)用程序?qū)嶓w的重要部分。在QTP的實(shí)際使用過(guò)程中，QTP腳本對(duì)對(duì)象的操作步驟有如下三步：1.根據(jù)腳本中對(duì)象名稱找到對(duì)象庫(kù)中的對(duì)象，即Test Object的對(duì)象。2.根據(jù)找到的對(duì)象中的關(guān)鍵屬性查找Runtime Object中的對(duì)象，也就是在程序中尋找需要進(jìn)行操作的對(duì)象。3.如果在步驟(1)和步驟(2)中查找到的對(duì)象相互匹配，那么QTP就會(huì)對(duì)該對(duì)象

，筆者從其學(xué)術(shù)子庫(kù)中提取了34個(gè)文本，為本研究建立ACDC（學(xué)術(shù)語(yǔ)料庫(kù)），總形符數(shù)為1001130，從其新聞子庫(kù)中提取了100個(gè)文本，建立NEWSC（新聞?wù)Z料庫(kù)），總形符數(shù)為1001455，兩庫(kù)大小大致相當(dāng)。研究使用了語(yǔ)料庫(kù)文本分析軟件Wordsmith 4.0，主要用于計(jì)算詞頻和提取索引行。首先使用了工具Concord及其高級(jí)檢索功能，以提取相關(guān)型式，接著逐條判斷型式中所含形容詞是否具有評(píng)價(jià)意義，對(duì)具有評(píng)價(jià)意義的形容詞進(jìn)行歸類和分析，最后比較各型式在兩庫(kù)

善數(shù)據(jù)流。將一級(jí)庫(kù)中物資數(shù)據(jù)流擴(kuò)充到二級(jí)庫(kù)中，原系統(tǒng)只到領(lǐng)取科室，物資到科室以后的情況是空白，要做到在科室建立二級(jí)庫(kù)房，完善從科室到病人的醫(yī)用物資消耗記錄，實(shí)現(xiàn)一條完整的數(shù)據(jù)流。（2）完善報(bào)表功能。報(bào)表主要是針對(duì)二級(jí)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)報(bào)表的功能，實(shí)現(xiàn)二級(jí)庫(kù)中物資的入庫(kù)、出庫(kù)、申領(lǐng)、庫(kù)存及結(jié)轉(zhuǎn)等查詢報(bào)表功能，是二級(jí)庫(kù)功能的主要體現(xiàn)。（3）基本配置。分為兩部分，一部分在物資一級(jí)庫(kù)，作為一級(jí)庫(kù)與HIS的接口，這是實(shí)現(xiàn)二級(jí)庫(kù)的基礎(chǔ)；一部分嵌入病區(qū)模塊，主要進(jìn)行二級(jí)庫(kù)的初始

舊可以憑借該種子庫(kù)中的儲(chǔ)備重建家園。1.給豌豆種子留個(gè)位置一名自然資源保護(hù)者將兩小瓶子豌豆種子儲(chǔ)存進(jìn)了斯瓦爾巴全球種子庫(kù)中。這個(gè)非同尋常的儲(chǔ)存設(shè)施坐落在挪威北極圈地區(qū)一個(gè)崎嶇的小島上用來(lái)保證全球食物的“終極安全”。這個(gè)種子庫(kù)最大可以為22.5顆億種子提供保護(hù)，確保這些種子在核戰(zhàn)爭(zhēng)或者小行星撞擊地球這樣的世界末日來(lái)臨的時(shí)候還能給人類留下重建基礎(chǔ)。但是，農(nóng)作物的多樣性卻在當(dāng)前如此和平的環(huán)境下因?yàn)楹芏喾浅Ｆ匠５脑蚩焖俚南?，很多種農(nóng)作物已經(jīng)再也見(jiàn)不到了。有的是

進(jìn)行分割，把臟字庫(kù)中所有的臟字或詞組分開(kāi)，并把這些臟字或詞組存入數(shù)組中；（2）將待測(cè)文件庫(kù)中的文件進(jìn)行逐個(gè)讀取，并記錄文件的內(nèi)容；（3）在待測(cè)文件中查找是否存在剛存放臟字或臟詞組內(nèi)容的數(shù)組里面的內(nèi)容，如果有，進(jìn)行標(biāo)注等操作；如果沒(méi)有，繼續(xù)檢查待測(cè)文件庫(kù)中的下一個(gè)待測(cè)文件，直到待測(cè)文件庫(kù)中的待測(cè)文件都被檢查完為止；（4）輸出結(jié)果。即輸出待測(cè)文件庫(kù)中每個(gè)待測(cè)文件中包含臟字或臟詞組的個(gè)數(shù)及出處等信息。圖1 過(guò)濾器原理圖2 算法實(shí)現(xiàn)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境：myeclipse

條記錄存儲(chǔ)于策略庫(kù)中，當(dāng)策略執(zhí)行點(diǎn) PDP (Policy Decision Point)接到策略執(zhí)行點(diǎn)PEP(Policy Enforcement Point)的策略請(qǐng)求時(shí)，PDP便可以從策略庫(kù)中加載啟用一條新的策略。策略系統(tǒng)管理員可以通過(guò)策略管理工具增加、刪除、編輯策略庫(kù)中的策略。當(dāng)策略管理員對(duì)策略庫(kù)進(jìn)行增加、刪除、編輯操作的時(shí)候，就有可能引發(fā)策略的沖突。比如一條策略規(guī)定公司中層管理人員不能訪問(wèn)資料R，而另一條策略規(guī)定工程師可以訪問(wèn)資料R，當(dāng)某一職員既

提高，同時(shí)對(duì)原子庫(kù)中原子個(gè)數(shù)的要求也有所降低。1 算法描述圖1是從實(shí)際錄制的語(yǔ)音信號(hào)中截取N=256的一段語(yǔ)音信號(hào)(為語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度)。從圖1中可以明顯地看出語(yǔ)音信號(hào)具有類似余弦信號(hào)的周期特征。1.1 余弦過(guò)完備原子庫(kù)根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)具有類似余弦信號(hào)周期性特征，本文采用如下的過(guò)完備原子庫(kù):其中，n=0，1，…，N-1，N 為信號(hào)長(zhǎng)度。也就是說(shuō)原子 gγ的長(zhǎng)度和語(yǔ)音信號(hào)的長(zhǎng)度相同。原子應(yīng)作歸一化處理，即│gγ│ =1，其中│·│表示原子的范數(shù)，其定義是在H=RN

冷庫(kù)還是自然通風(fēng)庫(kù)中足夠的通風(fēng)量是必須的，可將庫(kù)內(nèi)的熱負(fù)荷帶走和防止庫(kù)內(nèi)溫度不均，但是要盡量減低風(fēng)速，0.3～3 m/s的風(fēng)速對(duì)產(chǎn)品水分蒸發(fā)的影響不大。4 使用夾層冷庫(kù)夾層冷庫(kù)的庫(kù)體由兩層墻壁組成，中間有冷空氣循環(huán)，外層墻既隔熱又防潮，內(nèi)層墻不隔熱，將蒸發(fā)器放置在兩層墻之間，通過(guò)傳導(dǎo)作用與庫(kù)內(nèi)進(jìn)行熱交換。5 使用微風(fēng)庫(kù)微風(fēng)庫(kù)內(nèi)的冷風(fēng)是經(jīng)過(guò)庫(kù)頂上的多孔送入庫(kù)內(nèi)或使冷空氣先經(jīng)過(guò)加濕再送到庫(kù)中，可以有效地防止失水。

果當(dāng)前頂點(diǎn)與頂點(diǎn)庫(kù)中所有頂點(diǎn)的最小距離大于設(shè)限差,則將當(dāng)前頂點(diǎn)加入到頂點(diǎn)庫(kù)中去,否則不加入,最后形成需保留頂點(diǎn)的頂點(diǎn)庫(kù)。如圖 2所示,假設(shè)處理多邊形的順序是按照A、B、C、D進(jìn)行的,分析各頂點(diǎn)也是按照 1、2、3、4順序進(jìn)行的。處理多邊形 A時(shí),首先分析頂點(diǎn)A1,因頂點(diǎn)庫(kù)中當(dāng)前為空,則頂點(diǎn) A1加入到頂點(diǎn)庫(kù)中去,分析點(diǎn) A2時(shí),與頂點(diǎn)庫(kù)中最小距離為和點(diǎn)A1的距離,大于限差,加入頂點(diǎn)庫(kù),A3、A4也會(huì)加入頂點(diǎn)庫(kù)。處理多邊形B時(shí),分析頂點(diǎn) B1,因 B1與頂點(diǎn)

故障時(shí)判斷在范例庫(kù)中是否存在與新故障相同或相似的歷史故障范例，存在則進(jìn)行范例推理，否則進(jìn)行規(guī)則推理，其結(jié)果均通過(guò)解釋機(jī)輸出，并且將最終診斷結(jié)果添加到范例庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)。2 故障范例庫(kù)的構(gòu)建故障范例庫(kù)是混合推理機(jī)實(shí)現(xiàn)推理的基礎(chǔ)，范例庫(kù)的內(nèi)容和構(gòu)建形式直接影響到下一步推理方式的選取。范例庫(kù)中歷史故障范例并非機(jī)械的排列和添加，要實(shí)現(xiàn)新故障與歷史故障的比較，建議范例庫(kù)中的故障范例采用二級(jí)目錄存儲(chǔ)，即故障名稱及相應(yīng)的故障特性參數(shù)表征。取冷凝器傳熱管破裂故障為