新葡京娱乐场-大陆娱乐场开户注册

“共用直流母線的電動(dòng)液壓挖掘機(jī)”提出一種新的采用分布式的伺服電機(jī)驅(qū) 定量液壓泵，通過(guò)改變泵的轉(zhuǎn)速控制液壓挖掘機(jī)實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行的方法，其 特色是挖掘機(jī)動(dòng)臂下放過(guò)程的勢(shì)能和上車(chē)回轉(zhuǎn)制動(dòng)的動(dòng)能實(shí)時(shí)回饋到直流母 線，對(duì)這部分能量回收再利用，該方法及大地提高了挖掘機(jī)的能量利用率， 同時(shí)也適用于港口機(jī)械等多種移動(dòng)自動(dòng)化裝備運(yùn)行過(guò)程制動(dòng)動(dòng)能的回收再利 用，本發(fā)明較現(xiàn)有技術(shù)具有節(jié)能、噪聲低、整機(jī)效率高等多方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。◆項(xiàng)目的應(yīng)用范圍及經(jīng)濟(jì)效益分析 在該系統(tǒng)中采用了一類(lèi)創(chuàng)新性的用于復(fù)雜類(lèi)型數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)構(gòu)模型——發(fā)現(xiàn)特征子空間模型 DFSSM，含蓋了常用的向量空間模型VSM。 該系統(tǒng)包含了 Web文本挖掘、客戶訪問(wèn)模式挖掘和智能搜索引擎。其中在Web文本分類(lèi)和Web文本聚類(lèi)等方面，采用了我們提出的新算法。國(guó)際著名無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)“香港國(guó)際無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估事務(wù)所”品過(guò)此專(zhuān)利無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值72萬(wàn)美元。   基于內(nèi)在機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論KDTIM是我們獨(dú)立提出的原創(chuàng)性理論，基于該理論我們?cè)O(shè)計(jì) 該 并實(shí)現(xiàn)了具 有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大型軟件系統(tǒng)——集成化組合構(gòu)件式知識(shí)發(fā)現(xiàn)軟件系統(tǒng) ICCKDSS，而 Web挖掘系統(tǒng)是其 三個(gè)核心 部分之一。該系統(tǒng)具有通用性強(qiáng)、性能良好、使用方便、人機(jī)界面友好等特點(diǎn)，可以在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上進(jìn)行快速移植和推廣。一種 Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法（已獲國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)，申請(qǐng)?zhí)枺?3104960.5），是在現(xiàn)有的Web挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上融入知識(shí)發(fā)現(xiàn)內(nèi)在機(jī)理之一：雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制，即構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)（文本庫(kù)、日志庫(kù)與結(jié)構(gòu)信息庫(kù)）與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的內(nèi)在聯(lián)系“通道”,使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)通過(guò)此機(jī)制可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面，通過(guò)雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。從而用基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)去制約與驅(qū)動(dòng) Web挖掘系統(tǒng)的整個(gè)挖掘流程，改變Web挖掘系統(tǒng)固有的運(yùn)行機(jī)制，在結(jié)構(gòu)與功能上形成了相對(duì)于 Web挖掘系統(tǒng)而言的一個(gè)開(kāi)放的、優(yōu)化的擴(kuò)體。總體上講，將Web挖掘視為一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng)，在Web挖掘進(jìn)程與基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)的廣泛聯(lián)系中，改進(jìn)與優(yōu)化了Web挖掘的結(jié)構(gòu)、過(guò)程與運(yùn)行機(jī)制。 本系統(tǒng)已成功地應(yīng)用到現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育網(wǎng)信息挖掘中，得到用戶好評(píng)并通過(guò)國(guó)家軟件評(píng)測(cè)中心的鑒定測(cè)評(píng)。它還可以廣泛地應(yīng)用到智能決策（預(yù)測(cè)）支持系統(tǒng)、 CRM系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、門(mén)戶網(wǎng)站、電子商務(wù)和電子政務(wù)等領(lǐng)域中。該系統(tǒng)具有很大的應(yīng)用推廣價(jià)值和廣闊的市場(chǎng)前景。

一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法，其由中央處理器、存儲(chǔ)器組成的數(shù)字計(jì)算機(jī)，所述的數(shù)字計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接；所述的存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有真實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)，以及啟發(fā)型協(xié)調(diào)器和維護(hù)型協(xié)調(diào)器；其通過(guò)特征抽取及特征變換，Web內(nèi)容挖掘過(guò)程，模型質(zhì)量評(píng)價(jià)，信息呈現(xiàn)及信息導(dǎo)航，雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制等步驟；在Web挖掘方面其使得知識(shí)庫(kù)能夠動(dòng)態(tài)的參與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)掘過(guò)程，用戶的先驗(yàn)知識(shí)及知識(shí)庫(kù)中的固有知識(shí)可以產(chǎn)生“定向發(fā)掘”，以提高認(rèn)知自主性和避免海量搜索的產(chǎn)生；在知識(shí)庫(kù)的維護(hù)方面：其可在數(shù)據(jù)發(fā)掘過(guò)程中實(shí)時(shí)地修改和維護(hù)知識(shí)庫(kù)中的內(nèi)容，包括重復(fù)與冗余性檢驗(yàn)、矛盾處理等。

目前，有許多基于區(qū)塊鏈技術(shù)的騙局存在。為了給投資者在區(qū)塊鏈技術(shù)投資時(shí)提供風(fēng)險(xiǎn)提示，inpluslab通過(guò)搜集各種騙局信息，利用區(qū)塊鏈中記錄的公開(kāi)交易記錄，使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建了基于區(qū)塊鏈的騙局預(yù)警模型。

成果簡(jiǎn)介： 主要從事的是挖掘機(jī)的液壓閥與挖掘機(jī)的非線性控制系統(tǒng)的研究。 主要研究成果：1、攻克了電液比例閥結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、制造工藝、精度控制等關(guān)鍵技術(shù)，解決了中高端裝備中的大流量比例動(dòng)態(tài)控制技術(shù)難題。2、研究多路閥閥芯閥體材料和表面質(zhì)量技術(shù)要求，通過(guò)調(diào)質(zhì)、沉淀強(qiáng)化熱處理、形變壓縮技術(shù)，獲得具有高強(qiáng)

已有樣品/n數(shù)據(jù)服務(wù)+成果轉(zhuǎn)化——算法體系助力挖掘核心成果，徹底清除數(shù)據(jù)分析門(mén)檻并進(jìn)行診斷、醫(yī)療、藥物市場(chǎng)轉(zhuǎn)化。科研合作——算法體系+高水平科研能力，定制深度挖掘“子課題”，“算法+科研”雙向高水準(zhǔn)，本質(zhì)區(qū)別于其他單純數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)同行。學(xué)科交叉平臺(tái)——凝聚“算法+醫(yī)學(xué)”雙杰出人才，實(shí)現(xiàn)需求和算法雙向溝通，保持“雙向先進(jìn)性”。

馬踏湖鴨，原產(chǎn)山東省淄博市桓臺(tái)縣起鳳鎮(zhèn)，春秋戰(zhàn)國(guó)時(shí)期就有史料記載， 當(dāng)?shù)厮追Q“湖鴨”或“麻鴨”。為預(yù)防馬踏湖鴨的品種消失，王寶維教授與當(dāng) 地畜牧獸醫(yī)局經(jīng)過(guò)為期四年的全面調(diào)查和取證，并進(jìn)行了分子鑒定。通過(guò)了國(guó) 家畜禽遺傳資源委員會(huì)審定，并列入國(guó)家級(jí)畜禽遺傳資源名錄。成為我國(guó)重要 高產(chǎn)蛋鴨遺傳資源。 馬踏湖鴨成熟母鴨產(chǎn)蛋量達(dá)到 280 枚以上，青殼蛋占 98%。目前年推廣 150 萬(wàn)只。2015 年 4 月，該鴨通過(guò)了國(guó)家畜禽遺傳資源委員會(huì)審定，并列入國(guó)家級(jí) 畜禽遺傳資源名錄，成為我國(guó)重要高產(chǎn)蛋鴨遺傳資

本發(fā)明提供了一種面向軌跡挖掘的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法及系統(tǒng)，該方法包括：在原始數(shù)據(jù)庫(kù)中提取離散的軌跡點(diǎn)，對(duì)軌跡點(diǎn)進(jìn)行歸類(lèi)提取后形成若干個(gè)獨(dú)立的軌跡段集合；對(duì)每一軌跡段集合中的軌跡點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)定位點(diǎn)檢測(cè)，若判斷該重復(fù)定位點(diǎn)為歷史定位點(diǎn)，則刪除；對(duì)每一軌跡段集合中的軌跡點(diǎn)進(jìn)行定位異常點(diǎn)檢測(cè)，若判斷為定位異常點(diǎn)，則刪除該軌跡點(diǎn)，得到若干條完整的軌跡；對(duì)所述完整的軌跡進(jìn)行簡(jiǎn)化壓縮，得到壓縮軌跡；存儲(chǔ)所述壓縮軌跡；同時(shí)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，保證系統(tǒng)可以持續(xù)、穩(wěn)定運(yùn)行。本發(fā)明提供的方法通過(guò)對(duì)提取出的軌跡點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)定位點(diǎn)以及定位異常點(diǎn)清除，保證了軌跡數(shù)據(jù)的正確性和完整性，提高了軌跡數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種苜蓿播種機(jī)用開(kāi)溝器，主要由開(kāi)溝裝置、開(kāi)溝器架、導(dǎo)肥裝置和導(dǎo)種裝置組成。開(kāi)溝裝置主要由側(cè)翼鏟、滑刀和擴(kuò)溝板組成，旨在開(kāi)出適宜苜蓿種子發(fā)芽的高質(zhì)量種溝；導(dǎo)肥裝置由導(dǎo)肥管和散肥器組成，用于將肥料導(dǎo)入種溝側(cè)面；導(dǎo)種裝置主要由導(dǎo)種管組成，旨在將苜蓿種子導(dǎo)入由開(kāi)溝裝置形成的種溝內(nèi)。本實(shí)用新型能夠滿足苜蓿播種開(kāi)溝的要求，可以開(kāi)出高質(zhì)量種溝，利于苜蓿種子出苗及第二年返青。本實(shí)用新型適用于大部分地區(qū)的苜蓿播種，特別是寒冷、干旱地區(qū)。

將計(jì)算機(jī)自然語(yǔ)言處理方法和生物本體學(xué)方法結(jié)合起來(lái)，發(fā)展一套面向生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立了一個(gè)文獻(xiàn)挖掘平臺(tái)。該平臺(tái)可以對(duì)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)隱含在文獻(xiàn)中的生物學(xué)實(shí)體及其聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)深層次的生物醫(yī)學(xué)知識(shí)，自動(dòng)獲取大量的第一手生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。例如，挖掘與人類(lèi)基因相關(guān)的信息，挖掘蛋白質(zhì)相關(guān)信息，發(fā)現(xiàn)基因的功能，發(fā)現(xiàn)基因與疾病之間，發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)之間的相互作用等。/line對(duì)于一組給定的文獻(xiàn)，該平臺(tái)首先進(jìn)行句法分析和生物學(xué)術(shù)語(yǔ)標(biāo)定，然后進(jìn)行語(yǔ)義分析，提煉每條語(yǔ)句的生物學(xué)含義，提取文獻(xiàn)中的生物醫(yī)學(xué)關(guān)聯(lián)特性，以發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)中的基因、蛋白質(zhì)、疾病以及它們的關(guān)系。