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RSS订阅粉煤灰基沸石分子筛的合成及应用进展-论文
煤炭在燃烧利用过程中产生大量的粉煤灰。我国粉煤灰产量高居世界第1位，由于综合利用率只有70%，仍有大量粉煤灰露天堆存，造成严重的环境污染和资源浪费。消除粉煤灰的环境污染、提高其资源化利用率对我国循环经济的发展具有重要的现实意义。我国粉煤灰的利用由早期的粗放型规模化利用逐渐向精细型高值化利用转变。由于粉煤灰中富含硅铝元素，以粉煤灰为原料合成沸石分子筛是近年来粉煤灰高值化利用的研究热点。从4个方面对粉煤灰基沸石分子筛的合成及应用展开论述。首先，介绍了粉煤灰的形成、物化性质及其危害和治理利用现状。粉煤灰是一些矿物组成不同、形态不同的颗粒的机械混合物，其性质与原煤的成分、产地和燃烧方式有关。而粉煤灰的特性是决定其综合利用方式的关键。其次，论述了粉煤灰的3种主要活化方式，包括机械活化、水热活化和碱（盐）融活化。粉煤灰中的硅铝元素主要以非晶矿物玻璃体形式存在，其表面是致密的玻璃质外壳，粉煤灰合成沸石分子筛的关键问题是如何使硅和铝被充分活化，并得到有效利用。相比于机械研磨活化和碱（盐）熔融活化，水热活化有更高的活化效率和较低的能耗。第3部分论述了粉煤灰基沸石分子筛放入水热合成方法，重点介绍了直接水热
2021-07-08
程序员考试刷题-CppMicroserviceExampleGenerator:CppMicroserviceExampleGenerator
程序员考试刷题CppMicroserviceExampleGenerator
介绍
在试用
时，我发现自己在使用提供的示例时遇到了问题，甚至无法创建自己的示例项目来测试提供的功能。
这主要是因为我是一名大学生并且没有多年的
C++
和
CMake
经验，我认为某种示例项目生成器可能会派上用场。
所以这主要是为第一次检查
CppMicroservices
并且被提供的示例所淹没的程序员考虑的。
以下是创建我能想到的最简单服务的分步指南。
要求
视觉工作室
2017
CMake（我使用
3.9
或更高版本）
支持的平台
我在这里不能说太多。
该项目是使用Windows创建的，其他平台我没有尝试过。
（我最终会，但后来我又要通过考试）
快速开始
我假设您已经在一个单独的文件夹中配置并构建了
CppMicroservices，例如
D:\CppMicroServices_bin
首先你应该克隆这个存储库：
<git>非常欢迎关于编码风格、错误或功能请求的
2021-07-07
DSP内部ADC模块在直流无刷电机控制系统中的运用资料说明
通过分析比较直流无刷电机控制系统中需要处理的单极性模拟信号和双极性模拟信号的特点，结合数字信号处理器（DSP）内部集成模数转换（ADC）模块引脚特点，给出了对应的外围处理电路及DSP内部软件算法。经TMS320F2812芯片试验验证处理电路满足对信号进行预处理的要求，软件算法不但提高了采样的精度，同时拓宽了ADC的处理范围，实现了双极性模拟信号相位的分辨。
在直流无刷电机控制系统中，需要输入DSP进行处理的模拟信号主要有两类：单极性模拟信号和双极性模拟信号。单极性模拟信号主要有经过传感器转换后的母线电压信号和母线电流信号，其幅值均大于0;双极性模拟信号主要是经传感器转换后的电机相电流信号，其幅值根据导通关系进行正负交替变化。而用于直流无刷电机控制的TMS320C2000系列DSP的内部集成ADC模块，其引脚能接受的模拟信号幅度范围为0~3V。因此，将模拟信号送入ADC以前，必须经过外部运放电路进行处理（包括增益、滤波和偏置等）以适应ADC引脚对输入模拟信号的要求。
2021-07-07
股票买卖最佳时机leetcode-algotradingbot:这个存储库由几个机器人组成，编码各种算法交易策略。这里的目的是让股票交易的绝对
股票买卖最佳时机leetcode
算法交易
算法交易是一种通过在满足预先编程的交易条件时执行订单来自动化交易过程的工具。
为什么要进行算法交易？
如果您是老派人士之一，那么您可能已经在投资和交易游戏中待了足够长的时间，以至于大部分过程都会成为肌肉记忆。
但是，您是否考虑过让机器人自动执行所有操作的可能性？
你为什么问？
嗯，这里有一些好处：
它释放了你自己的带宽，所以你可以做对你最重要的事情（交易和投资也很重要，但我指的是社交生活和生活的其他方面）。
通常，交易决策会受到情绪的影响——无论是你的还是市场上其他人的。
例如，如果推出了新产品并获得了差评。
慢慢地，这趋向于成为群众的普遍共识。
这反过来会影响公司的声誉，从而（负面）影响股价。
但这都是感性的。
订单执行几乎是即时的，并增加了以最佳价格执行的机会。
市场变化非常快，时间在这个游戏中始终是至关重要的。
如果您希望手动执行此过程，则可降低因疲劳、压力、分心或许多其他因素而导致的手动错误风险。
在开始试水之前，您可以根据历史数据回测您的策略并微调您的方法。
算法编码什么？
该算法是一组预编程的指令，用于监控时间、价格和交易量等变量
2021-07-07
股票买卖最佳时机leetcode-stock:股票
股票买卖最佳时机leetcode
本项目试图找出日线K线是否可以用于预测A股。
用了两个月，尝试了很多。
一些解释和感谢：
日K线和分钟线数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价、换手率），数据来自同大信。
公司基本面的一些信息（市盈率、市价、流通股数、总股数）。
数据来自web.ifzq.gtimg.cn
为了提取
32
天
K
线图像的特征，网络直接使用
MobileNetV2
和
DenseNet。
尝试从
Daily
K
线的时间序列数据预测股票，参考
.
尝试使用银行家和零售商之间博弈的思想来预测股票（基于强化学习），参考。
尝试使用银行家和零售商之间的博弈思想来预测股票（基于蒙特卡罗树）。
参考和论文“在没有人类知识的情况下掌握围棋游戏”
由于时间过长，部分测试数据丢失。
一些测试和结论：
单个股票及其对应日期的上交所数据成连续。
连续
100
天构造
10
个
1*100
列向量。
协方差矩阵的元素都趋于零，说明数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价、换手率）之间没有相关性，是随机的。
使用
SVD
分解，最大特征向量比其他项大得多。
排序的第二个特征向量对应于
SVD
分解后
2021-07-07
一种融合知识图谱和协同过滤的混合推荐模型
针对现有协同过滤推荐算法可解释性不高和基于内容推荐信息提取困难、推荐效率低等问题，提岀一种融合知识图谱和协同过滤的混合推荐模型，其由知识图谱与深度学习结合模型RCKD和知识图谱与协同过滤结合模型RCKC构成。RCKD模型在获取知识图谱的推理路径后，利用Transe算法将路径嵌入为向量，并使用LSTM和softattenTIon机制捕获路径推理的语义，通过池化操作区分不同路径推理的重要性，经全连接层和sigmoid函数获得预测评分。RCKC模型根据知识图谱表示学习的语义相似性，利用协同过滤算法获得预测评分。按预测评分的准确度将两个模型相互融合，最终获得可解释的混合推荐模型ξ在Movielens数据集上的实验结果表明，与RKGE、Ripple模型和经典协同过滤算法相比，该模型具有较好的雄荐可解释性和较高的推荐准确率。
2021-07-06
leetcode和oj-coding-practice:练习编码能力
leetcode
和
oj
编码练习
练习我的编码能力。
练习网站包括uva、leetcode和hackerrank。
uva
oj：
leetcode:
黑客等级：
2021-06-30
Malpass, Leslie F. (Ed.) Social Behavior: A Program for Self-Instruction。 纽约：McGraw-Hill Book Company，1967 年，491 页，[美元]5.50（纸）
Malpass,
Leslie
F.
(Ed.)
Social
Behavior:
A
Program
for
Self-Instruction。
纽约：McGraw-Hill
Book
Company,
1967,
491
p.,[dollar]5.50
(paper)
288
本书笔记和评论反映了当代对社会文化背景的重视，是对一个普遍具有以传统方式处理。
婴儿和儿童时期的个性
刘易斯，MM
语言、思想和婴儿期和儿童期的个性。
纽约：Basic
Books,
Inc.，1964
年，256
页，5.00
美元。
刘易斯担任诺丁汉大学教育研究所所长
23
年，长期以来因其在语言心理学和社会学方面的工作而受到认可。
在这本书中，基于他和其他人对正常儿童和智障儿童的详细观察，提供了婴儿期、幼儿期和幼儿期的证据，这些证据显示了言语与理解、推理、一般发展以及社交联系。
刘易斯是一位文学作家，他的书读起来很愉快。
将儿童的语言和一般发展描述为社会环境中有机发展的过程，是对理解人格发展的一种贡献，尽管它被视为语言行为的研究。
通过专注于对普通儿童日常生活中接连不断的语言的密切而详细的记录，关于一个
2021-06-29
Die Kristallstrukturen des Phosphaniminato-Komplexes [INi(NPMe3)]4 · C4H8O · C7H8 und des Phosphanimin-Komplexes [INi{Me2Si(NPMe3)2}(HNPMe3)]+I-
Die Kristallstrukturen des Phosphaniminato-Komplexes [INi(NPMe3)]4 · C4H8O · C7H8 und des Phosphanimin-Komplexes [INi{Me2Si(NPMe3)2}(HNPMe3)]+I-
Die Kristallstrukturen des Phosphaniminato-Komplexes [INi(NPMe3)]4 · C4H8O
· C7H8 und des Phosphanimin-Komplexes [INi{Me2Si(NPMe3)2}(HNPMe3)]�I�
Ulrich Müller*, Oliver Bock, Heike Sippel, Thorsten Gröb, Kurt Dehnicke und Andreas Greiner
Marburg, Fachbereich Chemie der Philipps-Universität
Bei der Redaktion eingegangen am 11. April 2002.
Professor
2021-06-29
Chemischer Transport ternärer Magnesiummolybdate
Chemischer Transport ternärer Magnesiummolybdate
Poster
Chemischer Transport ternärer
Magnesiummolybdate
U. Steiner, W. Reichelt*
Institut für Anorganische Chemie der Technischen Universität,
Mommsenstrasse 13, D-01069 Dresden
Keywords: Chemical vapor transport; Magnesium; Molybdenum
Im System Mg/Mo/O sind im Temperaturbereich 1100-1400 K zwei
ternäre Verbindungen thermodynamisch stabil [1]: MgMoO4 und
Mg2Mo3O8. Die weiteren in der Literatur [2] beschriebenen Verbin-
dungen Mg2Mo3O11 und
2021-06-29
两所学校还是一所？ 英国的一项实证研究
Two schools or one? An empirical study in England
TWO SCHOOLS OR ONE? AN EMPIRICAL STUDY I N ENGLAND
GAJENDRA K . VERMA
University of East Anglia
Norwich, England
The comprehensive school of today in British society has passed through
different phases, and its introduction has led to a radical change in the whole struc-
ture of secondary education. The idea of the comprehensive school emerged during
the postwar years as an educational agency designed to carry out the functions of
a
2021-06-29
Insulin receptor in rat peripheral nerve: its localization and alternatively spliced isoforms
RESEARCH ARTICLE
DIABETES/METABOLISMRESEARCHANDREVIEWS
DiabetesMetabResRev2000;16:354–363.
Insulin receptor in rat peripheral nerve: its
localization and alternatively spliced isoforms
Kazuhiro Sugimoto1 Abstract
Yuichi Murakawa1
Weixian Zhang1 Background Diabetic neuropathy accompanies both Type 1 and Type 2
Gang Xu1 diabetes, although it shows in both humans and animal models distinct
differences between the two types of diabetes. Progressive paranodal
Anders A. F. Sima1,2*
degenerations occur
2021-06-29
20辊森吉米尔轧机轧制过程中的辊系受力分析 (2013年)
基于20辊森吉米尔轧机辊系结构,建立了辊系工作辊、第一中间辊、第二中间驱动辊和第二中间从动辊的力学模型。依据某硅钢厂ZR-22BS-42型森吉米尔轧机轧辊参数和轧制计划,利用C++编程,计算了轧制过程中辊系各轧辊间接触力及各轧辊所受合力。结果表明:工作辊S与第一中间辊O接触力最大,最大值发生在轧制第2道次;第二中间驱动辊I与支撑辊B接触力最小,最小值发生在轧制第1道次;轧制第1道次的辊系支撑辊B和C所受合力较小,相对于静压时辊系支撑辊受力降低70%以上。
2021-06-18
空空如也
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