2022年4月中国茶叶出口各国和地区销量统计

来源 :中国茶叶 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zfh115101
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
其他文献
在应对气候变化和可持续发展成为国际主流议题的背景下,以氢电系统为代表的新能源技术应用越来越广泛,并因其长续航无污染等优点成为新能源汽车领域最具前景的发展方向之一。然而目前运行成本高、耐久性不足等因素仍制约着氢电汽车实现大规模商业化推广应用,相关研究对于氢电系统长期使用的成本降低和安全可靠具有重要的实际意义。本文的主要研究内容是面向耐久性的氢电混合动力系统实时能量管理策略设计,旨在通过能量管理技术,
学位
在互联网的时代背景下,从大量的网络信息中快速获取批量的图片资源,是一个值得研究的论题。在此基于Python爬虫框架中的5个部分,按照Requests模块的6个步骤,实现快速且批量获取网络图片的爬虫程序设计。实验结果表明,该爬虫程序代码量少、思路清晰、简单易学、结果正确,具有一定的实用性。
期刊
随着十四五规划提出推进工业向产业结构高端化、能源消费低碳化、资源利用循环化等方向转型,工业过程的复杂程度日益增加。采用单一的模型难以精确地对具有高复杂度、高精密度的工业过程进行描述,切换系统因其能够很好地描述具有切换特性的复杂系统受到了国内外学者的广泛关注。切换系统由有限数量的子系统及子系统间的切换规则共同组成,两者均为切换系统模型不可分割的一部分。然而在建模过程中,受到未知扰动或未建模动态的影响
学位
耳鸣为无外界刺激情况下人体对声音的异常感知,患病率为10%至15%,搏动性耳鸣(PT)患者占耳鸣患者的4%-10%,持续性的搏动性耳鸣会严重影响患者的精神健康,导致失眠、性情暴躁、抑郁等,甚至导致自杀。搏动性耳鸣源于颞骨区血管异常血流产生的噪声,乙状窦憩室是血管异常的一种,且被临床确认为是导致搏动性耳鸣最常见且可治疗的原因。憩室形态各异,然而憩室形态对乙状窦血流动力学的影响规律尚不清楚。本文研究的
学位
随着交通基础设施和城市建设的迅猛发展,工程建设每年产生的建筑废弃泥浆数量达数亿立方,需要占用大量的土地资源定点消纳,并且造成较大的环境污染。随着绿色施工理念不断加强,新型的废弃泥浆处理方式应运而生,为废弃泥浆的资源化再生利用提供条件。与此同时,宕渣作为传统路基填料,随着政府对生态保护要求的提高,可供开采的宕渣量愈来愈少,各地路基填筑所需的宕渣料源缺口愈来愈大,导致传统路基填料因供不应求而变得紧缺昂
学位
目的 探讨通络止痛凝胶治疗早中期膝骨关节炎(KOA)的临床效果。方法 选取2019年9月至2020年5月就诊于北京中医药大学第三附属医院的早中期KOA患者60例。依据随机数字表法将其分为试验组(30例)和对照组(30例),试验组予通络止痛凝胶剂外用,对照组予低频超声促透通络止痛贴片外用,疗程均为14 d。在治疗前及治疗7、14 d记录两组西安大略和麦克马斯特国际骨关节炎调查量表(WOMAC)、视觉
期刊
随着温室气体排放带来的全球变暖日益严重,世界各国均寻求减少碳排放的有效手段。氨由于不含碳,易于储存和运输,现有生产及运输设施较为完善且与氢之间易于相互转化,因此近年来被视为通向“无碳经济”能源媒介之一。但由于氨极低的反应活性导致其在传统燃烧设备中的应用存在明显的问题。富氧燃烧和掺氢燃烧均是解决混合气反应活性低下的有效途径。但目前针对富氧和掺氢条件下氨气预混层流基础燃烧特性的系统性研究较少,基础数据
学位
随着地下隧道工程的发展,盾构技术得到越来越广泛的使用。目前盾构机选型多采用借鉴的方式,缺乏量化的选型手段和盾构机适应性评价方法,尤其在长距离、高水压、卵石层环境中频繁出现的问题,具有突发性和辅助施工滞后性,仅从盾构机角度和局部辅助施工无法满足安全高效的要求。本文研究高水压卵石层盾构机的选型与井管(深井)降水结合的“滚动降水+盾构”的组合施工工法,通过科学选择盾构机和改善地层条件,两个方向增强盾构机
学位
随着我国穿越富水地层隧道、洞室等工程的不断建设,地面塌陷以及突涌水事故频频发生。而造成上述事故的首要原因在于地下水在岩体中断层和裂隙内的渗流。目前,注浆封堵是治理岩体工程突涌水事故的有效手段之一,其主要原理是通过注入浆液驱替岩石裂隙中原有裂隙水并凝固以达到封堵效果。因此,研究浆液在含水裂隙内的驱替机理对于提高注浆加固效果,防治地下水渗流引发的灾害具有重要的理论价值和现实意义。为了深入研究浆液在裂隙
学位
在社会生活中,火灾严重威胁公共安全,损害人类财产和生命安全。火灾发生时如何尽早发现以及预警,一直是人们所研究的重点问题。传统基于图像处理的火灾图像识别是通过对火焰或者烟雾图像进行特征分析与提取来识别火灾,人工设计的特征提取算法对于多背景复杂图像难以准确提取特征,算法也存在识别准确度低,实时性差等问题。当前基于深度学习的火灾图像识别是通过深度神经网络对火灾烟火数据集进行样本学习,训练出能识别火焰或烟
学位