【摘 要】
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这天,嘟嘟熊像往常一样去百货商店帮忙,他见今天的顾客不是很多,就帮着整理起货架上的物品,结果意外地看见有一些蔬菜和水果出现了腐烂现象.“怎么烂了这么多蔬菜和水果啊?”嘟嘟熊着急地跑去问不远处的熊妈妈.
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这天,嘟嘟熊像往常一样去百货商店帮忙,他见今天的顾客不是很多,就帮着整理起货架上的物品,结果意外地看见有一些蔬菜和水果出现了腐烂现象.“怎么烂了这么多蔬菜和水果啊?”嘟嘟熊着急地跑去问不远处的熊妈妈.
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以白及、杜鹃兰、建兰种子为离体培养材料,比较三者非共生萌发及成苗过程.结果表明:3种兰科植物成苗过程存在明显差异;白及种胚膨大成原球茎后上端形成叶片,随后形成根直接成苗;杜鹃兰的原球茎先形成根状茎,顶端分化出叶芽,叶基部长出根发育成苗;建兰萌发形成根状茎后持续增殖,需改变培养基激素,才可分化成苗;建兰根状茎与杜鹃兰的明显不同,具有向地性,且杜鹃兰的根状茎仅能进行有限分支并形成休眠芽.结论:兰科植物种子非共生萌发成苗可区分为3种模式,白及是绝大多数兰科种子非共生萌发成苗的模式.
针对防火墙数据量大、人工配置效率低下的问题,提出一种改进的蜉蝣算法(IMA)来优化支持向量机(SVM)防火墙配置模型中的参数.改进的蜉蝣算法首先引入改进的Tent混沌映射来对蜉蝣种群进行初始化,其次在蜉蝣群体中引入遗传算法中的变异策略.将IMA运用于SVM防火墙配置模型参数寻优,通过对防火墙数据进行训练测试,结果表明,IMA的寻优性能较好,检测速度较快.
介绍了 λ-Kantorovich算子并给出了该类算子矩的估计,利用连续模和K-泛函的关系,研究了 Voronovskaja型渐近公式,得到了 Grüss-Voronovskaja型逆定理.
弹性元件是提高称重传感器测量精度和灵敏度的关键部件,通过结构优化提高弹性元件在同等载荷下不同贴片部位之间的应变差值,降低应变传递误差.在线性弹性范围内,将弹性元件的结构参数作为输入参数,受载条件下的最大应变差及固有频率作为优化目标,采用最优拉丁超立方试验设计方法和Kriging模型构建设计变量与优化目标之间的关系模型,并通过NSGA-Ⅱ对Kriging模型进行全局寻优,得到最优结构参数.最终的优化结果显示,最大应变差提升了41.55%,前5阶模态频率均有不同程度提升.试验结果说明结构参数优化在满足产品性能
利用重合度理论中的延拓定理,研究了时间尺度上具有变时滞的两个捕食者和一个食饵的共存现象,证明了该捕食与被捕食系统至少一个正周期解.
为了解决多车辆协同编队控制问题,以车辆运动学模型为基础,根据虚拟结构编队策略,把多车辆的协同编队控制问题转变为对虚拟车辆的轨迹跟踪问题.根据李雅普诺夫第二法设计出新的跟踪反馈控制器,对编队车辆跟踪误差进行控制.通过MATLAB仿真实验验证了该控制器的有效性,实验结果表明所设计的控制器在车辆横向与航向误差调整时间方面具有快速性,在存在初始误差的前提下,编队车辆的纵向误差在10 s内趋近于0.该控制方法在未来的智能车编队控制方面有一定的应用价值.
小朋友,小数乘法和整数乘法之间有什么关系呢?下面我们通过思维导图来梳理一下吧!rn请看思维导图(见第14页图)第一分支,算理,也就是小数乘法计算的道理.rn先看0.2×4,通过数形结合来理解它:把正方形的面积看作1,平均分成10份,其中的两份就是0.2,根据乘法的意义可知0.2×4就是4个0.2相加,从图中可以看出结果是0.8.
P5CR基因是广泛存在于生物中的管家基因,对生物响应逆境应答起着非常重要的作用.以拟南芥P5CR基因(AT5G14800.1)的CDS序列为种子序列,鉴定了芸薹属A(白菜组)、C(甘蓝组)亚基因组P5CR基因家族,并进行生物信息分析.共鉴定到8个P5CR基因,都由7个外显子组成,氨基酸数目为276~440个,均为稳定蛋白,亚细胞定位分析发现均分布于细胞质中.α-螺旋和无规则卷曲为主要二级结构元件,以丝氨酸和苏氨酸蛋白磷酸化为主.启动子区最多的顺式作用元件为光响应元件,其次为茉莉酸甲酯反应元件.系统发育将其
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