圈养的火烈鸟的繁殖力在羊群，物种和季节之间变化。 区分不育卵可能有助于作出重要决定。 可以鼓励野生动物放弃巢，也可以不鼓励放弃，而在人工饲养时，去除不能存活的卵会导致鸟类产下新的卵。 这项研究的目的是研究在有可育和不育卵的情况下一对大火烈鸟（红鹳）的父母行为。 在两个不同的时期内，收集了关于这对鸟在巢上的姿势和行为的数据。 第二阶段-产下一个受精卵。 在每个期间，每个火烈鸟伴侣进行28次十分钟的练习。 结果显示，雌性火烈鸟在第一时间停留在巢上的时间明显多于第二时间（P = 0.010）。 此外，当站在巢上时，雌性在第一阶段比第二阶段表现出更多的卵子照顾行为（对卵的注意，卵子的旋转/运动）（P = 0.010）。 巢和行为上的男性火烈鸟姿势在两个时期之间没有显着差异。 这项研究的结果表明，如果鸡蛋不育，雌性火烈鸟在巢上的停留时间会更长，应引起更多关注并进行深入研究。 这项研究为更好的火烈鸟父母-胚胎沟通提供了新的见解。 需要进一步的研究来提高我们对这一主题以及在受控环境中该物种的饲养的认识。

根据唐山赵各庄矿3372东上工作面的开采工艺与地质条件,通过对该工作面瓦斯来源进行探讨,并分析瓦斯积聚的原因,据此提出对角埋管抽放、高位钻孔抽放的瓦斯防治技术,其中对角埋管抽放使采空区下部瓦斯流动呈现Y型通风的流动效果。瓦斯灾害防治技术实施后,工作面上隅角瓦斯浓度保持在安全范围之内,回风流中瓦斯浓度控制在0.5%以下,保证了综采面的安全高效开采,为高瓦斯矿井大倾角综采面的瓦斯灾害防治提供了借鉴。

高瓦斯矿井大采高工作面采用一次采全高的方法回采时经常出现配套设备不符合采高要求,回采时工作面瓦斯涌出量大控制困难以及回采后顶板破碎难以维护等难题,从而影响着大采高综采工作面回采效率,对此潞安集团左权阜生煤业有限公司综采队通过分析研究,对1101工作面回采工艺进行优化设计,实践证明1101工作面优化后的采煤工艺提高了工作面回采率,加快了回采速度,保证了工作面回采安全,取得了显著成效。

【电脑实用技术文章大合集】是一份专为新手设计的综合资源，旨在帮助用户解决日常遇到的各种电脑问题。这个合集涵盖了多个重要的电脑技术主题，确保用户在面对常见的计算机操作时不再感到困惑或无助。 对于电脑基础知识，合集中可能包含如何正确启动和关闭电脑、了解操作系统界面（如Windows或MacOS）、使用鼠标和键盘的基本操作等内容。这些基础知识对于初学者来说至关重要，是使用电脑的第一步。 文件管理和文件系统也是一项基础但实用的技术。用户可能会学习到如何创建、打开、保存、移动、复制、重命名和删除文件及文件夹，以及理解文件扩展名的意义，如.docx代表Word文档，.jpg代表图片等。此外，了解回收站的使用和如何恢复误删文件也是必不可少的技能。 网络连接与设置是现代电脑使用中不可或缺的部分。合集可能涵盖如何连接Wi-Fi、设置网络共享、理解IP地址、子网掩码和DNS服务器，以及处理常见的网络故障问题，如无法上网、速度慢等。 在软件应用方面，用户可以学习到如何安装和卸载程序，保持软件更新，以及正确使用办公软件（如Microsoft Office套件：Word、Excel、PowerPoint）进行文档编辑、数据处理和演示文稿制作。同时，基础的图像处理（如使用Photoshop或画图工具）和音频视频编辑技巧也会有所涉及。 安全防护是每个电脑用户都需要关注的问题。合集可能包括安装和使用防病毒软件、识别和避免网络钓鱼、保护个人隐私、设置强密码以及定期备份重要数据的策略。 此外，硬件维护也是电脑技术的一部分。用户可能学习到如何清洁电脑内部和外部，理解不同硬件组件的作用（如CPU、内存、硬盘、显卡等），以及如何升级硬件来提升电脑性能。 故障排查和诊断是提高自我解决问题能力的关键。合集可能提供一些常见电脑问题的解决方案，如电脑运行慢、蓝屏、硬件故障等问题的初步判断和处理方法。 对于有进阶需求的用户，合集可能涉及一些系统优化和自定义设置，比如调整电源管理选项、使用任务管理器监控性能、创建快捷方式以及个性化桌面布局。 【电脑实用技术文章大合集】是一个全面的指南，它不仅覆盖了电脑操作的基础，还深入到更复杂的领域，为用户提供了一套完整的学习路径，帮助他们成长为熟练的电脑用户。通过学习这个合集中的内容，用户将能够自信地应对各种电脑相关的挑战。

标题Django下基于大数据的旅游数据分析与推荐系统研究AI更换标题第1章引言介绍旅游数据分析与推荐系统的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。第2章相关理论总结和评述旅游数据分析、推荐系统及大数据相关理论。2.1旅游数据分析理论介绍旅游数据的特点、分析方法及常用模型。2.2推荐系统理论阐述推荐系统的基本原理、分类及评估指标。2.3大数据理论概述大数据的概念、特征及处理技术。第3章系统设计详细介绍基于Django的旅游数据分析与推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构、模块划分及交互流程。3.2数据库设计设计数据库结构，包括数据表、字段及关系。3.3功能模块设计详细阐述各个功能模块的设计思路与实现方法。第4章数据收集与处理介绍数据收集的来源、方法及数据处理流程。4.1数据收集方法说明数据收集的渠道、工具及采集策略。4.2数据预处理阐述数据清洗、转换及归一化的方法。4.3数据存储与管理介绍数据存储方案及数据库管理策略。第5章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法。5.1系统实现阐述系统开发环境、技术栈及具体实现步骤。5.2系统测试介绍测试方法、测试用例及测试结果分析。5.3性能优化分析系统性能瓶颈，提出优化方案并实施。第6章结论与展望总结研究成果，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及创新点。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向。

2023年数政府智慧交通大数据集成平台建设及运营方案WORD(1).pdf

犀牛Rhino三维建模AI助手工具。只需要输入中文需求，比如“马克杯”，“电脑显示器”，或者更详细的包含尺寸，角度，材质等等信息的建模需求，点击“一键生成脚本”或分步骤生成可以在Rhino犀牛软件中可以直接执行的py脚本，快速生成模型。后台调用的是阿里的iFlow CLI，所以需要注册账号，免费使用国内主流大模型。本程序2026年1月的时候上传，测试效果glm-4.7效果最好，大家可以试试。 Rhino建模AI助手是一款面向犀牛Rhino三维建模软件的智能化工具，它能够让用户通过输入中文指令，例如“马克杯”或“电脑显示器”等，来快速生成相应的三维模型。用户不仅能够输入简单的产品名称，还可以提供更加详细的建模参数，包括尺寸、角度、材质等，以便获得更符合需求的设计成果。 该AI助手的核心功能之一是“一键生成脚本”，用户只需点击相应的按钮，即可生成可以在Rhino软件中直接运行的Python脚本。这些脚本能够自动化执行建模任务，极大提高设计效率和准确度。此外，该工具还支持分步骤生成脚本，用户可以根据自己的建模流程需要，逐步构建脚本并执行建模。 技术上，Rhino建模AI助手的后台调用依赖于阿里云提供的iFlow命令行接口（CLI），用户在使用之前需要进行账号注册，从而能够免费享受国内主流AI大模型的服务。该程序的开发考虑到了用户的不同需求，它不仅可以处理简单的建模请求，也可以应对复杂的定制化建模任务。 Rhino建模AI助手的测试效果在2026年1月时表现最佳，开发者推荐的版本是glm-4.7，这是经过用户测试验证后，表现稳定、功能可靠的版本。用户可以根据自身情况选择是否尝试其他版本，但推荐使用开发者推荐的版本以保证最佳的使用体验。 这款工具的发布，对于需要大量进行三维建模工作的设计师和工程师来说，无疑是一个重大利好。它不仅简化了复杂的设计流程，还降低了对设计师三维建模技能的依赖，使得非专业人士也能够快速上手。通过智能化、自动化的方式，它能够帮助用户节省大量的时间和精力，让他们能够更加专注于设计创意的实现。 Rhino建模AI助手的出现，预示着三维建模行业将迎来智能化的浪潮。它将设计与技术相结合，使得三维建模更加高效和智能化。这款工具的推出，不仅会提高设计工作的效率，也可能对整个三维建模行业的工作模式产生深远的影响。 Rhino建模AI助手不仅仅是一个简单的脚本生成器，它代表了未来设计工具的发展方向，即通过人工智能技术来辅助人类完成更加复杂和精细的设计任务。这款工具将AI技术与三维建模工作相结合，为用户提供了一个高效、智能的设计环境，使得三维建模工作变得更加轻松和有趣。 Rhino建模AI助手的推出，对于教育和培训领域也有着重要的意义。通过这款工具，学生们可以在学习三维建模的过程中，更快地掌握设计技能，同时深入理解模型背后的逻辑和原理。对于专业人士来说，Rhino建模AI助手也能够帮助他们快速验证设计想法，提高工作效率。 Rhino建模AI助手是一款具有划时代意义的工具，它将三维建模工作带入了一个全新的智能时代，不仅提高了工作效率，也拓展了设计的可能性和边界。

标题《网络空间大搜索技术白皮书》以及描述“2015年3月国家自然科学基金委发布的大搜索技术白皮书。白皮书对泛在网络空间中的大搜索技术进行了详细阐述。”，提示我们该文档是一份关于网络空间中的大数据搜索技术的官方报告。从文档中提到的“大搜索”、“泛在网搜索”、“物联网搜索”等关键词可以看出，报告涉及的搜索技术是广泛而深入的，旨在全面覆盖和理解在物联网时代背景下，网络空间内数据搜索的挑战和解决方案。 泛在网络（Ubiquitous Network）是物联网（IoT）发展的一个重要趋势，它指的是网络无所不在，能实现人和物、物和物之间的无缝连接和智能交互。在泛在网络空间中进行大搜索，意味着需要能够处理前所未有的大规模、异构的数据集，这些数据集来自于各种传感器、智能终端、设备和系统。 网络空间大搜索技术的关键知识点包括但不限于以下几点： 1. 大数据搜索技术：涉及如何从海量的数据中快速、准确地获取信息。这包括数据索引技术、分布式搜索、云存储技术等。 2. 搜索算法的优化：在泛在网络中，搜索算法需要具备高效的实时性和准确性，以适应快速流动的数据和即时的搜索需求。 3. 语义搜索与智能处理：泛在网络中的数据不仅多而且杂，为了得到高质量的搜索结果，需要采用高级的语义分析和人工智能技术来理解和处理搜索请求。 4. 安全性与隐私保护：在搜索海量数据的过程中，保护用户隐私和数据安全至关重要。这涉及到加密技术、匿名化处理和访问控制机制。 5. 物联网搜索的特殊性：物联网设备产生的数据具有多样性和实时性特点，搜索技术需要对这些特征有很好的适应性。 6. 跨网络、跨平台的搜索整合：泛在网络可能包括多个网络和平台，搜索技术需要能够在这些不同的网络和平台中自由穿梭，整合搜索结果。 7. 用户界面友好性：为了方便用户使用，搜索技术需要提供直观、友好的用户界面，使用户能够轻松表达搜索意图，并获得所需的信息。 8. 面向服务的架构（SOA）：搜索技术可能需要基于面向服务的架构，以支持在各种服务和应用程序中的灵活集成。 9. 数据融合和知识图谱构建：为了提供更全面的搜索结果，需要将不同来源的数据进行融合，构建知识图谱来表达实体间的关系和上下文信息。 10. 搜索结果的动态更新与推送：在泛在网络环境中，信息更新速度极快，搜索技术需要能够动态更新搜索结果，并根据用户偏好和上下文进行智能化推送。 由于提供的部分内容包含了大量无意义的字符和乱码，无法提供确切的技术细节。然而，根据文档提供的信息，我们可以推断出这份白皮书将全面覆盖泛在网络空间中大搜索技术的理论、方法、实现以及潜在的应用场景，为该领域的研究者、开发者以及政策制定者提供了权威的参考资料。

易飞系统控制员连接失败排查详解(CC) 易飞系统控制员连接失败是易飞安装中常见的问题之一，本文将详细介绍系统控制员连接失败的排查步骤，以帮助初学者快速解决问题。 一、系统控制员连接失败检查步骤 1. PING 服务器 IP，看是否能 PING 通，如不通则找客户网管协助处理。 在检查系统控制员连接失败时，首先需要 ping 服务器 IP，看是否能 ping 通。如果不能 ping 通，则可能是网络连接问题，需要找客户网管协助处理。 2. telnet 服务器 IP 1024，查看 1024 端口是否能通。 如果 ping 服务器 IP 能通，则需要使用 telnet 命令查看 1024 端口是否能通。如果不能通，则可能是防火墙或防护软件的问题，需要关闭防火墙和防护软件再次测试。 3. 用 2 的方法测试 211,212,213 端口是否能通。 如果 1024 端口能通，则需要测试 211,212,213 端口是否能通。如果不能通，则可能是系统控制员或 socket 问题，需要检查系统控制员和 socket 是否开启。 4. 检查 ConductorS.ini 中的主服务器名称（MainServerName）是否正确。 如果以上步骤都正常，则需要检查 ConductorS.ini 中的主服务器名称（MainServerName）是否正确。如果不正确，需要修改参数以确保系统控制员的 IP 正确。 5. 确认系统控制员版本是否正确。 需要确认系统控制员版本是否正确。如果版本不正确，可能会导致系统控制员连接失败。 二、报表数据库连接失败检查步骤 1. 先了解是所有客户端报错还是只有一台客户端报错。 在检查报表数据库连接失败时，首先需要了解是所有客户端报错还是只有一台客户端报错。如果是所有客户端报错，则可能是服务器问题，需要检查服务器。如果是只有一台客户端报错，则需要检查客户端。 2. 分清客户家是 SQL SERVER 驱动的报表还是 PostgreSQL 驱动的报表。 需要分清客户家是 SQL SERVER 驱动的报表还是 PostgreSQL 驱动的报表，以便选择正确的驱动程序。 3. PING 服务器 IP，看是否能 PING 通，用问题一种 TELNET 的方法测试 1433 端口是否能通。 然后，需要 ping 服务器 IP，看是否能 ping 通，如果不能 ping 通，则可能是网络连接问题，需要找客户网管协助处理。如果 ping 服务器 IP 能通，则需要使用 telnet 命令测试 1433 端口是否能通。 4. Yifeiconfig 右侧配置好之后，不管是 POSTGRESQL 的报表还是 SQL SERVER 的报表，测试一下看能否成功。 需要在 Yifeiconfig 右侧配置好之后，测试一下看能否成功。如果测试不成功，则需要检查报表数据库连接设置是否正确。 易飞系统控制员连接失败和报表数据库连接失败是易飞安装中常见的问题，本文详细介绍了排查步骤，以帮助初学者快速解决问题。

### 手写数字大小写字母检测数据集知识点总结 手写数字大小写字母检测数据集是一个专门针对手写字符识别任务设计的数据集，包含了大量的手写数字和字母的图像数据。该数据集遵循Pascal VOC格式和YOLO格式，提供了两种格式的标注文件，方便不同需求的用户使用。数据集内包含38934张图像，每个图像都有对应的标注文件。数据集的标注类别高达62个，涵盖了数字0-9、大写字母A-Z以及小写字母a-z。数据集中包含增强图片，以提高模型在实际应用中的泛化能力。 在实际应用中，由于手写体的多样性和复杂性，存在一些字符难以区分的情况。例如，数字1和大写的字母i、大写C和小写c、数字0和字母o、字母b和数字6在手写状态下很容易被混淆，数据集在标注时虽然进行了区分，但这些字符的区分度在实际应用中可能仍然是一个挑战。 数据集的标注工作是通过labelImg工具完成的，对每张图像中的每个字符都进行了矩形框标注。这样的标注方式有助于训练目标检测模型，使模型能够识别出图像中的不同字符。 数据集的总标注框数达到了187559个，平均每张图像大约有5个标注框，这表明数据集中存在大量的字符重叠情况，即同一张图片上可能标注了多个字符。这增加了数据集的复杂性，但也更加贴近现实世界中手写文本的实际情况。 该数据集的使用需要注意几个方面。数据集中的图片数量、标注数量以及标注类别数都是38934，这意味着每张图片都有一个XML格式的标注文件和一个YOLO格式的TXT标注文件。YOLO格式的类别顺序与标注类别名称不对应，而是以labels文件夹中的classes.txt为准。此外，数据集不包含分割路径的TXT文件，只有JPG格式的图片文件和相应的标注文件。 关于数据集的质量，数据集制作者声明不对训练模型或权重文件的精度作出保证。这意味着用户在使用数据集时应该有合理的预期，并且在模型训练和测试时可能需要额外的验证和调整步骤。 在数据集的使用过程中，用户还需要注意数据集中的某些类别标注的框数明显多于或少于其他类别，这可能是由于手写字符的分布不均匀造成的。例如，有的类别标注框数接近42000，而有的只有165个。这种不均衡可能对模型训练产生影响，用户可能需要采取相应的策略来处理不平衡的类别数据。 数据集的图片预览和标注例子提供了直观的了解，帮助用户评估数据集的质量和适用性。用户应该仔细研究这些预览和例子，以便更好地理解数据集的特点和挑战。