采用相似材料模拟方法,研究了长壁工作面膏体充填采场覆岩结构演化和覆岩移动规律,研究结果表明:充填采场覆岩结构演化和覆岩移动有别于常规采场,充填采场覆岩结构主要是以拱的形式进行演化,而不是铰接岩梁的形式;覆岩移动则主要是以离层的形式由下向上逐渐发展,并且上位岩层的离层是在下位岩层离层闭合的基础上产生的。
2024-07-16 08:02:33 325KB 行业研究
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以Allegro16.6为平台,详细说明常用约束设置,图文讲解,清晰明了
2024-07-03 16:06:38 12.79MB Allegro 硬件设计 约束设置 阻抗与等长
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提出了使用2016-2017年CMS实验收集的s = 13 TeV的质子-质子碰撞数据搜索衰变为光子和弱相互作用粒子的长寿命粒子的方法。 数据集对应于77.4 fb-1的综合亮度。 结果是在超对称性和规范介导的超对称性破裂的背景下进行解释的,其中中性分子是长寿命的,并衰变成光子和引力子。 极限值是根据中性线适当的衰变长度和质量而定的。 对于0.1、1、10和100 m的适当中性衰减长度,在95%的置信度下,质量分别高达320、525、360和215 GeV的质量被排除在外。 我们将中性线的适当衰变长度的先前最佳限制扩展了一个数量级,而中性线的质量则扩展了最高100 GeV。
2024-07-02 23:34:16 561KB Open Access
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办公提效工具是一款专业的办公辅助提效软件,也是美工处理图片的辅助工具之一。拥有AI创作文章、魔法绘图、PDF工具箱、自动粘贴文本、图片批量处理、长图拼接切图、文本批量操作等功能。图片批量处理:1、批量转换格式:可以将原来的图片批量转为jpg、gif、png等常用的格式,也可以对webp格式的图片进行转码转换,还能设置图片的质量, 2、批量缩放图片: 可以将原图缩放到指定的宽度或高度,也可以将原图按比例缩放。 长图拼接切图:先设置好效果图(画布)的大小,然后添加一张或多张图片,设置保存位置、文件名等选项后,切片高度设置为总图片的高度,就会拼接成1张长图,如果切片高度低于总图片高度,就分切成多张小图。切片高度可以设置随机数。
2024-06-13 10:46:49 8.19MB 图片批量处理
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任意长的整数加减法运算 设计算法,实现一个任意长的整数进行加法、减法运算的演示程序。例如:1234,5123,4512,3451,2345与-1111,1111,1111,1111,1111的加法结果为:0123,4012,3401,2340,1234。基本要求如下: (1) 利用链表实现长整数的存储,每个节点含一个整型变量; (2) 整型变量的范围:-(2^15 -1)~(2^15 -1); (3) 输入与输出形式每四位一组,组间用逗号分隔开。如:1986,8213,1935,2736,3299; (4) 界面友好,每步给出适当的操作提示,并且系统具有一定的容错能力。 至少给出下面的测试数据: (1)0; 0 (2)-2345,6789; -7654,3211 (3)-9999,9999; 1,0000,0000,0000 (4)1,0001,0001; -1,0001,0001 (5)1,0001,0001; -1,0001,0000 (6)-9999,9999,9999; -9999,9999,9999 (7)1,0000,9999,9999; 1
2024-06-11 10:39:34 6KB 长整数的加减
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2024-06-06 08:08:46 525KB
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LDO 电路设计-复旦唐长文
2024-05-24 11:01:56 1MB
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鉴权(Authentication)系统是指验证用户是否拥有进行某些操作或访问某些资源的权限。在Spring Boot2 + Vue2框架下,实现一个手撸鉴权系统可以保证您的应用程序更加安全。 以下是实现这个系统的一般步骤: 1.前端登录页面 首先,在Vue2中需要搭建一个登录界面,来接收用户输入的账号和密码。通过axios等Http库向后端发送POST请求,并带上用户输入的账号和密码参数。 2.后端登录相关处理 在Spring Boot2中编写后台代码,接受前端请求并完成与数据库之间的交互,核对用户输入的用户名和密码是否正确。如果信息正确,Spring Boot2返回token给前端;否则,返回错误消息通知前端。 3.token生成和管理 在得到正确的用户名和密码之后,采用JWT(JSON Web Token)算法生成Token,并将其保存至Redis缓存或浏览器Cookie中,以便于后续请求时验证用户身份。 4.解析Token 在每次向后端发送请求时,前端都需要将之前获得的Token附加在Http Header中发往后端。后端根据请求Header中的Token值,验证该用
2024-05-23 18:46:45 2.8MB spring boot spring boot
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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:49 41KB 神经网络 lstm
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基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2018b及以上版本,matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:35 26KB 网络 网络 matlab lstm
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