生态植物竞争分析 BIOL Ecology 2300有关植物竞争的数据和统计分析。 比较和分析了两个物种之间的植物生物量，以量化在不同植物密度下的种间/种内竞争。 @作者本杰明·安 技术领域 带有tidyverse的R Studio 3.4.4 与基于植物的实验有关的实验工具和技术 发射 可以在R Studio中查看R脚本。 可以使用标准图像（JPG，PNG等）阅读器查看图 目录 目的 实验设计 数据可视化 统计分析 目的 在农业领域，植物竞争动态是轮作，间作，生物病虫害防治和其他适应性策略的基本原理。 了解竞争动态以及种间竞争或种间竞争更强，可以塑造未来的农业技术。 实验设计 在该实验中，分析了小麦（小麦）和萝卜（萝卜）之间种内和种间竞争的影响。 种植不同密度的萝卜和小麦芽，并在五周后比较了小麦的生物量。 为了测试种内和种间竞争，使用了多个实验组。 对照组由两个小麦幼苗组成。 模拟种

1） 编程实现单处理机系统中的进程调度，要求从FCFS、SPF、FPF、时间片轮转算法中至少选择一个； 2） 最后编写主函数对所做工作进行测试。 四．概要设计

对于两个 Java 语言的源程序代码，用哈希表的方法分别统计两个程序中使用 Java 语言关键字的情况，并最终按定量的计算结果， 得出两份程序的相似性。

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2019ZJU_夏季研究 任务是按照论文中的说明重述论文并重做实验。 描述 在教授的指导下，使用Tensorflow实施时空多图卷积网络，以预测乘车需求。 使用的软件包和方法：Tensorflow（1.14），LSTM（单向，三层），GCN（Chevb-net） 纸： 文献评论 本文提出了一种新颖的深度学习模型，称为时空多图卷积网络（ST-MGCN），用于更好地进行区域级乘车需求预测。 而且，该网络更多地关注于遥远区域之间的非欧几里德成对相关性，而不是像许多先前的研究那样关注欧几里德相关性。 这项研究中的挑战来自复杂的时空相关性。 一方面，在不同区域之间观察到复杂的依赖性。 另一方面，不同的时间观测值之间也存在非线性相关性。 为了解决这些挑战，团队首先将非欧几里得相关性（如邻域，功能相似性和区域之间的运输连通性）编码为多个图形。 然后，对于每张图，研究人员使用上下文门控的递归神经网络，

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一、实验目的 通过完成预测分析法的语法分析程序，了解预测分析法和递归子程序法的区别和联系。使学生了解语法分析的功能，掌握语法分析程序设计的原理和构造方法，训练学生掌握开发应用程序的基本方法。有利于提高学生的专业素质，为培养适应社会多方面需要的能力。 二、实验内容 根据某一文法编制调试 LL （ 1 ）分析程序，以便对任意输入的符号串进行分析。 构造预测分析表，并利用分析表和一个栈来实现对上述程序设计语言的分析程序。 分析法的功能是利用LL（1）控制程序根据显示栈栈顶内容、向前看符号以及LL（1）分析表，对输入符号串自上而下的分析过程。 本人用的MFC(图形界面)

本资源为STM32嵌入式课程设计数字温湿度传感器实验，内含全部代码 实验器材: 战舰STM32F103开发板V3版本 实验目的: 学习DHT11数字温湿度传感器的使用. 硬件资源: 1,DS0(连接在PB5) 2,串口1(波特率:115200,PA9/PA10连接在板载USB转串口芯片CH340上面) 3,ALIENTEK 2.8/3.5/4.3/7寸TFTLCD模块(通过FSMC驱动,FSMC_NE4接LCD片选/A10接RS) 4,DHT11传感器一个(接在PG11上). 实验现象: 本实验开机的时候先检测是否有DHT11存在，如果没有，则提示错误。只有在检测到DHT11之后才开始读取温湿 度值，并显示在LCD上，如果发现了DHT11，则程序每隔100ms左右读取一次数据，并把温湿度显示在LCD上。同 样我们也是用DS0来指示程序正在运行。

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