系统特色：独立语言包，可便捷应用于不同行业的企业；永久免费，完全开源！ 　　系统主要包括： 　　１.查看所有数据　简化＆美化主界面，更加一目了然； 　　２.添加＆修改数据 　　　主要内容包括：公司名称，联系人，职位，地址，邮编，电话，传真，网址，邮件，产品分类，自定义分类，省份，地区，客户类型，客户星级，客户来源，客户描述，备注，企业法人，法人生日，私人手机，私人邮箱，注册资金，成立日期，ＭＳＮ，ＱＱ等； 　　　隐藏更新数据：录入日期，有效期（默认一年），最后更新日期三项； 　　　增加便签，随时记录客户跟踪情况； 　　３.高级搜索 　　　提供：公司名称，联系人，地址，电话，地区，产品分类，星级，客户类型，操作员，编号等十项组合查询； 　　４.跟踪记录查询　（操作员拥有部分功能，管理员有全部功能；） 　　　客户维护记录集查询，方便管理层随时查看操作员的客户跟进情况； 　　５.数据导出Excel　（操作员拥有部分功能，管理员有全部功能；） 　　　根据操作员、客户类型、公司地址、部门等条件，导出.CSV为后缀的Excel格式文件，包括客户的所有信息； 　　６.数据转移　（仅管理员功能） 　　　列表操作员所有客户，并选择性转移到另外一个操作员名下，也可以全部转移； 　　７.用户管理　（仅管理员功能） 　　　管理员创建＆修改合法登录账号，包括登录用户名，真实姓名，密码，用户等级，部门； 　　８.系统设置　（仅管理员功能） 　　　用户等级设置、部门&分公司设置、客户来源设置、客户类型设置、客户星级设置、产品分类设置、便签类型设置以及职位设置； 　　９.数据库管理　（仅管理员功能） 　　　包括数据库压缩，备份，恢复和系统空间占用情况； 　　１０.修改密码　管理员设置默认密码后，操作员可以自行修改，存储格式为ＭＤ５加密；

基于Docker容器化部署的人大金仓KingbaseES_V8_R3_数据库管理系统镜像项目_支持MacOS_Windows_Linux多平台跨系统运行的国产关系型数据库解决方案_.zip操作系统实用技巧与实战项目 Docker技术已经成为现代软件部署的主流方法之一，它通过容器化技术实现了应用的快速部署、隔离运行和方便的迁移。人大金仓的KingbaseES数据库管理系统是一款国产的关系型数据库产品，它支持结构化数据的存储、查询、管理和分析。在当今信息化快速发展和数据安全日益受到重视的大背景下，国产数据库的开发和应用显得尤为重要。V8 R3版本的KingbaseES是该系列的更新版，相较于旧版本，它在性能、安全性、易用性等方面都有了显著的提升。 本项目主要目的是提供一个基于Docker容器化技术部署KingbaseES-V8-R3数据库管理系统镜像的方案，该方案能够支持MacOS、Windows和Linux等多操作系统平台，解决了国产数据库在不同操作系统环境下的兼容性问题。这样的跨平台解决方案不仅为开发者提供便利，也使得用户在选择操作系统时有更大的灵活性。 该镜像项目具备了多项实用技巧，比如如何快速启动和停止数据库服务、如何进行数据库的备份与恢复、如何进行性能调优等。此外，通过实战项目的构建，用户还可以学习到如何将KingbaseES-V8-R3部署到生产环境，并确保其稳定运行。项目中包含的文档和示例代码，可以帮助用户快速入门和深入理解，同时也会涉及到一些高级特性，比如集群部署、高可用架构设计等。 从具体操作来看，开发者可以利用Docker容器化技术的优势，把数据库管理系统打包成一个轻量级的容器镜像。这样一来，开发和测试环境的搭建就可以高度一致，极大地提高了开发效率并降低了环境配置的复杂性。同时，通过Dockerfile的编写和镜像的定制，用户还可以根据自己的需求来调整和优化数据库服务的运行环境，使得KingbaseES-V8-R3数据库管理系统更加贴合实际的应用场景。 此外，随着容器技术的不断发展，容器云平台也在逐步成为云服务的新趋势。而本项目提供的Docker镜像方案，也为KingbaseES-V8-R3数据库的云端部署和运维打下了良好的基础。开发者和运维人员可以轻松地将容器化部署的应用迁移到云平台，进一步实现资源的弹性伸缩和自动化管理。 该项目所提供的KingbaseES-V8-R3数据库管理系统镜像，结合了Docker容器化技术的便捷性和跨平台的兼容性，不仅为国产数据库的应用推广提供了强有力的技术支持，也为数据库的日常管理和运维工作提供了高效的解决方案。

在质子质子碰撞中心处的质子质子碰撞中，用CMS检测器在伪迅速度$$-6.6 <\ eta <-5.2 $ $ -6.6 <η<-5.2的情况下，测量了平均总能量及其强铁和电磁分量。 质量能量$$ \ sqrt {s} = 13 \，\文本{TeV} $$ s = 13TeV。 结果表示为在$$ | \ eta | <2 $$ |η| <2区域中带电粒子多重性的函数。 该测量对在很宽的伪快速区域上由潜在事件结构引起的相关性敏感。 将对撞机实验和超高能宇宙射线物理学中常用的蒙特卡洛事件发生器的预测与数据进行了比较。 所有被考虑的发电机都高估了进入强子的能量比例。

内容概要：本文提出了一种名为Efficient Multi-Supervision（EMS）的方法，旨在高效利用远距离监督数据（DS数据）来增强文档级关系抽取（DocRE）模型的性能。与传统方法不同，EMS通过两个关键组件实现这一目标：文档信息量排序（DIR）和多源监督排名损失（MSRL）。DIR从大规模DS数据集中筛选出最具信息量的文档，形成增强数据集；MSRL则通过整合来自远距离监督、专家预测和自监督的多源信息，减轻噪声标签的影响，提高训练效率和模型性能。实验结果表明，EMS不仅显著提升了DocRE模型的表现，还大幅减少了训练时间。 适用人群：从事自然语言处理（NLP）研究的专业人士，特别是关注文档级关系抽取领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标：①需要高效利用大规模远距离监督数据来提升文档级关系抽取模型性能的研究；②希望减少预训练时间和成本，同时保持或提高模型精度的应用场景。 其他说明：本文展示了EMS在DocRED数据集上的优越表现，通过对比实验验证了其相对于现有方法的优势。此外，作者还讨论了EMS的局限性和未来改进方向，如对专家模型能力的依赖、增强数据集学习效率较低等问题。

农业知识图谱（AgriKG）是一种针对农业领域的信息检索、命名实体识别以及关系抽取的专门工具。它以图谱的形式组织农业相关的知识点，实现了农业信息的有效链接和检索。知识图谱通过链接不同的数据实体，创建了一个包含大量农业相关知识节点和关系的网络。在这个网络中，节点代表农业领域的实体，例如作物、农业技术、农药、土壤类型等，而边则代表实体间的关系，如种植区域、使用方法、生产过程等。 信息检索方面，农业知识图谱提供了一种更为精准和智能的搜索方式。用户可以使用自然语言查询，系统会根据图谱中的实体和关系，给出相关的搜索结果。这不仅提高了检索的准确度，也极大地丰富了检索结果的相关性和多维性。 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项重要技术。在农业知识图谱中，命名实体识别用于从文本中识别出具有特定意义的实体，如特定的动植物名称、农药化学名称等。这一步骤是构建知识图谱的重要基础，因为只有准确识别出文本中的实体，才能进一步确定实体间的关系，从而形成图谱。 关系抽取是知识图谱构建过程中的另一关键步骤，它涉及从文本数据中识别并抽取实体间的关系。在农业知识图谱中，关系抽取帮助系统捕捉到不同农业实体之间的相互作用和联系，比如某种作物与其生长条件之间的关系，或是特定的农业政策如何影响农产品的价格等。通过关系抽取，农业知识图谱能够更好地揭示实体间复杂的网络结构，为农业生产、科研、管理提供决策支持。 农业知识图谱通过整合农业领域的海量信息，以结构化的方式揭示了实体和实体间的关系，极大地促进了农业信息的智能化检索和应用。它不仅可以帮助科研人员发现新的研究方向，也能辅助农业工作者进行精准农业实践，更可以为政策制定者提供科学决策的依据，从而推动农业的可持续发展。

HL7和DICOM在Worklist系统中是互补的关系，它们各自承担不同的角色，但协同工作以实现完整的医疗信息系统集成。DICOM Worklist主要用于影像设备获取患者和检查信息，基于DICOM协议，而HL7 Worklist用于更广泛的医疗信息系统间的数据交换，基于HL7协议。两者通过数据流向示例、字段映射关系、实际系统中的协作、工作流程和技术实现考虑等方面进行详细说明，展示了HL7和DICOM如何在实际应用中协同工作，实现从预约到执行的完整流程。 HL7与DICOM在医疗信息系统中的集成是至关重要的。DICOM（医学数字成像和通信）Worklist主要用于影像设备如CT、MRI等获取患者的检查信息，确保设备能够正确识别和处理特定患者的预约和检查。这一协议让影像设备可以访问并更新患者的预约信息、检查请求和报告等数据。DICOM协议通过数据模型和网络服务提供患者、研究、系列和影像的管理功能，支持医疗影像数据的查询和检索，以便于影像设备和工作站在医疗环境中高效运行。 与此同时，HL7（健康水平七）是另一种医疗信息交换标准，它涉及更为广泛的医疗信息系统之间的数据交换，如病人登记、预约安排、临床报告等。HL7通过定义了用于健康护理信息交换的消息格式和数据结构，使得不同系统能够交换患者信息。HL7协议支持多种消息类型，包含预约、患者注册、报告、实验室结果等，是实现医院信息系统、电子病历、临床信息系统之间数据交换和互操作性的关键。 HL7和DICOM的互补关系体现在它们在Worklist系统中的协同工作。例如，在患者的预约阶段，HL7协议会被用于在不同医疗信息系统之间交换患者的基本信息，包括身份识别、预约详情等。当患者到达影像科准备进行检查时，DICOM Worklist会被用来获取详细的检查信息，并指导影像设备进行检查。在此过程中，HL7协议提供的信息是DICOM工作列表数据的基础，确保设备能够正确地识别患者和检查要求。 两者集成的关键在于字段映射关系的建立。HL7消息中的数据需要映射到DICOM协议的数据字段中，保证影像设备能够正确读取和处理HL7提供的信息。例如，HL7中的患者ID、姓名、性别、出生日期等信息需要与DICOM中相应的字段相对应，以确保患者数据的准确性和一致性。 在实际系统中，HL7和DICOM的协作涉及多个层面。医疗信息系统将使用HL7协议进行日常数据交换和管理，而影像设备则依赖于DICOM协议进行影像获取、处理和存储。当涉及到影像检查的预约、调度和结果报告时，两种协议则需要紧密协作，共同完成从患者预约到检查执行的整个工作流程。 技术实现上，这种集成需要软件开发人员对HL7和DICOM标准有深入的理解。他们需要开发能够处理HL7消息和DICOM对象的软件包和源码，确保不同系统间的数据能够顺畅流通。例如，通过开发中间件来实现HL7与DICOM的接口，使得信息可以在不同系统间无缝传递。此外，还需要考虑工作流程的优化，确保在预约、患者信息的获取、检查的执行和结果的分发过程中，信息能够准确无误地传达给各个利益相关方。 HL7和DICOM Worklist在医疗信息系统中的集成实现了不同系统间的数据共享和流程自动化，提升了医疗服务效率，并确保了患者信息的安全和隐私。通过将HL7与DICOM结合，医疗行业能够构建起一套高效、协同、全面的工作流程，从而改善患者体验，并提升医疗机构的整体运作效率。

针对溶解气驱油藏渗流方程的强非线性,在前人定义两相拟压力函数基础上,采用Boltzmann变换对方程进行求解,得到一种形式简单而精度较高的压力与饱和度的近似关系式。此方法虽然是从一维线性渗流模型导出的,它同样适用于一维径向渗流、应力敏感储层及其他渗流情形。该模型为油气两相渗流方程的解析或半解析求解提供了计算基础。

非厄米超表面研究：偏振转换EP与本征值关系的深入探索与复现：2021年Science正刊成果展示——基于FDTD与Matlab的计算系统分析,非厄米超表面偏振转换：复现2021正刊Science案例的EP与本征值研究,非厄米超表面偏振转EP和本征值： - 复现：2021正刊science； - 关键词：超表面，非厄米EP，偏振转、本征值和本征态 - 软件：FDTD，matlab（计算系统本征值，也可以不用，在FDTD内脚本处理） ,非厄米超表面; 非厄米EP; 偏振转换; 本征值; FDTD; matlab,非厄米超表面：复现Science偏振转换与本征值分析

简要中文翻译： 加载YOLOv8模型进行姿态检测。 定义人体关键点之间的连接关系和颜色。 检测关键点并绘制在视频帧上。 根据关键点之间的关系绘制连接线。 使用摄像头捕获视频并实时进行姿态检测。 显示带有关键点和连接的实时视频流。 按 q 键退出程序。 在深入探讨如何加载YOLOv8模型进行姿态检测之前，首先需要了解YOLOv8模型的背景与姿态检测的含义。YOLO（You Only Look Once）系列是一种流行的目标检测框架，因其速度快和准确率高而被广泛应用于实时视频处理任务中。而姿态检测是计算机视觉的一个分支，它旨在通过算法识别和跟踪人体各个部位的位置，如四肢和躯干等。 在此基础上，我们开始详细介绍如何操作： 1. 加载YOLOv8模型：首先需要获取预训练的YOLOv8模型文件，然后使用适当的数据加载代码将其读入内存。在Python环境中，通常使用像是OpenCV或者PyTorch这样的深度学习库，以方便地导入模型并进行后续处理。 2. 定义人体关键点与颜色映射：人体姿态检测中，关键点通常指的是人体各个关节和身体部位的中心点，如肩膀、肘部、腰部、膝盖等。这些点需要被准确地识别，以便于后续的分析和图形绘制。同时，为了在视频帧中清晰展示关键点，需要为每个关键点定义颜色，并将其映射出来。 3. 关键点检测与绘制：使用加载的YOLOv8模型对视频帧进行处理，模型会输出每个关键点的位置。这些位置信息将被用来在视频帧中绘制标记关键点的图形（通常为圆点）。这个过程需要对视频帧进行逐帧处理，以实现实时的姿态检测。 4. 关键点间连接关系的绘制：在关键点检测并绘制完成后，接下来的工作是根据人体解剖结构，将这些点连接起来。一般会定义一套规则，确定哪些点应该通过线条连接，并使用这些规则绘制出完整的姿态图谱。这一步骤是姿态检测中非常重要的一个环节，它将分散的关键点信息转化为了连贯的人体姿态表示。 5. 实时视频姿态检测：为了实现实时监控和检测，需要使用摄像头作为视频源。通过摄像头捕获连续的视频帧，应用前面提到的关键点检测和绘制算法，实时输出带有关键点和连接线的视频流。这通常需要将整个检测过程封装在一个循环中，并且该循环以固定的频率运行，以保证与视频帧的同步。 6. 控制程序退出：为了方便使用者操作，程序需要响应用户的输入，例如在本例中，按下"q"键可以退出程序。 以上六个步骤共同构成了加载YOLOv8模型进行姿态检测的完整流程，涉及到了从模型加载、关键点定义、视频处理到用户交互等关键技术环节。在实际应用中，还可能会涉及一些额外的优化步骤，比如算法调优、模型训练等，以提高检测的准确率和速度。 整个过程是一个结合了计算机视觉、深度学习和实时视频处理技术的复杂任务，需要多种技术的综合运用才能完成。而通过Python编程语言及其生态中的各类库，可以较为便捷地实现上述功能。

基于Comsol计算手性介质特殊本构关系的构建与内置表达式推导修改研究,基于Comsol计算手性介质特殊本构关系的构建与内置表达式推导修改研究,Comsol计算手性介质。 特殊本构关系构建，内置表达式的推导与修改。 ,核心关键词：Comsol计算; 手性介质; 特殊本构关系构建; 内置表达式推导; 表达式修改。,Comsol计算手性介质特殊本构关系与表达式推导 在当今物理学研究中，手性介质作为一类特殊的物质状态，因其独特的光学性质和电磁特性受到了广泛关注。手性介质是指在微观层面上，其结构呈现出某种不对称性的物质，这种特性直接影响到介质的电磁响应和传播特性。在电磁学中，本构关系是描述介质如何响应外部电磁场的数学关系，对于手性介质而言，其本构关系比非手性介质要复杂得多。因此，构建精确的手性介质特殊本构关系对于理解和设计新型材料、设备具有重要意义。 Comsol Multiphysics是一种广泛使用的有限元分析软件，它能够模拟物理过程，包括电磁学、流体力学、结构力学等多物理场耦合问题。利用Comsol软件构建手性介质的特殊本构关系，需要对软件中的物理场进行深入理解和定制化的编程。内置表达式是Comsol软件中用于描述物质属性和物理规律的一种高级功能，通过内置表达式的推导和修改，可以实现对手性介质特性的精细调控。 手性介质的特殊本构关系通常涉及到介电常数和磁导率的张量形式，以及与频率相关的色散关系。这些关系描述了在不同频率和不同方向上，电磁波在手性介质中传播时的响应。构建这样的本构关系模型需要考虑手性介质内部的微观结构以及电磁波与介质相互作用的机制。 本研究的目标是深入探讨手性介质的电磁特性，特别是在Comsol软件环境中，如何构建和推导适用于手性介质的特殊本构关系。通过对内置表达式的推导和修改，研究者能够获得更准确的计算结果，并且能够优化手性介质在实际应用中的性能，比如在微波吸收、光学器件设计等领域。 手性介质的研究不仅限于理论层面，它的实际应用前景也非常广阔。例如，手性介质可以用于制造高性能的偏振器、隔离器等光学元件，或者在生物医学成像、无线通信中发挥作用。因此，对手性介质特性的深入研究，将对光学材料学、电磁学、以及相关工程领域产生重要影响。 在进行手性介质特殊本构关系的研究时，不仅要依靠先进的模拟软件，还需要结合实验测量和理论计算。通过实验数据验证模拟结果的准确性，并通过理论分析来指导模拟过程中的参数设置，这三者相辅相成，共同推进手性介质研究的深入发展。 基于Comsol软件对手性介质特殊本构关系的构建与内置表达式的推导和修改是一个跨学科的研究课题。它涉及到了数学建模、物理仿真和材料科学等多个领域。这一研究不仅能够丰富我们对于手性介质电磁特性的理解，还能推动相关技术的创新和发展。