为研究四川盆地西北缘陕南宁强地区汉页1井五峰组-龙马溪组黑色页岩的储层特征,通过对已有X-衍射全岩检测、扫描电镜、有机显微组成测定、岩石热解以及孔隙度、渗透率检测等测定结果进行分析,从岩矿特征、储层物性及地球化学特征等方面进行储层特征研究。结果表明:汉页1井五峰组-龙马溪组黑色页岩矿物组分以石英和粘土矿物为主,脆性矿物含量平均在55%以上;有机质类型主要为Ⅰ型干酪根,有机碳含量含量中等,镜质体反射率平均为1.44%,已经进入热成熟生气阶段;孔隙类型主要有晶间孔、铸模孔以及微裂缝,孔隙度及渗透率比较低,为典型的低孔低渗储层。

渝东南地区地处上扬子前陆盆地川中隆起与黔中隆起之间,古生界发育多套厚层黑色页岩,其中下志留统龙马溪组黑色页岩分布极为广泛,为区内重要的烃源岩。根据探井岩心X-射线衍射测试结果,页岩中粘土矿物的组合类型为伊利石、有序的伊/蒙间层和绿泥石,其中伊利石相对含量最多,平均含量为54%,伊/蒙间层次之,平均含量为36%。在纵向上粘土矿物的组合类型没有变化,但随着埋深的增加,伊/蒙间层不断向伊利石进行成岩转化,绿泥石的含量逐渐降低,埋藏加热作用在成岩过程中起主导作用。粘土矿物的组合类型也反映了干旱的古气候和富含钾、镁、铁离子的古水介质特征,盐碱性水介质在成岩过程中起到了重要的控制作用。伊/蒙间层的间层比和镜质体反射率表明龙马溪组黑色页岩已达到晚成岩阶段,有机质演化属于过成熟期。

选择四川盆地长宁县双河镇上奥陶统五峰组—下志留统龙马溪组新鲜露头剖面,对124个样品进行碳硫含量、Rock-Eval热解分析和有机质碳同位素组成分析。结果显示,五峰组—龙马溪组底部约20 m段TOC含量较高,达3.04%~7.28%,向上残余有机质含量变低(0.81%~1.83%)并趋于稳定。硫含量在0.02%~4.69%,平均为0.95%。龙马溪组页岩δ13Corg值在-31.2‰~-29.4‰,平均-30.1‰,显示有机质以Ⅰ,Ⅱ型为主。TOC与硫含量、δ13Corg之间存在着一定的相关关系。结合龙马溪页岩的岩石学和化石特征,认为控制龙马溪组烃源岩有机质富集的主要原因是海平面升高、气候变暖和深水还原环境,导致有机质产率高且保存好。奥陶系五峰组和志留系龙马溪组底部高有机质海相泥岩是页岩气富集的最有利层段。

针对页岩非均质性强,难以用普通方法描述页岩孔隙结构的问题.以美国Fort Worth盆地石炭系Barnett组页岩和四川盆地志留系龙马溪组页岩为研究对象,基于分形理论和方法,以压汞实验测试结果为基础,对页岩孔隙结构展开定量化研究,计算了不同孔隙的分形维值,通过压汞曲线特征和分形曲线特征探讨了页岩孔隙结构特征.研究结果表明:页岩孔隙在特定范围内具有特定的分形特征,分形维数能够反映页岩内部孔隙结构;两类页岩压汞曲线区别在于大孔和微裂缝的发育情况;由不同形态的压汞曲线算得的分形维数双对数曲线也具有不同形态,计算分形维数时需按照不同形态分段拟合.龙马溪组页岩和Barneett页岩相比,孔隙结构更加复杂.

在航空器领域中，四轴飞行器因其独特的飞行性能、操作简便和灵活性，已经成为众多爱好者和专业应用领域的首选。四轴飞行器，也就是通常所说的四旋翼无人机，是一种具有四个旋翼的飞行器，每个旋翼都配备了一个电机，通过不同旋翼的转速变化来实现飞行器的稳定悬停、前进、后退、左右移动、上升和下降等操作。 这类飞行器的设计和制造涉及到众多技术领域，包括但不限于机械设计、电子工程、控制理论以及材料科学等。学习制作四轴飞行器不仅需要了解其基本原理，还需要掌握一定的DIY动手能力，以实现对飞行器各个部件的装配和调试。此外，编程和对飞行控制系统的理解同样至关重要，因为飞行器的稳定性与智能程度在很大程度上取决于飞行控制程序的设计。 本课程提供的板框，即飞行器的骨架框架，是构建四轴飞行器的基石之一。它不仅是承载电子设备的平台，也是维持整体结构稳定的关键组件。一个优质的板框需要具备足够的强度和刚性，以承受飞行时产生的力矩和震动。在选购或自制板框时，需要特别注意其材料的选用、尺寸规格以及设计的合理性。 小马哥四轴课程板框的出现，为那些无法参与线下群组学习的爱好者提供了便利。通过这个课程，学习者可以在家中跟随教学资料自行组装和学习四轴飞行器的相关知识。DragonFlyV2_study_outline.dxf文件可能是一个详细的框架设计图，用于指导学习者或爱好者按照指南去制作或者理解四轴飞行器的板框结构。这个文件极有可能包含了组装指导、板框尺寸标注、以及必要组件的布局等详细信息。 学习四轴飞行器制作和飞行，对培养动手能力、理解控制理论以及提升工程实践能力都有极大的帮助。对于未来有志于进入机器人、自动化控制、航空航天等相关行业的人士而言，这将是一次宝贵的学习和实践机会。掌握这一技术，不仅能开拓个人技能，还能够在激烈的市场竞争中增加个人的竞争力。 当然，学习过程中也不可忽视安全问题。四轴飞行器虽然操作简单，但同样具有一定的危险性，特别是在操作不当或飞行器本身存在问题的情况下。因此，在学习过程中，应当严格按照操作规程行事，确保飞行器的稳定性和安全性。此外，了解并遵守当地的法律法规也是飞行爱好者必须履行的责任。 随着技术的发展，四轴飞行器的应用领域越来越广泛，从最初的航拍摄影到如今的农业巡查、应急救援以及物流配送等，其价值和意义正逐步被人们认可和发掘。掌握这门技术，不仅能为个人增添一项独特的技能，还可能为社会带来创新和进步。

亚马逊云计算培训教材是一份专为学习者设计的实践导向型教程，旨在帮助用户深入了解和掌握亚马逊AWS（Amazon Web Services）的云服务。这份教材通常包括两天的动手实验室环节，让学员能够通过实际操作来加深对云计算概念和技术的理解。 在云计算领域，AWS是全球领先的提供商，提供了包括计算、存储、数据库、分析、机器学习、物联网等多种服务。通过这份教材，学习者将有机会接触以下关键知识点： 1. **云计算基础**：了解云计算的基本模型，如IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务），以及AWS如何在这些模式下提供服务。 2. **EC2（Elastic Compute Cloud）**：AWS的核心计算服务，允许用户启动和管理虚拟服务器，称为实例。学习如何选择合适的实例类型、配置自动扩展和使用弹性IP地址。 3. **S3（Simple Storage Service）**：无服务器的存储服务，用于存储和检索任意数量的数据。学习如何创建存储桶、设置访问权限和使用版本控制。 4. **VPC（Virtual Private Cloud）**：在AWS云中构建安全的私有网络。学习如何规划网络拓扑、配置子网、设置路由表和NAT网关。 5. **RDS（Relational Database Service）**：管理关系型数据库的服务，支持MySQL、PostgreSQL等。了解如何创建数据库实例、设置备份和恢复策略。 6. **Lambda**：事件驱动的计算服务，无需预置或管理服务器。学习如何编写无服务器应用程序，响应事件并处理数据。 7. **CloudFormation**：模板化工具，用于自动化资源的部署和管理。理解如何编写CloudFormation模板，实现基础设施即代码。 8. **IAM（Identity and Access Management）**：用于控制AWS资源的访问权限。学习如何创建用户、组、策略和权限，确保安全访问。 9. **CloudWatch**：监控和日志管理服务。了解如何收集和分析性能指标，设置警报和触发自动操作。 10. **DynamoDB**：全托管的NoSQL数据库服务，提供高吞吐量的读写能力。学习如何创建表、设置全局二级索引和使用TTL（Time to Live）功能。 通过“AWS Labs Workbook v2.2”这样的实践手册，学员将有机会亲手操作上述服务，从而加深理解和提升技能。实践中，他们将遇到问题解决、故障排查和最佳实践的应用，这些都是成为一名合格的AWS解决方案架构师或云工程师所必需的技能。通过这份教材，学习者不仅能理论联系实际，还能为AWS认证考试做好准备，进一步推动其职业生涯在云计算领域的发展。

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内容概要：该报告通过对大量亚马逊用户购买行为的问卷调查，分析了个性化推荐采纳度、客户评论重视度、产品评分的准确性以及总体购物体验等因素如何共同作用于消费者的购买意愿。利用SPSS工具进行了描述性分析、独立样本T检验、因子分析及线性回归等多种统计方法的研究。最终结果指出虽然个性化推荐和良好的购物体验有助于增强购买欲，但是其影响程度并未达到统计学意义上的显著水平。同时，不同性别的购买频率存在差异，特别是女性用户的购买频率高于男性。 适用人群：适用于电商平台运营管理者、市场营销专业学生和学者以及致力于改善用户体验的设计专家们 使用场景及目标：帮助企业理解并提升关键影响因子，比如个性化推荐的质量或顾客评论的真实性等；指导企业在促销活动中针对性地制定策略以刺激更多人的购买意图。 其他说明：本文档深入剖析了各影响因素间的关系及其背后的心理动机机制，提出了改进建议，例如加强对女性群体的服务体验巩固和针对男性市场的营销策略探索。此外，文中还提供了有关用户调研的数据详情介绍，为后续相关研究奠定了坚实的基础。

基于纳米金标记-适配体识别的伏马菌素B1可视化检测新方法，王文凤，吴世嘉，本研究基于核酸适配体识别和纳米金变色效应构建了伏马菌素B1（FB1）的可视化检测新方法。实验以纳米金为载体，首先在纳米金表面组�

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种在统计建模中广泛应用的概率模型，尤其在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域。在这个HMM_Study项目中，我们将深入探讨HMM的核心概念，以及如何利用Python实现前向算法、维特比算法和前向后向算法。 我们要理解HMM的基本构成：状态（State）、观测（Observation）和转移概率（Transition Probability）。在HMM中，系统处于一系列不可见的状态，每个状态会生成一个可观察的输出。状态之间的转移和观测的产生都遵循概率分布。 1. **状态**：这些是模型内部的隐藏状态，它们决定了模型的行为，但通常不能直接观测到。 2. **观测**：基于当前状态产生的可观察事件，是外界可以看到的输出。 3. **转移概率**：描述了模型从一个状态转移到另一个状态的概率。 接下来，我们讨论三种核心算法： 1. **前向算法（Forward Algorithm）**：这是一种动态规划方法，用于计算在给定观测序列下，模型处于任意时间步的状态概率。它通过维护前向变量α_t(i)，表示在时间t观测到前t个符号且处于状态i的概率。 2. **维特比算法（Viterbi Algorithm）**：该算法找出最有可能生成观测序列的状态序列，即找到一条具有最高概率的路径。它通过维护维特比得分δ_t(i)和最优父状态π_t(i)，表示在时间t观测到序列时，处于状态i的最可能路径。 3. **前向后向算法（Forward-Backward Algorithm）**：结合了前向算法和后向算法，后向变量β_t(i)表示在时间t之后，观测到剩余序列时处于状态i的概率。这个算法常用于计算任意时刻t的“完整数据”对数似然，或者用于计算状态的条件概率。 在Python实现这些算法时，我们需要定义模型的初始概率、状态转移矩阵和观测概率矩阵。使用这些矩阵，我们可以编写函数来执行上述算法。例如，`forward()`函数将实现前向算法，`viterbi()`函数用于维特比解码，而`forward_backward()`函数将执行前向后向算法。 在实际应用中，HMM还涉及到学习问题，即如何估计模型参数。常见的方法有Baum-Welch算法（EM算法的一个特例），它通过迭代优化模型参数以最大化观测序列的似然性。 HMM_Study项目提供了一个学习和实践HMM及其算法的平台，特别是对于那些想在自然语言处理或语音识别领域进行深入研究的人来说，这是一个很好的起点。通过理解和掌握这些算法，我们可以构建更复杂的系统，解决实际问题，如词性标注、语音识别等。在Python环境中实现这些算法，不仅有助于理论的理解，也有助于提高编程技能，使开发者能够更好地应用这些工具到实际项目中。