玫瑰知识简介

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让爱情赢在起跑线上看,今天你送玫瑰了吗?

我们的时代在发展,也在进步,玫瑰已经不在是仅仅可以用来表达爱情的礼物。玫瑰除了可以装饰我们的家,可以泡茶,它也被添加进各式各样的护肤品中,是名符其实的美肤王牌。面膜、乳液、护手霜、沐浴乳……只要你能想到的日常美妆用品,都能找到玫瑰成分的单品。这是因为玫瑰不仅香气宜人,它精致的花瓣中还含有能够修复皮肤和减轻炎症的抗氧化成分。玫瑰香氛作为全球女性最广泛喜爱的味道,能安抚情绪,让人感觉轻松愉悦。

为什么大家都喜爱玫瑰?

奢华,成熟、女性化,玫瑰是我觉得精致女人该有的味道,玫瑰是最好闻的味道,没有之一!人们总是为了玫瑰痴狂,关于美容和化妆品最早的一份记录中就有玫瑰的身影。根据化石记载,在35万年前,玫瑰原本分布在亚洲和中东地区,这些美妙的花朵以它们的姿态和香气为无数诗人带去了诗歌的灵感。古埃及人把玫瑰煮开后制成化妆品和唇膏,并在其中加入芳香油,用来做清洁剂并抵抗沙漠风暴带来的侵蚀。而据传说,埃及艳后在会见Marc Anthony时,会在房间中摆满玫瑰花,以期当他再闻到玫瑰味道的时候能想起自己。

玫瑰玫瑰我爱你

玫瑰是女人的好朋友,它不仅象征着美好的爱情,还能让我们的肌肤变得红润剔透。玫瑰产品的护肤品一般都有滋润美白的作用。常用玫瑰精油和服用玫瑰花茶,还能调节荷尔蒙,让你拥有女人味!

赠人玫瑰,手有余香,玫瑰不仅仅是有香气那么简单,它的色、味、触感都与美有关。很少植物像玫瑰那样,即使是敏感肌肤也可以无负担的亲近,是天然花朵中最具护肤价值的。玫瑰的滋养、美白已经舒缓功效在秋冬一向是备受关注的主流保养成分。而在换季气温多变及干燥的肌肤。玫瑰系护肤品的力量不容小觑哦。夏末秋初,玫瑰系女人,想不爱你都难!

1.玫瑰花水:作为纯天然空气清新剂在室内喷几下,可以杀菌、留香,促进皮肤血液循环,增加新陈代谢效果尤佳。补水、保湿、滋润、防皱,保持肌肤揉嫩光泽。适用于中干性、衰老性肌肤。玫瑰花水可以作为保湿爽肤水,也可以敷脸,保持肌肤弹性与活力的很好选择!玫瑰花含丰富的维生素abcek,以及单宁酸,能改善内分泌失调。对消除疲劳和伤口愈合也很有好处!

甜言蜜语万句,不如鲜花一束!她那甜甜的笑来自你一束鲜花!

2.大马士革玫瑰:是保加利亚种植的主要的玫瑰品种,也是世界公认的优质玫瑰品种。叶片为灰绿色,花茎上有硬毛;开重瓣花,花瓣边缘颜色稍浅,有绸缎般的质感;纯粹、细致的花香使其冠压群芳,成为油用玫瑰中的上品,因而被广泛种植用以提取玫瑰精油。

大马士革玫瑰精油被认为是玫瑰精油的极品。大马士革玫瑰中含有300多种化学成分(如香茅醇、香叶醇等数百种芳香物质、有机酸等有益美容的物质),还有人体需要的18种氨基酸及微量元素等。其中对人体有效成分高达120多种,比国内已有的玫瑰品种多了80余种。其精油主要成分所对应功效可见下表:

以大马士革玫瑰花为原料开发出的玫瑰精油、净油、玫瑰浸膏是极名贵的天然香精、香料、美容以及化妆品生产的重要原料,同时也是制药、茶饮、食品、烟草、酒业等不可缺少的原材料。随着人们对玫瑰精油了解的加深和保健意识的提高,玫瑰精油也逐渐加入到了保健食品原料大军的行列,其最主要的作用就是针对女性的养颜特效。例如静佳Jplus大马士革玫瑰水润系列,就可以达到保湿、美白、淡斑等功效。

知识在社会中的应用

社会中知识的应用 哈耶克 李红兵 译 再版于美国经济评论,XXXV,4号;1945年9月,519-30页。 在试图构建一个合理经济秩序时,我们希望解决的问题是什么?一些熟悉的假设是这个问题非常简单。如果我们拥有相关的信息,如果我们能从给定的参数中开始,如果我们能够掌握可行方式,这个问题仅仅是一个推理而已。也就是说,可行方式的最好应用这个问题的答案暗含在我们的推理中。必须充分掌握解决问题的最优方式的条件,能用数学公式清晰陈述:用最简洁的方式讲,即在所有不同的使用过程中,任何两个商品或元素的替代率必须相同。 然而,社会遇到的并不是所强调的经济问题。我们开发的解决逻辑问题的经济计算方式,尽管是解决社会经济问题的关键步骤,但并不能为之提供答案。理由是,经济计算方式启动的数据为全社会并不能提供于能够启示的单个头脑,当然,也不能这样提供。 准确地讲,合理经济秩序问题的特征是由以下事实决定的,必须利用了解的情况并不是一个集中整合的形式,而是经常以分散不完整的小点或者是每个人头脑中相互矛盾的知识点的形式存在。因此,社会经济问题不仅仅是收集给定资源的问题—如果“给定”的意思是给定专门凭借此数据解决问题的单个头脑。而是如何充分利用社会成员知晓的资源的问题,对于其目的性,只有这些成员知晓。简单说来,就是对不完整的知识使用的问题。

我想,问题的本质特征已经被掩盖,而没有被完善后的,特别是由数学公式得出的经济理论阐述清晰。尽管本章中我只要解决的问题是合理经济秩序的问题,但是我还是会不由自主地联系到一些方法问题。我希望提出的观点的确是不同推理路径融合的结论。但是,现在回顾这些问题,并不是偶然。我认为,目前经济理论和经济政策的很多争论同是来源于对于社会经济问题本质的误解。这个误解反过来产生于我们在处理自然现象过程中形成的思维习惯的不正确的转录。 我们通常用语言“计划”来描述对于如何分配可行资源的复杂决定。在这个意义上,所有的经济活动都是计划;在很多人共同劳动的社会中,某种程度上这个计划必须基于一些知识,这些知识一开始并不赋予决策者,而是其他人通过某种方式传递给决策者。对于任何解释经济过程的理论的知识的传递方式以及如何充分使用这些散布知识的方式至少是经济政策的主要问题之一-或者是设计有效的经济体系得过程。 问题的答案与其他问题紧密相关,如,谁做的计划,这是所有的经济计划聚焦争论的问题。这个争论不是是否作出计划,而是对于经济秩序的问题是由一个官方制定还是由很多个人划分。详细地讲,现代论战中使用的术语计划指的是集中计划—根据一个统一计划的整个经济体制方向。另一方面,竞争意味着很多单个人对于计划的分散。很多人谈论但不喜欢的两者的中间地带是委托给工业组织,即垄断。 这些体系更有效的途径主要是能否充分利用现有知识。即,主要依靠是否我们能在一个集中权威下继承分布于不同个人的知识,或者是传递这些额外知识给个人,促使他们与这些秩序的计划相结合。 很显然,对于不同的知识其重要性是不一样的。我们问题

数据挖掘简介

数据挖掘综述

数据挖掘综述 摘要:数据挖掘是一项较新的数据库技术,它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库,从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识,用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术,本文首先对数据挖掘进行概述,阐明数据挖掘产生的背景,数据挖掘的步骤和基本技术是什么,然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词:数据挖掘,算法,数据库 ABSTRACT:Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代.随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展,数据库技术也进入一个全新的阶段,即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据,并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时,也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代.海量信息给人们带来许多负面影响,最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition,信息状态转移距离,是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此,人们迫切希望能对海量数据进行深入分析,发现并提取隐藏在其中的信息.以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能,无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下,数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前,先制定采取什么样的步骤,每一步都做什么,达到什么样的目标是必要的,有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型,来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括:1定义商业问题;2建立数据挖掘模型;3分析数据;4准备数据;5建立模型;6评价模型;7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了

Linux系统知识简介

Linux系统知识简介 目录 1 案例描述 (2) 2 案例分析 (2) 2.1 Linux基本结构 (2) 2.2 文件系统类型 (2) 2.3 Linux的文件类型及文件属性 (6) 2.4 Linux系统目录结构 (7)

关键词: Linux基本结构、文件系统类型、文件类型、目录结构 摘要: 本案例主要介绍了Linux系统的基本结构、支持的文件系统类型、文件类型及属性和目录结构

1 案例描述 由于视频会议平台是基于Linux操作系统开发的,并在其上运行,本案例对Linux系统一些基础知识简要介绍,希望能够促进对Linux的掌握,进而对测试起到帮助。 2 案例分析 2.1 Linux基本结构 Linux操作系统从结构上划分为四部分:内核、运行期库和系统程序、SHELL、实用工具程序。 2.1.1 Linux内核 内核是系统的内脏,是运行程序和管理像磁盘、打印机等硬件设备的核心程序。主要包括文件管理、设备管理、内存管理、模块管理、网络管理、进程管理。 2.1.2 运行期库和系统程序 封装了内核向外提供的功能接口,将这些功能加入一定的权限检查后,通过自身的应用接口提供个一般的用户进程使用。 2.1.3 Linux Shell Shell是个系统程序,是一个命令解释器。Linux支持的常见的Shell: 1)Bourne Shell:贝尔实验室开发 2)BASH:GNU(GNU Is Not UNIX)的Bourne Again Shell,缺省 3)Korn Shell:是对Bourne Shell的发展,与Bourne Shell兼容 4)C Shell:SUN公司Shell的BSD(Berkeley Software Distribution)版本 2.1.4 实用工具程序 用户用来完成特定工作的程序,比如Open Office。 2.2 文件系统类型 以root用户登陆Linux,进入/lib/modules/2.6.18-194.e15/kernel/fs目录执行命令(不同Linux发行版本的fs目录有些不同你可以用查找fs文件夹的方法找到它): 常用的文件系统的发展情况介绍如下: 1)ext ext是第一个专门为Linux的文件系统类型,叫做扩展文件系统。它在1992年4月完成的。它为Linux的发展取得了重要作用。但是在性能和兼容性上存在许多缺陷。现在已经很少使用了。 2)ext2 ext2是为解决ext文件系统的缺陷而设计的可扩展的高性能的文件系统。又被称为二级扩展文件系统。它是在1993年发布的,设计者是Rey Card。ext2是Linux文件系统类型中使用最多的格式。并且在速度和CPU利用率上较突出,是GNU/Linux 系统中标准的文件系统,其特点为存取文件的性能极好,对于中小型的文件更显示出优势,这主要得利于其簇快取层的优良设计。ext2 可以支持256

ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议

ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议1 清华大学计算机系王建勇 1、KDD概况 ACM SIGKDD国际会议(简称KDD)是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会[1]主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。它为来自学术界、企业界和政府部门的研究人员和数据挖掘从业者进行学术交流和展示研究成果提供了一个理想场所,并涵盖了特邀主题演讲(keynote presentations)、论文口头报告(oral paper presentations)、论文展板展示(poster sessions)、研讨会(workshops)、短期课程(tutorials)、专题讨论会(panels)、展览(exhibits)、系统演示(demonstrations)、KDD CUP赛事以及多个奖项的颁发等众多内容。由于KDD的交叉学科性和广泛应用性,其影响力越来越大,吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者。KDD可以追溯到从1989年开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘(KDD)的研讨会。自1995年以来,KDD已经以大会的形式连续举办了17届,论文的投稿量和参会人数呈现出逐年增加的趋势。2011年的KDD会议(即第17届KDD 年会)共收到提交的研究论文(Research paper)714篇和应用论文(Industrial and Government paper)73篇,参会人数也达到1070人。下面我们将就会议的内容、历年论文投稿及接收情况以及设置的奖项情况进行综合介绍。此外,由于第18届KDD年会将于2012年8月12日至16日在北京举办,我们还将简单介绍一下KDD’12[4]的有关情况。 2、会议内容 自1995年召开第1届KDD年会以来,KDD的会议内容日趋丰富且变的相对稳定。其核心内容是以论文报告和展版(poster)的形式进行数据挖掘同行之间的学术交流和成果展示。KDD录用的论文以研究论文为主、辅以一定数量的应用论文,以及少量的系统演示论文。依附于KDD年会的KDD CUP竞赛也是会议的一项重要内容。此外,会议还包括特邀主旨报告(keynote presentations)、辅导报告(tutorials)、专题讨论(panels)、研讨会(workshops)以及工业实践及展览(Industrial practice expo track)等内容。 1.研究主题(Research Track) 每年的KDD年会结束后不久,来年的会议组织者会发布论文征文通知。征文通知中会列出论文的各种投稿要求,包括会议感兴趣的主题、评价标准以及格式等。从KDD’12官方网站的征文通知[5]可以了解到,KDD’12感兴趣的研究类主题主要包括关联分析(association analysis)、分类与回归分析算法(classification and regression methods)、半监督式学习(semi-supervised learning)、聚类(clustering)、因式分解(factorization)、迁移学习和多任务学习(transfer and multi-task learning)、特征选择(feature selection)、社会网络(social networks)、图数据挖掘(mining of graph data)、时空数据分析(temporal and spatial data analysis)、可扩展性(scalability)、隐私保护(privacy)、安全性(security)、可视化(visualization)、文本分析(text analysis)、万维网挖掘(Web mining)、移动数据挖掘(mining mobile data)、推荐系统(recommender systems)、生物信息学(bioinformatics)、电子商务 1注:本文的一个缩短版本(参见以下链接:https://www.360docs.net/doc/1b2055643.html,/wangjy/CCCF_KDD.pdf)发表于《中国计算机学会通讯》2011年的第12期。

知识发现与数据挖掘

知识发现与数据挖掘 https://www.360docs.net/doc/1b2055643.html, 2007-6-12 宋利 【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史,数据挖掘常用技术及应用。 【关键词】知识发现,数据挖掘 1、引言 随着数据库技术的成熟和数据应用的普及,人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。进入九十年代,伴随着因特网(Internet)的出现和发展,以及随之而来的企业内部网(Intranet)和企业外部网(Extranet)以及虚拟私有网(VPNVirtualPrivatenetwork)的产生和应用,将整个世界联成一个小小的地球村,人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。这样,展现在人们面前的已不是局限于本部门,本单位和本行业的庞大数据库,而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识,人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。据估计,一个大型企业数据库中数据,只有百分之七得到很好应用。这样,相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”(Informationpoor)和数据关在牢笼中”(datainjail),奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation,butstarvingforknowledge”(人类正被数据淹没,却饥渴于知识)。 面临浩渺无际的数据,人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。 2、知识发现过程 知识发现(KDD)是从数据中发现有用知识的整个过程;数据开采(DM)是KDD过程中的一个特定步骤,它用专门算法从数据中抽取模式(patterns)。1996年,Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为:从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程,该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。 KDD过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。具体包括: ①学习某个应用领域:包括应用中的预先知识和目标。

知识图谱概述及应用

导读:知识图谱(Knowledge Graph) 是当前的研究热点。自从2012年Google 推出自己第一版知识图谱以来,它在学术界和工业界掀起了一股热潮。各大互联网企业在之后的短短一年内纷纷推出了自己的知识图谱产品以作为回应。比如在国内,互联网巨头百度和搜狗分别推出”知心“和”知立方”来改进其搜索质量。那么与这些传统的互联网公司相比,对处于当今风口浪尖上的行业- 互联网金融,知识图谱可以有哪方面的应用呢 目录: 1. 什么是知识图谱 2. 知识图谱的表示 3. 知识图谱的存储 4. 应用 5. 挑战 6. 结语 1.什么是知识图谱 知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里

输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。 另外,对于稍微复杂的搜索语句比如”Who is the wife of Bill Gates“,Google 能准确返回他的妻子Melinda Gates。这就说明搜索引擎通过知识图谱真正理解了用户的意图。 上面提到的知识图谱都是属于比较宽泛的范畴,在通用领域里解决搜索引擎优化和问答系统(Question-Answering)等方面的问题。接下来我们看一下特定领域里的(Domain-Specific) 知识图谱表示方式和应用,这也是工业界比较关心的话题。 2.知识图谱的表示 假设我们用知识图谱来描述一个事实(Fact)- “张三是李四的父亲”。这里的实体是张三和李四,关系是“父亲”(is_father_of)。当然,张三和李四也可能会跟其他人存在着某种类型的关系(暂时不考虑)。当我们把电话号码也作

人工智能概念简介

1,哈什么是人工智能? 人工智能(Artificial Intelligence)简称AI,主要研究如何用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动,诸如决策、问题求解和学习等的自动化(Bellman, 1978);人工智能是一种计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试(Haugeland, 1985);人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情(Rich Knight,1991);人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究(Winston, 1992);广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为(Nilsson,1998) 2,人工智能有哪些研究途径?说明其研究特点。 1.心理模拟,符号推演:模拟人脑的逻辑思维,利用显式的知识和推理来解决问题。 擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟,神经计算:具有高度的并行分布型,很强的鲁棒性和容错性,擅长人脑的形象思维,便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟,控制进化:具有自学习,自适应,自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4.群体模拟,仿生计算:成果可以直接付诸应用,解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴,自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析,数学建模:纯粹用人的智能去实现机器智能 3,给出人工智能的五个应用领域。 难题求解,自动规划、调度与配置,机器定理证明,自动程序设计,机器翻译,智能控制,智能管理,智能决策,智能通信,智能仿真,智能CAD,智能制造,智能CAI,智能人机接口,模式识别,数据挖掘与数据库中的知识发现,计算机辅助创新,计算机文艺创作,机器博弈,智能机器人。 4,枚举出各种搜索策略。 盲目搜索:无向导的搜索,树式盲目搜索就是穷举搜索,不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索,回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索:是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略,如全局择优,局部择优,最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5,人工智能的基本技术有哪些? 表示:符号智能的表示是知识表示,计算智能的表示一般是对象表示 运算:符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作,计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索:符号智能在问题空间内搜索进行问题求解,计算智能在解空间搜索进行求解6,你认为人工智能未来的发展趋势是什么? 多种途径齐头并进,多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现,新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入,应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大,社会影响越来越大。 7,你认为机器的智能会超过人类吗?为什么? 8,归结原理进行定理证明的步骤有哪些?归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些? 证明 1.先求出要证明的命题公式的否定式的子句集S; 2.然后对子句集S(一次或者多次)

电抗器基本知识介绍及应用

电抗器基本知识介绍应用 一、干式电抗器的种类与用途 电抗器是重要的的电力设备,在电力系统中起补偿杂散容性电流、限制合闸涌流、限制短路电流、滤波、平波、启动、防雷、阻波等作用。根据电抗器的结构型式可分为空心电抗器、铁心电抗器与半心电抗器。 补偿杂散容性电流的电抗器主要有并联电抗器与消弧线圈。并联电抗器的作用是限制电力传输系统的工频电压升高现象,工频电压升高的原因在于空载长线的电容效应、不对称对地短路故障与突然甩负荷。消弧线圈通常应用在配电系统,它的作用是使得单相对地短路电流不能持续燃烧,导致电弧熄灭。消弧线圈通常具有调谐功能,可根据电力系统的杂散电容与脱谐度改变其电感值。 串联电抗器或称阻尼电抗器的作用是限制合闸涌流。串联电抗器与电力电容器串联使用,用于限制对电容器组合闸时的浪涌电流,通常选取电容器组容量的6%。 限流电抗器是串联于电力系统之中,多用于发电机出线端或配电系统的出线端,起限制短路电流的作用。为了与其他电力设备配合,其实际阻抗不能小于额定值。 滤波电抗器与电容器配合使用,构成LC谐振支路。针对特定次数的谐波达到谐振,滤除电力系统中的有害次谐波。 平波电抗器应用在直流系统中,起限制直流电流的脉动幅值作用。在设计平波电抗器时须注意线圈中的电流是按电阻分布的,设计时最好采用微分方程组计算。若按交流阻抗设计可能造成线圈出现过热现象,且阻抗值未必准确。

启动电抗器用于交流电动机启动时刻,限制电动机的启动电流,保护电动机正常运行。 防雷线圈通常用于变电站进出线 阻波器与防雷线圈的应用场合相 户外空心干式电抗器是20世纪 年代出现的新一代电抗器产品,如图1.1所示。它是利用环氧绕包技术将绕组完全密封,导线相互粘接大大的增加了绕组的机械强度。同时利用新的耐候材料喷吐于包封的表面,使得产品能够满足在户外的苛刻条件下运行。包封间由撑条形成气道,包封间与包封内绕组多采用并联连接以便满足容量与散热的要求。为了满足各个并联支路电流合理分配的需要,采用分数匝来减少支路间的环流问题。为了能够形成分数匝,采用星形架作为绕组的出线连接端。绕组的上下星架通过拉纱方式固定,固化后整个产品成为一个整体。这种结构的电抗器与传统方式的电抗器相比较具有可以直接用于户外、电感为线性、噪音小、防爆、使用维护方便等特点,因而对于某些此产品有可能正逐步取代其他形式的电抗器。 由于受到绕组结构的限制,户外空芯干式电抗器通常不适合电感量(>700mH)较大或电感较小(<0.08mH)但电流较大的场合,否则就

数据挖掘与数据库知识发现_统计学的观点_马江洪

数据挖掘与数据库知识发现:统计学的观点 马江洪,张文修,徐宗本 (西安交通大学理学院,西安710049) 摘要:数据挖掘和数据库知识发现是当前国际科技界的一个研究热点。这计学问题、独特的思想方 法以及广泛的应用前景所吸引,因而阅读了不少相关的文献,1999年初形成了本文的初稿 并在小范围内进行了交流。本文就是在此基础上经进一步充实、修改完成的。这里,我们并不试图对数据挖掘作一全面介绍,而只是希望从统计学的观点出发,着重论述数据挖掘中相关的统计学问题、传统统计学面临的挑战问题以及这个领域将带来的一些研究方向。全文的第2节说明数据挖掘的主要特点,第3节介绍数据挖掘的统计学方法与其它有关方法,第 4节论述统计学与数据挖掘的联系,第5节简要描述统计学和数据挖掘相关的一些软件及 应用,第6节是数据挖掘的研究方向及统计学可能提供的解决方案。 2数据挖掘及其显著特点 简单地说,KDD就是把数据转化为信息、把信息转化为决策的一个交互迭代的过程。 文[1]把KDD定义为“从数据中识别那些有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的一个复杂过程”,而把数据挖掘看作这个过程中的一个特殊步骤,是运用统计学、人工智能等方法(或算法)发现模式和规律、发现有价值的关系或知识的一个阶段,其它步骤包括:数据仓储、目标数据选择、清洗、预处理、变换和缩减、模型选择、评价和解释、知识证实和使用等(如图 1所示)。这个定义中所指的“模式”已超出其传统意义,包括了数据中的模型或结构。应该说,这个过程的大部分步骤都是统计学家所熟悉的。从数据中找有用的模式在不同的领域 有不同的名称,比如,类似的名称有知识提取、信息发现、信息获取、数据考古、数据模式处理 等。由于数据挖掘对于KDD的重要性,目前大多数KDD的研究都集中在数据挖掘的算法 和应用上,因此,很多研究者往往对数据挖掘与KDD不作严格区分,把二者混淆使用。以 后,我们也将采用这种做法,用“数据挖掘”这一名称作为KDD及相关领域的总称。数据挖掘这一称呼主要由统计学家和数据库研究者使用,现在的商业和管理信息系统(MIS)也都 使用这一称呼。其实,这一称呼在统计中并不新鲜,而且曾经含有贬义,因为,一个全面彻底 的搜索总会找到某种“模式”,即使这些“模式”并不代表数据的任何本质结构,而仅仅是随机 波动的结果。统计学家起先用数据挖掘讽刺那些不顾数据本质、一味机械使用数据分析工具的做法。数据分析的目的并不是模拟那些转瞬即逝的随机模式,而是要找到反映问题本 质的、可重复的基本模式结构。 图1DM&KDD过程[1] 从概括数据、发现结构、建立模型、抽取知识的角度看,统计学和数据挖掘有许多相似之处,因而,不少方法可相互借鉴,但它们之间的差异也是明显的,突出反映在数据挖掘固有的 以下特点上: 2.1数据集的容量 不言而喻,数据挖掘最显著的特点就是其数据的超大容量,这是引发数据挖掘这一领域

ASME基础及应用常识简介

AS ME质量控制体系 一、有关ASME规范 1、ASME规范的组成: ASME是美国机械工程师学会的简称(American Society of Mechanical Engineers),美国机械工程师学会为了制定锅炉和压力容器典型建造规则于1911年成立了“锅炉及压力容器委员会”(BPVC)。第一部ASME规范于1914年按照美国国家标准准则认可程序制定,讨论通过,并批准发布,到2002年共经历了23换版修订。从1953年开始实行了每三年一次换版,每年出版一次增补,每半年发行一次条款解释。BPVC还定期开会讨论和研究对规范的补充和修改意见的建议,为新材料的及时使用制定规范实例。 2、规范主要内容: 《ASME锅炉及压力容器规范》制定了建造锅炉、压力容器和核部件的规则。它包括对材料、设计、制造、检测、检验和打钢印的要求。凡按照规范的所有有关规则建造的产品,应按照规范的有关卷册的规定,打上正式的规范标志钢印以便于识别。 ASME规范共有11卷,其中与我公司产品有关的有5卷: 第Ⅰ卷动力锅炉建造规则 第Ⅱ卷-A铁基材料标准、第Ⅱ卷-B有色金属材料标准、第Ⅱ卷-C焊条、焊丝及填充金属材料标准、第Ⅱ卷-D材料性能 第Ⅲ卷核动力装臵设备 第Ⅴ卷无损检验 第Ⅷ卷-1 压力容器、第Ⅷ卷-2 压力容器建造的另一规则 第Ⅸ卷焊接和钎焊评定 二、ASME钢印的获取: 任何组织未事先取得授权使用规范钢印的证书不能生产钢印标志产品。ASME锅炉与压力容器规范标志钢印共21种。 那么如何获取ASME 标志钢印呢? 1、授权证书申请:首先用ASME规定表格向ASME的锅炉与压力容器规范委员会提出申请,说明申请的钢印种类、从事的业务范围和地点。 2、与授权检验机构签定协议:作为取得和保持使用标志钢印的条件,制造厂或安装单位必须在所有ASME钢印的时间内与授权检验机构签定提供检验服务的有效合同或协议。 授权检验机构(AIA):在一个或多个以法律规定强制采纳ASME规范的行政管辖区从事锅炉或压力容器保险工作的保险公司,或提供检验服务的行政机构叫授权检验机构。授权检验机构为按ASME规范建造锅炉和压力容器提供独立的第三方检验。 授权检验师(AI):在美国的州或加拿大的省通过书面考试进行资格认定,受雇于ASME认

Word应用基础知识大全

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关于非相关文献知识发现方法在航天科技情报研究中的应用分析

关于非相关文献知识发现方法在航天科技 情报研究中的应用分析 论文关键词:知识发现非相关文献航天科技情报情报研究应用研究 论文摘要:概述了非相关文献知识发现方法的原理以及国内外应用现状,总结了该方法的发现流程以及开发人机交互系统所需要的关键技术,对比分析了非相关文献知识发现方法应用于生物医学领域及航天科技情报研究领域的异同点,人工模拟了用该方法发现新型飞行器隐身技术的知识发现过程,验证了非相关文献知识发现方法用于航天科技情报研究领域的可行性,揭示了规模应用的努力方向。 1非相关文献知识发现方法对于航天情报研究的重要意义 作为科技情报研究领域中的一个分支,航天科技情报研究既有与其他专业情报研究相同的一面,也有其保密性强、难以从公开渠道获取等特点。一直以来,航天情报研究多采用定性分析为主、定量分析为辅的方式,分析方法也局限于传统的情报研究方法,因此检索前沿技术发展动向时,会出现“巧妇难为无米之炊”的现象,难以发现有价值的文献,无法为科研决策提供有效的情报支持。 1986年,Don.R.Swanson在研究时偶然发现以雷诺病生理改变作为中间词,可将以鱼油和雷诺病为主题词检索到的两组原本无联系的文献联系起来,得出鱼油有助于雷诺病的治疗的结论。于是Swanson认为,对于两组非相关文献A和C,可以通过某中间词或中

间文献B建立起二者的关联,上述发现A、C关联的过程称为非相关文献知识发现方法。1997年,Swanson在描述知识发现的过程中,提出了开放式和闭合式两种方法(如图1所示,该方法2001年被Weeber 正式命名)。在科学假设的形成阶段主要采用开放式方法,以感兴趣的主题C为初始点,发现中间集合B,通过中间集合B与文献集合A 之间的关系,确定C与A之间的关联。在科学假设验证阶段主要采用闭合式方法,从C、A两端同时开始进行检索,产生相互交叉的词汇集合B。这种知识发现方法的诞生,不仅对情报学的学科建设具有重大意义,同时可有效解决一般检索方法无法发现有价值文献的问题,为航天情报研究者指明了努力的方向,具有里程碑意义。 与Swanson提出的非相关文献概念相比,本文中的非相关文献概念有所扩展,是指文献之间不彼此引用、没有被共引且也不共引其他文献…、不能用主题检索等常规检索方法同时被检索出来的彼此间相对独立的文献。非相关文献知识发现则是指以揭示隐含于非相关文献中的尚未被人们认识或发觉的知识片段的逻辑联系,从而提出知识假设,以便专业研究人员进一步证实,促使新知识的产生为目的的情报研究过程。 2非相关文献知识发现方法的应用现状及发展 Swanson提出非相关文献知识发现方法后,很多学者在其基础上进行了方法的改进和应用领域的拓展,使得该方法在其他学科的移植应用成为可能。 1993年,Z.Chen在Swanson理论的基础上提出一种整合分散

电抗器基本知识介绍及应用学习资料

电抗器基本知识介绍 及应用

电抗器基本知识介绍应用 一、干式电抗器的种类与用途 电抗器是重要的的电力设备,在电力系统中起补偿杂散容性电流、限制合闸涌流、限制短路电流、滤波、平波、启动、防雷、阻波等作用。根据电抗器的结构型式可分为空心电抗器、铁心电抗器与半心电抗器。 补偿杂散容性电流的电抗器主要有并联电抗器与消弧线圈。并联电抗器的作用是限制电力传输系统的工频电压升高现象,工频电压升高的原因在于空载长线的电容效应、不对称对地短路故障与突然甩负荷。消弧线圈通常应用在配电系统,它的作用是使得单相对地短路电流不能持续燃烧,导致电弧熄灭。消弧线圈通常具有调谐功能,可根据电力系统的杂散电容与脱谐度改变其电感值。 串联电抗器或称阻尼电抗器的作用是限制合闸涌流。串联电抗器与电力电容器串联使用,用于限制对电容器组合闸时的浪涌电流,通常选取电容器组容量的6%。 限流电抗器是串联于电力系统之中,多用于发电机出线端或配电系统的出线端,起限制短路电流的作用。为了与其他电力设备配合,其实际阻抗不能小于额定值。 滤波电抗器与电容器配合使用,构成LC谐振支路。针对特定次数的谐波达到谐振,滤除电力系统中的有害次谐波。 平波电抗器应用在直流系统中,起限制直流电流的脉动幅值作用。在设计平波电抗器时须注意线圈中的电流是按电阻分布的,设计时最好采用微分方程组计 算。若按交流阻抗设计可能造成线圈出现 防雷线圈通常用于变电站进出线上,

阻波器与防雷线圈的应用场合相仿,线圈内装有避雷器与调协装置。用于阻碍电力线路中特定的通讯载波,便于将通讯载波提取出来,实现电力载波的重要设备。 户外空心干式电抗器是20世纪80年代出现的新一代电抗器产品,如图1.1所示。它是利用环氧绕包技术将绕组完全密封,导线相互粘接大大的增加了绕组的机械强度。同时利用新的耐候材料喷吐于包封的表面,使得产品能够满足在户外的苛刻条件下运行。包封间由撑条形成气道,包封间与包封内绕组多采用并联连接以便满足容量与散热的要求。为了满足各个并联支路电流合理分配的需要,采用分数匝来减少支路间的环流问题。为了能够形成分数匝,采用星形架作为绕组的出线连接端。绕组的上下星架通过拉纱方式固定,固化后整个产品成为一个整体。这种结构的电抗器与传统方式的电抗器相比较具有可以直接用于户外、电感为线性、噪音小、防爆、使用维护方便等特点,因而对于某些此产品有可能正逐步取代其他形式的电抗器。 由于受到绕组结构的限制,户外空芯干式电抗器通常不适合电感量 (>700mH)较大或电感较小(<0.08mH)但电流较大的场合,否则就会造成体积过于庞大或者支路电流极不平衡。在这两种极端条件下,需要适当改变线圈的绕线形式。此外,空心电抗器通常占地面积最大、对外漏磁最严重,这是这类电抗器的主要缺点。 干式铁心电抗器主要是由铁心和线圈组成的,如图1.2所示。干式铁心电抗 器主要由铁心、线圈构成。铁心可分为铁心柱与 铁轭两部分,铁心柱通常是由铁饼与气隙组成。 线圈与铁心柱套装,并由端部垫块固定。铁心柱 则由螺杆与上下铁轭夹件固定成整体。对于三相

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