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数据挖掘课程5 - 亚主题数据立方体技术
»闭合细胞C：如果没有单元格d，s.t。d是C的后代，D具有与C相同的度量值。 »封闭的立方体：仅由闭合细胞组成的立方体»上述基本立方体的封闭立方体是什么？提示：只有3个单元格
ITE 第 4 期，2014 年
UDC 66.045.1 乌利耶夫 L 。 M.，瓦西里耶夫 M. A.夹点 - 焦化工厂焦化产品加工过程的集成 介绍。能源价格上涨迫使依赖能源的国家实现能源供应多元化，并加快实施提高工业生产能源效率的计划。 2006年底，乌克兰国内生产总值的能源强度为每1美元0.89公斤标准燃料。美国。这个数字目前是欧洲国家中最高的。特别是在波兰，GDP 的能源强度为 0.34 千克立方米。吨/美元美国、德国 – 0.26，英国 – 0.23 [1]。尤其重要的是减少化学和冶金行业的能源消耗，这些行业的燃料价格占生产成本的大部分。这项工作研究了独联体国家典型的苯蒸馏和煤焦油蒸馏的技术流程。粗苯是从焦炉煤气中直接用有机吸收剂吸收提取出来的，是一种化学（芳香）化合物的复杂混合物，其主要成分是苯烃（苯及其同系物），含量为（80～90）%。 [2]。较早地从研究过程中提取数据，为现有的 Δ T min（36 o C、20 o C 和 302 o C）、17.44 MW 的回收功率和 34.78 MW 的热功率构建了复合曲线。 ) 和冷 (33 .5 MW ) ut
ITE 第 4 期, 2014
UDC 66.045.1 Uliev L. M.，瓦西里耶夫 M.答：焦化厂 焦化 产品 加工 过程 的 夹点 集成 简介 . 能源价格上涨迫使能源依赖型国家实现能源供应多元化，并加速实施提高工业生产能源效率的计划。根据2006年的结果，乌克兰GDP的能源强度为每美元0.89千克常规燃料。美国。这一数字目前在欧洲国家中最高。具体来说，波兰的GDP能源强度为0.34千克力。吨 / 美元。美国、德国——0.26、英国——0.23 [1]。降低化工、冶金等行业的能源消耗尤其重要，因为燃料价格是这些行业生产成本的主要部分。本文研究了独联体国家典型的苯蒸馏和煤焦油蒸馏的工艺流程。粗苯是从焦炉煤气中通过有机吸收剂吸收提取的，是一种复杂的化学（芳香）化合物混合物，其中主要成分是苯烃（苯及其同系物），含量为（80–90）％。[2]。对所研究过程的数据提取工作已提前完成，针对现有的 ∆ T min（36 o C、20 o C 和 302 o C）构建了复合曲线，确定了 17.44 MW 的回收能力以及热电厂（34.78 MW）和冷电厂（33.5 MW）的容量 [3]。介绍了两个苯蒸馏车间和一个煤焦油蒸馏车间的改造过程。热能整合。为了实施重建项目，选择了夹点分析方法，该方法已在先前的化学[5–6]、石化[6–9]和焦化[10–13]行业中的研究中证明了其有效性。该方法的优点是有可能实现项目的最小折现成本，这是由经济学和热力学定律决定的[4]。最优重建方案的选择是通过实现 Δ T min 的值来实现的，在该值下减少的成本最小。该值是通过能源现值和资本成本现值之间的折衷实现的。使用“Hint”程序[14]设计的给定值与最小温差的成本依赖关系如图1所示。为了经济地优化整合所考虑的过程，有必要确定资本和特定成本的主要值，这些值会显著影响项目的现值。焦炉煤气用作加热热设施的燃料，其成本为107.5美元。假设每年有 8000 个工作小时，那么每 1000 立方米 [15] 热能公用事业的价格将为 - 172 美元。美国每 1 千瓦每年。制冷公用事业的费用为 24.5 美元。美国每 1 千瓦每年。为了确定最低降低成本，我们将采用以下热交换设备的成本特征。热交换器的成本由表达式（1）确定：
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
水坝和堤坝溃坝研讨会
问题：三个存储区域（190、191 和 192）是否适合用于模拟堤坝后方的区域？模型输出是否具有“水力意义”？（提示：在 RAS Mapper 中显示水面高程层）。可以做些什么来改善结果？
请参阅以下指南以解释时间表。
b-l105“星期一上午10点是第一学期CSE学生B节的课程NS1001。本课程的讲师是LK Balyan博士，场地为L105。4。课程列表提供了每个课程代码的课程名称。5。本指南还提供了带有缩写的教师名称的列表。6。本节的详细信息将很快由学术部分提供。
CS570计算机视觉秋季2024测验1
（a）（2点）∇x（y t x）=∇x（x t y）= y提示：您可能需要写出Dot-prodododuct x t y的完整表达式。此表达式将是标量值。您将需要相对于x的每个元素来获得此标量值的导数。（b）（3分）∇x（mx）= m t
人机集成
1. 引言：将人体与计算机集成 人们对通过人机集成或“HInt”范式进行人机交互的兴趣日益浓厚 (Mueller, Lopes, et al., 2020)。这一范式的特点是超越了人与计算机之间传统的主从关系，走向了两者的融合 (Mueller, Lopes, et al., 2020)。在本文中，我们将探讨这一范式，重点关注人体与计算机之间的界限变得模糊的未来 (Lopes, Ion, et al., 2015)，并确定与这一未来相关的关键挑战。我们特别考虑了辨别用户或计算机器中哪一个在控制融合身体的挑战，我们注意到这种融合和共享控制的能力可能会提供新的机会，包括独特的用户体验，但它也带来了新的陷阱和缺点（Mueller、Lopes 等人，2020 年）。
NIAMS FY 2025–2029战略计划
6 enamine。 真实数据库。 enamine.net。 2024年7月29日访问。https：//enamine.net/compound-collections/Real-Compounds/Real-Database 7 Grygorenko OO，Radchenko DS，Dziuba I，Chuprina A，Chuprina A，Gubina A，Gubina ke，Moroz YS，Moroz YS。 生成了数十亿个容易获得的筛选化合物的化学空间。 Iscience。 2020; 23（11）：101681。 8 Sadybekov AV，Katritch，V。计算方法简化了药物发现。 自然。 2023; 616：673–685。 9 Hutson M.如何使用AI加速临床试验。 自然索引。 出版于2024年3月13日。 2024年7月29日访问。https：//www.nature.com/articles/d41586-024-00753-x 10 Fu T，Huang K，Xiao C，Xiao C，Glass LM，Sun J. 提示：用于临床试验预测的分层相互作用网络。 模式（n y）。 2022; 3（4）：100445。 11 Xiao C，Huang K，Fu T，Glass L，Sun J. 提示：用于临床试验结果预测的分层相互作用网络。 iqvia。 出版于2022年3月。 2024年7月29日。6 enamine。真实数据库。enamine.net。2024年7月29日访问。https：//enamine.net/compound-collections/Real-Compounds/Real-Database 7 Grygorenko OO，Radchenko DS，Dziuba I，Chuprina A，Chuprina A，Gubina A，Gubina ke，Moroz YS，Moroz YS。生成了数十亿个容易获得的筛选化合物的化学空间。Iscience。2020; 23（11）：101681。8 Sadybekov AV，Katritch，V。计算方法简化了药物发现。自然。2023; 616：673–685。9 Hutson M.如何使用AI加速临床试验。自然索引。出版于2024年3月13日。2024年7月29日访问。https：//www.nature.com/articles/d41586-024-00753-x 10 Fu T，Huang K，Xiao C，Xiao C，Glass LM，Sun J.提示：用于临床试验预测的分层相互作用网络。模式（n y）。2022; 3（4）：100445。11 Xiao C，Huang K，Fu T，Glass L，Sun J. 提示：用于临床试验结果预测的分层相互作用网络。 iqvia。 出版于2022年3月。 2024年7月29日。11 Xiao C，Huang K，Fu T，Glass L，Sun J.提示：用于临床试验结果预测的分层相互作用网络。iqvia。出版于2022年3月。2024年7月29日。