HY-1GZDVFM-130型履带自走式起垄机的设计

该文针对南方烟区现有的耕整起垄机械耗工费时,且对土壤适应能力差,缺乏相应的适用机械等问题,设计了HY-1GZDVFM-130型履带自走式起垄机。该机采用了履带式行走,配备24 kW柴油机的强劲动力,具有底盘转向、手扶变速及液压联动等功能,能够实现机械田间作业时的快速转向、控制刀轴转速和起垄刀具抬升。履带式起垄机专门针对烟叶生产的晒白、起垄等环节设计,能够满足烟田耕作的农艺技术要求,应用前景广泛。     

“生命”何以成为一个哲学概念?

生命在当下的时代,已经越来越变成固步自封、束缚创造的惯性模式和价值预设。这尤其在德勒兹式的生命主义那里达到极致。对德勒兹主义进行批判性反思,既要基于技术与生命彼此纠葛的悖谬现实,又要回归其思想发展的内在脉络。从"内在生命"到"欲望-机器",观念论和生命论之间看似牢不可破的内在联结却日渐解体,生命亦最终脱离了哲学的掌控,陷入"一切生命皆技术-生命"的困境。梅亚苏的思辨实在论和埃斯波西托的免疫逻辑或许启示出另一种生命论的路向,重新探索对生命说"是"的可能性。     

机器学习视角下中国去产能产业的识别

随着中国环境压力的增加,政府提出了供给侧改革,去产能是改革的主要内容,但是由于产业特征的实时演变,需要对政策进行完善。文章运用模糊C均值算法和支持向量机算法分析现阶段需要进行去产能的产业,结果发现在现行去产能政策中大部分行业是需要去产能的,但煤炭开采和洗选业以及铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业已不适合继续去产能,同时将化学原料和化学制品制造业加入去产能行列中。     

车轮优化机的设计与研究

针对旧式车轮优化机存在生产效率低、长期使用可靠性差、优化后产品一致性不够等问题,研制了新型车轮优化机,具有可靠性高、优化功能强、安全性高、一致性好等优点.着重介绍了新型车轮优化机的结构、工作流程、技术难点及解决途径和突破的关键技术,分析了新型车轮优化机在生产过程中存在的问题,提出了相应的改进措施.     

基于统计相关的缺失值数据处理研究

针对数据库中存在缺失值的问题,文章建立了统计相关分析与机器学习相结合的缺失数据处理方法.首先利用统计相关性对原始数据进行分析,找出与缺失值属性相关度较大的属性,提取这些属性的已知值作为训练数据建立模型,再利用建立起来的模型估算缺失值.以UCI数据库真实的数据为例进行仿真,并对比分析了支持向量机、神经网络和决策树三种机器学习算法,实验结果表明利用相关度较大的已知属性值来训练学习,其估算值精度明显提高.     

成功挂号有窍门

正网上预约卡准时间预约登录预约挂号平台,网络会提示医院的放号时间,卡准时间预约能提高成功率。算好爱约期限各医院设有不同的预约期限,但多数医院的网络预约周期没有那么久,可尝试预约更早的号。实名信息完整为防止号贩子用假身份证抢号,用户应填写真实完整的信息,以备     

基于中心加权的局部核向量机算法

为了解决大规模非线性分类中局部学习的不平衡性问题,提出一种改进的局部支持向量机算法,在高维特征空间中聚类后,为每一个簇构造局部非线性支持向量机。为了克服簇内样本的分布不均衡问题,根据闭合超平面不规则边界的几何特点,经过梯度下降寻找稳定均衡向量,以此构造簇几何中心;再结合簇密度中心共同约束类心形成双重加权中心。然后通过求解加权最小闭球问题实现对大规模样本向量的分类。对照实验显示,除了个别数据集以外,改进的算法在训练时间、测试时间以及测试精度等方面都比另外两种分类算法表现更佳。     

感恩工作

正丁永强原是一个农村青年,被海尔招聘为售后服务员后,他心里很是感激,下定决心好好学习,踏实工作,珍惜这个来之不易的工作机会。一天,他接到了青岛市四方区一个用户的电话,说家里的冰箱不通电了。于是丁永强很快赶到用户家,经过检查发现,原来是用户的电插座松了。结果丁永强花了不到两分钟的时     

识破连锁加盟项目中的伪热点

正产品单一不能加盟产品过于单一是连锁加盟领域中"伪热点"的最显著的特征之一。远有"掉渣烧饼",近有"绿豆糕",这些项目无一不是因为产品种类过于单一而死掉。因为产品种类单一,加之技术门槛很低,导致遇到竞争之后,无有效抵御措施。"盟主"是个新手投资者如果发现某个项目确实不错,要关注一下"盟主",看看"盟主"是不是一个新手。加盟领域其实就是一个江湖,新手的江湖经验很少,根本无法面对"老江湖"的各种冲击,即使在短时间内可以取得成功,也会在日后的较量中败下阵来。     

基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究

针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYN-SVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能.