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科技写作 科技研究类文体 科技开发类 科技成果申报鉴定类文体+范文
科技论文写作指那些专门探讨和研究自然科学或专业技术领域里的各种问题,并表述、论证研究成果和阐明其学术观点的理论性文章。科技论文写作,是科技写作的一大重要组成部分。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-11-11
文件大小:6291456
提供者:
wuhu87
Bill Bryson - A Short History of Nearly Everything
很值得看的一本书!主要介绍宇宙的产生发展和人类产生发展。
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-03-14
文件大小:1048576
提供者:
qitiandetong
中图分类法查询-自然科学类
对于写论文的各位同仁,这个是非常的有用,方便大家查询自己所写的文章所属大类,免去了不少麻烦!
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-05-01
文件大小:249856
提供者:
woofuzhe
第九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛自然科学类作品预审结果
第九届“挑战杯”全国各省高校获奖作品介绍
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-09-26
文件大小:360448
提供者:
phil_2008
基于思维进化算法的神经网络仿人智能控制策略在倒立摆系统中的研究
我只能说这类资源较少,新型算法思维进化对神经网络进行优化,并以实例解说
所属分类:
教育
发布日期:2014-07-16
文件大小:3145728
提供者:
dadizi1018232
网络招聘现状模式分析自然科学类
网络招聘现状模式分析自然科学类!!!!!!
所属分类:
网络基础
发布日期:2009-04-01
文件大小:280576
提供者:
xinyuaq
2018最新中文核心收录期刊目录(自然科学及工业技术)
2018最新中文核心收录期刊目录(自然科学及工业技术)
所属分类:
其它
发布日期:2018-07-16
文件大小:24576
提供者:
qq_38178001
数据挖掘–聚类思维导图.rar
将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学,但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-30
文件大小:833536
提供者:
qq_36739040
矿山开采沉陷类项目基金资助现状与学科发展方向展望——基于国家自然科学基金资助的视角
为更好把握国家自然科学基金委员会未来对矿山开采沉陷类项目优先资助领域,更加有力地服务于矿山安全绿色高效开采,从国家自然科学基金委员会对矿山开采沉陷类项目总体资助情况、项目类别、依托单位分布情况、项目资助主要领域等方面,分析了1997—2016年间矿山开采沉陷类基金项目资助现状,提出在今后5~15 a内,应紧紧围绕矿山绿色开采的战略目标,重点资助开采沉陷类主要研究方向和优先发展领域,阐明了相关保障措施与建议,以期为开采沉陷科研工作者提供参考。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-22
文件大小:526336
提供者:
weixin_38650516
三维Ising通用性类中六阶累积量的行为和有限尺寸效应四川省教育厅基金项目(16ZB0339),成都理工大学博士生基金项目(2016RC004),国家重大基础研究发展计划 (2014CB845402)和国家自然科学基金(11405088,1
建议保守电荷的高阶累积量是敏感的可观观测物,以寻找量子色动力学(QCD)的临界点。 在实验中已将其计算为六阶。 需要对六阶累积量进行相应的理论研究。 基于临界行为的普遍性,我们使用三维伊辛模型的参数表示研究阶参数的六阶累积量对温度的依赖性,该模型预计与QCD具有相同的普遍性。 在温度和外部磁场平面上显示了六阶累积量符号的密度图。 我们发现,在非零外部磁场下,当从分频侧接近临界点时,六阶累积量具有负谷值。 负谷的宽度随着外部场的减小而变窄。 定性上,该趋势类似于有限尺寸系统上的蒙特卡洛模拟的结果。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-15
文件大小:199680
提供者:
weixin_38748875
BESIII在3.810 GeV和4.600 GeV之间的质心能量处获取的数据的综合光度的精密测量。国家重点基础研究计划(2015CB856700),国家自然科学基金(NSFC)(11125525、11235011) ,11322544、
从2011年12月到2014年5月,使用BESIII探测器在3.810 GeV和4.600 GeV之间的质心能量处采集了约5 fb-1的数据,以研究类charm态和更高激发态的on态。 通过分析大角度Bhabha散射过程产生的事件,可以将收集到的数据样本的时间积分亮度测量为1%的精度。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-07
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38703823
类中央动量区域内Λc的电磁形式因子,由中央大学基础研究基金(31020170QD052),中国陕西省自然科学基础研究计划(2018JQ1002)和国家自然科学基金资助( 11775024,11575023)
在瞬时近似的情况下,我们研究了Bec–Salpeter方程方法中类空区域中Λc的电磁形状因子(EMFF)以及夸克和双夸克电流对ΛcEMFF的贡献。 在这张照片中,重子Λc可以看作是两体c(ud)系统。 我们发现,对于不同的参数值,夸克和双夸克电流对Λc的EMFF的贡献是非常不同的,而它们对Λc的EMFF的总贡献是相似的。 Λc的EMFF与其他重子(质子,Ξ-和Σ+)的EMFF相似,其峰值位于ω= 1,其中ω= v'·v是初始状态(速度为v)与初始状态之间的速度传递。 Λc的最终状态(速度为v
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-07
文件大小:881664
提供者:
weixin_38663595
相互作用和带电荷的类charm状态Z(4430),中国国家重大基础研究发展计划(2014CB845405),国家自然科学基金(11275235)
和相互作用是在一个玻色子交换模型中研究的。 从相互作用中发现自旋奇偶性为JP = 1+的等矢量束缚态解,这可能与观察到的带电charm子态Z(4430)有关。 从交互中找不到绑定状态解决方案。
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-02
文件大小:217088
提供者:
weixin_38615591
自然科学类中文核心期刊表
自然科学类中文核心期刊表,可以方便大家写好论文投期刊用。
所属分类:
其它
发布日期:2012-12-18
文件大小:753664
提供者:
qiuwenji
《自然科学基础》教案
文科类专业的公共课所用的《自然科学基础》教案
所属分类:
数据库
发布日期:2011-12-02
文件大小:83968
提供者:
gxqinyongzhou
几种主要类聚方法的比较和试验
引言 聚类分析是人类的区分标志之一,从孩提时代开始,一个人就下意识地学会区分动植物,并且不断改进。这一原理在如今不少领域得到了相应的研究和应用,比如模式识别、数据分析、图像处理、Web文档分类等。 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。 聚类技术正在蓬勃发展,对此有贡献的研究领域包括数
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-22
文件大小:161792
提供者:
weixin_38571992
中国核心期刊(自然科学类)
主要是搜集了最近的中文核心期刊刊物名称,并进行了分类,提供给初学者,区分哪些是核心期刊哪些不是。发表论文,或者看论文的时候有帮助。
所属分类:
其它
发布日期:2020-11-02
文件大小:654336
提供者:
yangyangdajia
四类科学问题属性案例说明(2021-3-2).pdf
2021国家自然科学基金,四类科学属性案例及分析
所属分类:
专业指导
发布日期:2021-03-21
文件大小:2097152
提供者:
u011894096
ML_Natural_Sciences:将ML应用于自然科学中的现实生活中-源码
ML_Natural_Sciences 在自然科学中将ML应用于现实生活中的应用接下来,简要概述了笔记本及其解决的问题: 1.生物信息学: DNA序列分类,使用加权核方法和支持向量机。 2.脑计算机接口: 将脑电势测量分类为身体运动。 使用的分类器: 线性判别分析(LDA) 0级代表手臂运动,1级代表腿运动 3.高光谱遥感: 比较地标像素分类的不同方法。 比较的方法是: 基于高斯混合的分类器 基于频谱聚类的分类器 卷积神经网络
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-19
文件大小:6291456
提供者:
weixin_42109125
MLTSA_FBianco:时间序列分析类的机器学习-源码
美国职棒大联盟 欢迎使用时间序列分析的机器学习课程,这是由特拉华大学物理与天文学系的Federica Bianco开发和教授的课程:PHY 667 该课程有在您做其他事情之前,请仔细阅读行为准则。 如果您有任何疑问,请及时通知我 请查看 幻灯片 课程说明本课程将教您机器学习方法及其在时间序列分析中的应用。 您将获得启发式示例,将机器学习方法应用于Phsyics和自然科学中的时域问题。 将审查基本的计算技能,统计分析知识,错误分析,以编程方式处理,处理和分析数据(包括大数据)的良好实践以及通信
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-14
文件大小:55574528
提供者:
weixin_42139429
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