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序列数据机器学习方法在岩石物理参数预测中的应用研究
【出 处】
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中国地质大学(北京)
【发表日期】
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2021年01期
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[目的/意义]旨在把握国际碳农业发展现状与各国研究主题,为相关研究及行业人员提供情报基础。[方法/过程]利用文献计量方法和知识图谱可视化软件,从年度发文趋势、主要国家发文情况、主要机构发文情况、高影响力论文情况与研究主题分布几个方面,对全球碳农业领域论文的整体状况进行定量统计和定性对比分析。[结果/结论]近年来碳农业领域研究得到全世界关注。不同国家、机构相关研究产出及影响力各有不同,研究主题主要有
目的:探讨系统免疫炎症指数(SII)在强直性脊柱炎(AS)中的预测诊断价值。方法:选取2015年1月至2020年8月入院的92例AS患者作为观察组,并随机选取100名健康者作为对照组,记录患者的一般情况及外周血中N(中性粒细胞)、L(淋巴细胞)、PLT(血小板)、WBC(白细胞)、CRP(C反应蛋白)、ESR(红细胞沉降率)等生化指标,并计算SII(N×PLT/L)、NLR(N/L)和PLR(P/
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针对目前莲藕收获困难、生产效率低等问题,课题组提出了一种履带自走式莲藕收获机,该机采用履带式自动行走方式,应用喷流式工作原理,利用水泵产生高压水柱喷射、冲刷藕泥,使藕与泥分离,并通过输送、清洗、采收装置完成莲藕的清洗和收获。课题组主要对履带式行进、喷流、输送、清洗和收集等系统的关键零部件进行设计和参数的选择。仿真结果表明:该自走式莲藕收获机具有机械化程度高、人工作业强度低、适应环境能力强、工作效率