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程悦; 孙崴;
佳木斯大学教育科学学院 154007;
网络学习; 网络学习行为; 大学生; 信息评价; 学习支助服务系统; 网络学习资源;
机译:具有密度和距离的Rivality指数邻域算法,用于建立具有高可靠性适用性域的强大QSAR分类模型的构建强大的QSAR分类模型
机译:一种可靠的多标量分类模型,用于鉴定具有基于拉曼光谱的可变组合群体分析和偏最小二乘回归构建的腮腺肿瘤亚型的可靠性多标量分类模型
机译:虚拟团队:主题分类法,构建模型和未来研究方向
机译:基于层次分析法的大学生网络学习行为
机译:通过聚类算法构建决策聚类分类模型,对具有多个类的大型高维数据进行分类。
机译:评估使用血清肽谱构建的分类器实现分类错误的统计意义以及用于大规模高通量基因组和蛋白质组学研究的随机抽样重复研究的处方
机译:本文提供了一个新的数值模型,该模型描述了暴露于高太阳热通量(高于1 / MW / m2)的热厚木材样品的行为。基于无量纲数的初步研究用于对问题进行分类并支持模型构建假设。然后,提出了一种基于质量,动量和能量平衡方程的模型。这些方程式与液体蒸汽干燥模型和假物种生物质降解模型耦合。通过与以前的实验研究进行比较,初步结果表明,这些方程不足以准确预测高太阳热通量下的生物量行为。的确,在样品暴露的表面上形成了充当辐射屏蔽层的炭层。除了这套经典的方程式之外,还必须考虑到辐射向介质的渗透。此外,由于生物质中含有水,因此还必须在炭蒸气汽化后进行连续的介质变形。最后,通过添加这两种策略,该模型能够在一定范围的样品初始水分含量下暴露于高辐射热通量的情况下,正确捕获生物质的降解。还得出了在高太阳热通量下生物量行为的其他见解。样品内部同时存在干燥,热解和气化前沿。这三个热化学前沿的共存会导致样品干燥产生的蒸汽产生焦炭气化,这是介质烧蚀的主要现象。
机译:构建个人成就记录的有效性:阶段II-a验证性因子模型的分类
机译:针对大学生和大学生的研究指导计划
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