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瓜豆原理模型：若两动点到某定点的距离比是定值，夹角是定角，则两动点的运动路径相同。瓜豆原理是主从联动轨迹问题。主动点叫做瓜，从动点叫做豆，瓜在直线上运动，豆的运动轨迹也是直线。瓜在圆周上运动，豆的运动轨迹也是圆。关键是作出从动点的运动轨迹，根据主动点的特殊位置点，作出从动点的特殊点，从而连成轨迹。瓜豆原理模型分类一、点在圆上运动条件：线段AB中，A为⊙O上一动点，B为定点，C为AB中点结论：1、点C的运动轨迹与点A的运动轨迹都是圆2、两圆半径之比为2:1二、点直线上运动条件：线段AB上A为直线l上的动点。C为线段AB中点，B为定点，A为动点。结论：1、点C的轨迹为A轨迹的一半2、C的轨迹与A的轨迹平行3、△ABO∽△BCO,相似比为2:1

瓜豆原理涉及的知识和方法：相似、三角形的两边之和大于第三边、点到直线之间的距离垂线段最短、点到圆上点共线有最值。方法：第一步：找主动点的轨迹。第二步：找从动点与主动点的关系。第三步：找主动点的起点和终点。第四步：通过相似确定从动点的轨迹。第五步：根据轨迹确定点线、点圆最值。扩展资料：若两动点到某定点的距离比是定值，夹角是定角，则两动点的运动路径相同。瓜豆原理是主从联动轨迹问题。主动点叫做瓜，从动点叫做豆，瓜在直线上运动，豆的运动轨迹也是直线。瓜在圆周上运动，豆的运动轨迹也是圆。关键是作出从动点的运动轨迹，根据主动点的特殊位置点，作出从动点的特殊点，从而连成轨迹。

数学瓜豆原理模型如下：瓜豆原理模型归纳总结就是主动点的轨迹与从动点的轨迹是相似性，根据主、从动点与定点连线形成的夹角以及主、从动点到定点的距离之比，可确定从动点的轨迹。如点P是一个定点，点A是圆O上一个动点，连接PA作线段PB垂直PA，且使PB等于PA。如果A点的运动轨迹是圆，那么B点的运动轨迹也是圆。如点P是定点，点A是直线L上的动点，连接PA作线段PB垂直PA，且使PB等于PA。这两个例子中，都有一个定点P，一个主动点A，从动点B随着点A的变化而变化。如果A点的运动轨迹是直线，那么B点的运动轨迹也是直线。如果A点的运动轨迹是圆，那么B点的运动轨迹也是圆。即种瓜得瓜种豆得豆，所以形象的称为瓜豆原理。瓜字造句1、只要我认真地活过，无愧地付出过。人们将无权耻笑我是入不敷出的傻瓜，也不必用他的尺度来衡量我值得或是不值得。2、一个傻瓜，他想给自己一个大嘴巴，当他有一个好伤疤时，忘记了疼痛。3、考试对于那些准备得最好的人来说也是难以对付的，因为最大的傻瓜也可能问出连最聪明的人也回答不了的问题。4、梦里，你笑着说，傻瓜，我的生气，是因为我爱你，夜晚过隙，又一个清晨醒来，你还在那里。5、有时候我们确实想坚持心中的那么一点高贵，但若周围所有的人都因此认为你是傻瓜时，会让你有些招架不住。

若两动点到某定点的距离比是定值，夹角是定角，则两动点的运动路径相同。瓜豆原理是主从联动轨迹问题。主动点叫做瓜，从动点叫做豆，瓜在直线上运动，豆的运动轨迹也是直线。瓜在圆周上运动，豆的运动轨迹也是圆。关键是作出从动点的运动轨迹，根据主动点的特殊位置点，作出从动点的特殊点，从而连成轨迹。在辅助圆问题中，我们了解了求关于动点最值问题的方式之一——求出动点轨迹，即可求出关于动点的最值．本文继续讨论另一类动点引发的最值问题，在此类题目中，题目或许先描述的是动点P，但最终问题问的可以是另一点Q，当然P、Q之间存在某种联系，从P点出发探讨Q点运动轨迹并求出最值，为常规思路．一、轨迹之圆篇引例1：如图，P是圆O上一个动点，A为定点，连接AP，Q为AP中点．考虑：当点P在圆O上运动时，Q点轨迹是？分析】观察动图可知点Q轨迹是个圆，而我们还需确定的是此圆与圆O有什么关系？考虑到Q点始终为AP中点，连接AO，取AO中点M，则M点即为Q点轨迹圆圆心，半径MQ是OP一半，任意时刻，均有△AMQ∽△AOP，QM:PO=AQ:AP=1:2．【小结】确定Q点轨迹圆即确定其圆心与半径，由A、Q、P始终共线可得：A、M、O三点共线，由Q为AP中点可得：AM=1/2AO．Q点轨迹相当于是P点轨迹成比例缩放．根据动点之间的相对位置关系分析圆心的相对位置关系；根据动点之间的数量关系分析轨迹圆半径数量关系．此题方法也不止这一种，比如可以如下构造旋转，当A、C、A"共线时，可得AO最大值．

瓜豆原理模型：若两动点到某定点的距离比是定值，夹角是定角，则两动点的运动路径相同。瓜豆原理是主从联动轨迹问题。主动点叫做瓜，从动点叫做豆，瓜在直线上运动，豆的运动轨迹也是直线。瓜在圆周上运动，豆的运动轨迹也是圆。关键是作出从动点的运动轨迹，根据主动点的特殊位置点，作出从动点的特殊点，从而连成轨迹。瓜豆原理模型分类一、点在圆上运动条件：线段AB中，A为⊙O上一动点，B为定点，C为AB中点结论：1、点C的运动轨迹与点A的运动轨迹都是圆2、两圆半径之比为2:1二、点直线上运动条件：线段AB上A为直线l上的动点。C为线段AB中点，B为定点，A为动点。结论：1、点C的轨迹为A轨迹的一半2、C的轨迹与A的轨迹平行3、△ABO∽△BCO,相似比为2:1

瓜豆原理模型是主从联动轨迹问题。就是主动点的轨迹与从动点的轨迹是相似性，根据主、从动点与定点连线形成的夹角以及主、从动点到定点的距离之比，可确定从动点的轨迹，而当主动点轨迹是其他图形时，从动点轨迹必然也是。瓜豆原理介绍说明若两动点到某定点的距离比是定值，夹角是定角，则两动点的运动路径相同。瓜豆原理是主从联动轨迹问题。主动点叫做瓜，从动点叫做豆，瓜在直线上运动，豆的运动轨迹也是直线。瓜在圆周上运动，豆的运动轨迹也是圆。关键是作出从动点的运动轨迹，根据主动点的特殊位置点，作出从动点的特殊点，从而连成轨迹。

中考几何模型是指在中学数学考试中常出现的几何题目中常用到的模型。这些模型在解题过程中可以帮助学生更好地理解问题，并且能够提供解题的思路和方法。以下是一些常用的中考几何模型：影射定理；角平分线定理；中线定理；相交弦定理；弦切角定理；割线定理；切割线定理；12345模型；将军饮马；造桥选址；将军遛马；一线三等角；点圆最值，线圆最值；胡不归；阿氏圆；手拉手模型；鸡爪模型；脚拉脚模型；婆罗摩笈多模型；半角模型；托勒密定理；托勒密不定式；瓜豆原理；相识模型；这些几何模型在中考数学中经常出现，掌握它们的性质和应用方法，可以帮助学生更好地解题和提高分数。因此，在备考中应重点掌握这些几何模型，并进行相关的习题练习和解题训练，以提高解题能力和应试能力。

瓜豆模型是2000年出现的。根据数学相关公开信息查询得知，瓜豆模型是张建权提出的，瓜豆原理也叫朋成原理。

瓜豆原理模型原理和解释如下：若两动点到某定点的距离比是定值，夹角是定角，则两动点的运动路径相同。瓜豆原理是主从联动轨迹问题。主动点叫做瓜，从动点叫做豆，瓜在直线上运动，豆的运动轨迹也是直线。瓜在圆周上运动，豆的运动轨迹也是圆。关键是作出从动点的运动轨迹，根据主动点的特殊位置点，作出从动点的特殊点，从而连成轨迹。在辅助圆问题中，了解了求关于动点最值问题的方式之一。即求出动点轨迹，求出关于动点的最值。瓜豆原理中另一类动点引发的最值问题，在此类题目中，题目或许先描述的是动点P，但最终问题问的可以是另一点Q，当然P、Q之间存在某种联系，从P点出发探讨Q点运动轨迹并求出最值，为常规思路。瓜豆原理涉及的知识点：1、相似三角形的两边之和大于第三边。三角形中，A，B两点的距离是线段AB。AC+CB是大于AB的（两点之间线段最短）由此可得：三角形的任意两边之和大于第三边。点到直线之间的距离垂线段最短。两点之间线段最短是一个公理。又名线段公理。比如把纸上的两个点重合，把纸折叠起来，那两个点就重合了，距离无限近。点到圆上点共线有最值。2、瓜豆原理步骤方法第一步，找主动点的轨迹。第二步，找从动点与主动点的关系。第三步，找主动点的起点和终点。第四步，通过相似确定从动点的轨迹。第五步，根据轨迹确定点线、点圆最值。

瓜豆原理主要涉及到主动点、从动点、直线运动、轨迹、定角、相似三角形（特殊情况是全等）等概念。其核心是△APA"与△BPB"相似，即动态相似。在直线运动的情况下，从动点的运动轨迹与主动点的运动轨迹一致。此时，可以得出两个结论：1. 从动点与主动点之间的连线，与主动点的运动轨迹垂直；2. 从动点与主动点之间的距离，与主动点的运动轨迹长度成比例。在圆周运动的情况下，从动点的运动轨迹与主动点的运动轨迹一致。此时，可以得出两个结论：1. 从动点与主动点之间的距离比，等于主动点与圆心的距离比；2. 从动点与主动点之间的连线，与主动点与圆心的连线夹角为定角。在瓜豆原理的应用中，我们可以利用这些结论来快速确定从动点的运动轨迹，从而更好地理解一些物理、工程等领域中的现象和问题。同时，也需要熟悉相似三角形的性质和判定方法，以便在需要证明相关结论时能够得心应手。

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上面那位仁兄回答得不是很对准确的说使用壁面函数，并不是放宽到30-300，而是必须在30-300，这就是使用壁面函数的代价，必须在湍流核心区。如果y+很小，比如模拟空气，那就不要使用壁面函数，或者使用加强的壁面函数。

拱形农业大棚结构模型 拱形农业大棚结构模型是一种新型的农业生产方式，它采用弧形结构，能够最大限度地利用光照，增加作物的生长速度和品质。本文将从以下几个方面详细介绍拱形农业大棚结构模型。优点 拱形农业大棚结构模型的最大优点就是它能够最大限度地利用光照，增加作物的生长速度和品质。其次，由于拱形结构比传统的方形或长方形大棚更加稳定，所以可以在更恶劣的气候条件下种植作物。此外，拱形结构还可以保温，降低棚内温度波动，提高作物的适应性和生长周期。特点 拱形农业大棚结构模型的特点主要体现在以下几个方面：弧形结构，能够最大限度地利用光照。拱形结构比传统的方形或长方形大棚更加稳定。保温，降低棚内温度波动。容易安装、拆卸和移动，适应不同的生产需求。可根据需求进行多层建设，大幅提升产能。节省土地资源，减少污染排放。结构设计 拱形农业大棚结构模型的设计原理是基于弧形支撑结构，这种结构能够最大限度地利用光照并提高棚内的绝对温度。一般情况下，拱形农业大棚结构由三部分组成：拱形钢骨架、棚外挡风网、棚内顶部防虫网。其中，拱形钢骨架采用镀锌钢管或镀锌钢板制作，具有优良的抗风、抗锈和抗腐蚀能力。棚外挡风网和棚内顶部防虫网的作用是防止大风和虫害进入棚内，这样可以有效保护作物。此外，还可以根据实际需求加装灌溉、通风、遮阳等设施。应用范围 拱形农业大棚结构模型适用于各种不同规模的农业生产，可以种植蔬菜、水果、花卉等各种作物。此外，在荒漠化、盐碱化等环境恶劣的地区，也可以栽种多年生草本植物，如洛神花、藜麦等。拱形农业大棚结构模型还适用于不同的土地和气候条件，可以用于山区、沙漠、城市郊区等，提高土地资源利用率。未来发展趋势 拱形农业大棚结构模型是一种非常具有发展潜力的新型农业生产方式，具有很多优点和特点。随着人们对食品安全和环保问题的日益重视，拱形农业大棚结构模型将会越来越受到关注和推广。未来，拱形农业大棚结构模型将会更加智能化、数字化，可以实现精准灌溉、自动化采摘等功能，进一步提高农业生产效率和品质。总之，拱形农业大棚结构模型是一种非常具有潜力的农业生产方式，它将会成为未来农业生产的重要发展方向。

降水、蒸发和径流是水循环过程的三个主要环节，三者构成的水循环决定流域的水量平衡。水量平衡是指一个流域或一个水体在某一个时段内输入水量减去输出水量的蓄水变化，即水循环过程的水量收支平衡关系。水量平衡的基本原理是对水文循环进行定量研究，根据各水文要素间的定量关系，用已知的水文要素推求其他的水文要素。水量平衡计算的时段可以选取时、日、月、年来计算。月水量平衡模型是根据水量平衡原理为基础，研制的一种概念性水文模型，是以月降水、月平均气温等气象因子资料作为输入数据，然后根据各水文要素之间的关系，概化成经验公式，并通过该经验公式来模拟流域水文过程。月水量平衡模型简单实用，广泛应用于流域中长期水文模拟、水资源供需分析以及大尺度气象模型输入数据的获取。近几年来，过多地借助该类模型评估气候变化对流域水文水资源情势的影响。首先， Thornthwaite于1948年提出水量平衡模型，Mather于1955年将其进行了改进[78];1965年后，Thomas建立abcd模型，Alley研制了Tα模型和Tγ模型，Vandwiele提出澳大利亚模型等比较有名的月水量平衡模型。中国也先后提出了两参数的月水量平衡模型、三参数的月水量平衡模型、五参数的月水量平衡模型、半干旱半湿润地区月水量平衡模型、半干旱地区月水量平衡模型[85]等等。这些模型模拟的精度相似，各有其优缺点:①不同模型计算出的中间变量相差很大，但各模型参数都有一定规律，反映自然地理下垫面条件与降水径流之间的内在联系;②确定模型参数时，难易程度不同;③模型参数的相关性不太好。在国家“九五”科技攻关项目“气候异常对中国水循环及水资源影响评估模型研究”中，熊立华、郭生练(1996)根据中国地区月降水、月蒸发与月径流密切相关性，开发了集总式的两参数水量平衡模型，认为在自然条件下，无明显蓄水或取水，一次降水一般能在一个月内转化为径流或被蒸发，仅小部分滞留在土壤中[59]。因此，月水量平衡模型不必区分产流与汇流，模型简单，参数较少;其中两参数模型模拟效果好，参数最少，实用性强，便于应用。6.2.2.1月水量平衡模型的建立(1)有效降水降水来自于云。大气中的湿润空气遇冷后逐渐趋于饱和，进一步冷却便凝结成过饱和的水蒸气。水蒸气由半径为数微米以下的小水滴或冰粒子组成，当小水滴半径超过100um且下落速度超过积云上升气流的速度时，从云底落下成降雨。当地表气温很低，小于-4℃时，小水滴过冷却后变成冰粒子，冰粒子经过升华凝结后急速成冰晶体，冰晶体由于下落的速度不同形成降雪;当冰晶体下落时遇到下部高于0℃的气层会融化，形成降雨。窟野河流域是黄河中游的一条重点支流，是黄土高原侵蚀地区的典型流域。流域北部属于干旱区，南部属于半干旱区。20世纪90年代前，窟野河流域上游国家基本站东胜站、伊洛霍金站12月、1月、2月平均气温均低于-4℃;榆林、河曲站12月、1月份平均气温均低于-4℃，部分年份2月份低于-4℃;下游兴县气象站1月份平均气温均低于-4℃，大部分年份12月、1月份平均气温低于-4℃。从1956～2006年实测径流资料分析来看，最大平均月径流量出现在8月份，之后逐月递减至次年的2月份，3月份明显增加;随后又逐月递减到6月份，然后又开始增加至每年最高8月份。3月份径流量比邻近月份径流量明显增大，可知窟野河流域3月份上游有一定的冰川融雪径流汇入，且窟野河流域的融雪径流在总径流中占一定比重，融雪径流计算利用温度指标模型对降水量进行修正[62]，来计算经调节的有效降水。Peff(t)=nf(t){A(t-1)+Pn(t)}其中，变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:nf(t)为第t月的融雪系数;A(t)为第t月的积雪;Pn(t)为第t月实测降水;Peff(t)为第t月有效降水;T(t)为第t月平均气温;Tn为固体降水临界温度-4℃;Tm为液态降水临界温度+4℃[85]。(2)实际蒸发量当流域降水比较丰富时，土壤中湿度比较大，空气湿度也比较大，故实际蒸发值与观测值的反差不是很强烈;当降水比较少时，空气中水分不饱和系数比较大，蒸发皿观测值很大，然而同时因土壤湿度也很低，可供蒸发水量少，实际蒸发值也很低，致使实际蒸发量与蒸发皿观测值的反差也很大。假设流域处在长期的水量平衡中，那么实际蒸发量和蒸散发能力的比值是降水量与蒸散发能力比值的函数，采用Schreiber公式:变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Es(t)代表流域实际蒸发值;Ec(t)代表流域蒸散发能力;Peff(t)代表降水量。本节用Schreiber公式乘以一个系数来计算月实际蒸发量:变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Es(t)代表流域实际蒸发量;E(t)代表月蒸发皿观测值;Peff(t)代表月降水量;系数a1是模型的第一个参数。(3)月径流量的计算当降水量不为零时，月径流量Q(t)主要与该月土壤中净含水量S(t)(即扣除蒸发之后的剩余水量)和降水量Peff(t)有着十分密切的关系;S(t)越大，水分流出土壤的可能性越大，则径流量越大;降水量越大，径流量也越大。经分析，发现Q(t)与Peff(t)和S(t)的关系可用式(6.6)来表示变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究当降水量为零时，月径流量Q(t)主要与土壤净含水量S(t)有关，存在变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究在模型运行计算中，首先根据式(6.3)计算实际月蒸发量，然后根据水量平衡原理计算月初土壤含水量，再根据式(6.4)或者式(6.5)计算月径流量。即第(t+1)个月初土壤含水量S(t)为S(t)=S(t-1)+Peff(t)-Es(t)-Q(t)(6.6)式中:Q(t)为月径流量;S(t-1)为月初土壤含水量;Es(t)代表流域实际蒸发;b1为模型的第二个参数;c1为模型第三个参数;q为基流，可通过分析枯水期的径流来确定。(4)基流的计算基流为来源于地下水或是其他延迟部分的径流[92]，主要受土壤的分布和下渗特征、含水层的特征、补给流域的速度频率、植被的空间分布、地形和气候等因素影响。在水文过程线上为图形中较低的部分，起伏变化较小。基流是令人关注和探索的目标，在降水径流模拟中有着重要的地位。但到目前为止，由于无法通过实验对径流分割和水深划分的结果进行科学论证，各种研究理论和方法存在较大争议。这种争议主要表现在对径流水源的界定不一致所得的结果也不完全一致。关于基流的说法很多，Hal将基流定义为来源于地下水或是其他延迟部分的径流。VijayP.Slight等将基流定义为下渗水到达地下水面并注入河道的部分。总之，关于基流主要有以下几方面:1)补给河道径流的地下水为基流，包括浅层地下水和深层地下水。2)基于传播时间，将径流划分为直接径流和基流，基流主要是慢速壤中流和地下水，这一种划分方法是基于传播时间，而不是基于传播路径。3)传统水文学上将流量划分为地表径流，壤中流和地下径流。而地下径流又可分为快速(浅层)和慢速(深层)两种，把地下径流中的慢速(深层)径流看作基流。这个径流比较稳定，可取历年枯水期的流量来确定。月水量平衡模型在窟野河流域的应用，关于基流计算主要采用传统的水文学上将流量过程划分为地表径流、壤中流和地下径流的划分方法，把慢速(深层)的地下径流看作基流。因为这个流量比较稳定，可通过分析取其历年最枯流量的径流来确定。对满足一致性的水文序列随机成分，可直接采用传统的水文频率计算方法。窟野河流域王道恒塔、新庙和温家川站1956～2006年径流量的随机性成分进行频率计算，采用约束加权适线法[103]计算P-型频率曲线的均值、变差系数Cv和偏态系数Cs，选取P=95%的径流量作为最枯年径流量，即基流值。图6.16～图6.18给出了王道恒塔、新庙、温家川站基流计算频率曲线图及表6.12得出基流值。图6.16 王道恒塔径流频率计算图图6.17 温家川径流计算频率图图6.18 新庙径流计算频率图表6.12 径流频率计算成果表6.2.2.2 模型精度准则判别(1)模型参数的率定参数的率定又称参数的优选，参数优化过程采用数学算法，通过系统反复试验迭代改变模型参数值的大小，使得流域特征模拟值和试验值的误差最小。如平均模拟径流和实测径流拟合程度的定量方法是每个参数迭代之后计算目标函数，寻找目标函数达到最优的参数值。目标函数用来评价水文过程的不同特征，目标函数选择对优选结果至关重要，适当选择目标函数在一定程度上决定了模型的拟合精度[63]。最小二乘法是较早提出来的模型率定方法，即该目标函数可描述为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Qi(t)为实测径流量;Qsimi(t)为模拟径流量;n为样本数。用最小二乘法目标函数来率定模型，结果对径流量模拟效果较好，而对水文过程中的峰值却得不到较好的模拟效果。因此，一些学者又提出对数最小二乘法，其目标函数可描述为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究虽然式(6.8)在一定程度上克服了最小二乘法峰值模拟的缺点，但从两个表达式本身来看，二者都不是标准化的，在参数率定的时候，只能得到给定条件下的最佳估算值，而并不一定是最完美的结果。为方便模型在流域内很好应用，Nash和Sutcliffe(1970)提出了一个标准化的评价标准(水文情报预报规范中确定系数)，即Nash和Sutcliffe效率系数，它能直观地体现实测径流量与模拟径流量过程拟合程度的好坏，其公式为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中: 为率定期实测月径流量过程的均值;其余符号意义同前。RNS越大表示实测径流量与模拟径流量过程拟合越好，模拟精度越高，RNS可以得到最大值1;一般情况下，该系数在0～1之间变化，若为负值，也就意味着还不如实测径流量均值替代所模拟的径流量。第二个目标函数是模拟径流量和实测径流量的多年平均相对误差，即变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Qiy(t)为实测的平均年径流量;Qysimi(t)为模拟的平均年径流量。如果Nash和Sutcliffe模型效率标准越接近1，同时相对误差越接近0，则说明模拟效果越好。对大尺度水文过程模拟，最优标准为Nash和Sutcliffe效率标准超过60%，相对误差小于10%。(2)模型检验模型检验是继参数率定之后分析的内容。当在一个流域上使用某一模型时，首先对参数率定，求出最优参数。此外，还需要另外一部分资料用于模型检验。资料一般选择2～3年进行检验。降水-径流模型中根据降雨情况模拟径流序列，比较模拟和实测的径流过程线，只有当二者拟合较好或在预定误差范围内时，模型才可以应用。另外，除对多年平均相对误差检验，还考虑对极值进行检验，定义极值模型相对误差检验Remax为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Qmax代表实测径流的最大值;Qsimmax代表模拟径流的最大值。当RNS越大，Re和Remax越接近0时，则说明拟合的总精度越高。综上可知，每一个模型都包含不定数的中间状态变量，月水量平衡模型中土壤含水量S(t)是表征流域的中间状态变量，在模型运行中，先给出初始值S(t-1)，然后根据水量平衡原理依次迭代本时段S(t-1)和下一个时段S(t)，一般初始值取最大土壤含水量的一半。由于中间变量初始值的影响，取序列的前2年作为预热期。预热期后的资料分为2个阶段，第1阶段作为率定期模型参数优选，本模型采用人工和计算机联合优选，用式(6.9)优选模型参数;第2阶段作为模型检验期，检验模型的外延效果，只有在率定期和检验期径流量模拟满足精度要求，才认为模型合格。

模型出错了，倒入maya或max,检查一下红色的区域，看看有没有不正常的情况，比如未封闭的边，就是两个边共用两个端点，或者多余顶点。这软件对模型规范要求较高。

我推荐你可以用一下老子云的一键展UV，就不会出现这样的情况

是模型的那个地方有重合的点，在maya中点级别框选一下一个红点位置的点，焊接。焊接不上就一个一个的把这里的点揪开，分析下，删除没用的点或者想办法焊接好久行了。

导入到3Dmax时记得勾选“作为单个网格导入”，之后就可以正常显示了。unfold3d是模型展开UV的独立软件，比UVLAYOUT界面清晰美观，操作快捷方便，主要以菜单和按钮命令为主，尤其9、0以后，功能也非常强大。

打开unfold3d软件。截入模型，选择切开边线，切开，展开，点击文件，载入uv，Ctrl+shift减选，切开边线，双击线循环边选择，单击线shift加选连续线。选择边点线，隐藏选中物件。模型通过主观意识借助实体或者虚拟表现构成客观阐述形态结构的一种表达目的的物件。模型≠商品。任何物件定义为商品之前的研发过程中形态均为模型，当定义型号、规格并匹配相应价格的时候，模型将会以商品形式呈现出来。

您这个模型比较复杂，unfold可能展不好，个人感觉maya展UV能力不如max,比较差。你在分UV之前没设置好接缝，所以展一下就不见了。您可以使用UVlayout。平面映射是让UV按着平面投射，所以变成了现在这个样子。平面映射一般是用来展墙面桌子等简单的模型，你这个模型不能用。

在导入unfold之前，先将模型拆UV切线，然后导入，就能自动分UV了

鼠标设置预设，软件路径全英文，OBJ也要英文，如果你的系统用户名（非超级管理员）是中文的话得重建了，还有可以到登超级管理员用户操作

人力资源管理的“五力模型”：内力、推力、拉力、压力、控制力SWOT模型是企业结合自身优势（Strengths）、劣势（Weakness）及其所处环境的机会（Opportunities）、威胁（Threats），进行战略构思、战略选择的重要工具，在西方企业的战略选择中得到了广泛应用，目前多见于定性分析。而当战略期限超出三年、甚至更长，影响企业战略决策的内外因素增多且更复杂时，SWOT模型就存在一定的局限性，即对众多因素的差别程度及其发生概率很难在定性分析中得以体现，这就不利于企业战略（特别是总体战略总公司战略）的选择。因此，SWOT模型需要结合前景假设进行定量分析，使其更加完善。结合本人近年来为企业进行战略策划的经验、教训，将SWOT模型进行了改进，使其在战略决策中按图1所示的程序和方法进行。程序一：选择影响企业战略制定的关键因素影响企业战略制定的因素很多，但是并不是所有的因素都是影响企业战略制定的关键因素，这就需要一定方法挑选出关键因素。程序二：对关键因素进行前景假设，并确定S、W、O、T。企业战略是针对未来的谋划，许多因素属于不确定因素，这就需要对每一因素进行3种前景假设，即乐观假设、折衷假设和悲观假设。而且同一因素在这3种不同假设前景下，可能会差异很大，也就是说同一战略环境因素或战略条件因素在某一前景假设下是“机会”或“优势”，在另一前景假设下可能是“威胁”或“劣势”。这就需要参与决策的人员，在翻阅大量的资料，甚至广泛征求有关专家意见的基础上，对关键因素进行不同前景假设的同时，并逐项准确地确定S、W、O、T。

具体是谁提出来的，我忘了。。。PEST主是企业针对区域市场的进行与退出进行的分析。。。四个方面：(一) 政治法律环境（Political Factors） 政治环境包括一个国家的社会制度，执政党的性质，政府的方针、政策、法令等。 不同的国家有着不同的社会性质，不同的社会制度对组织活动有着不同的限制和要求。 即使社会制度不变的同一国家，在不同时期，由于执政党的不同，其政府的方针特点、政策倾向对组织活动的态度和影响也是不断变化(二) 经济环境（Economic Factors） 经济环境主要包括宏观和微观两个方面的内容。 宏观经济环境主要指一个国家的人口数量及其增长趋势，国民收入、国民生产总值及其变化情况以及通过这些指标能够反映的国民经济发展水平和发展速度。 微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者的收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素。这些因素直接决定着企业目前及未来的市场大小。 (三) 社会文化环境 （Sociocultural Fators）社会文化环境包括一个国家或地区的居民教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观念等。 文化水平会影响居民的需求层次； 宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行； 价值观念会影响居民对组织目标、组织活动以及组织存在本身的认可与否； 审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。(四) 技术环境（Technological Factors） 技术环境除了要考察与企业所处领域的活动直接相关的技术手段的发展变化外，还应及时了解： ⑴国家对科技开发的投资和支持重点； ⑵该领域技术发展动态和研究开发费用总额； ⑶技术转移和技术商品化速度； ⑷专利及其保护情况，等等。

PEST是战略咨询顾问用来帮助企业检阅其外部宏观环境的一种方法。是指宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治（Political）、经济（Economic）、社会（society）和技术（Technological）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。简单而言，称之为PEST分析法。社会经济结构　　社会经济结构，是指国民经济中不同的经济成分、不同的产业部门及社会再生产各方面在组成国民经济整体时相互的适应性、量的比例以及排列关联的状况。　　社会经济结构主要包括：产业结构、分配结构、交换结构、消费结构和技术结构。其中，最重要的是产业结构。经济发展水平　　经济发展水平，是指一个国家经济发展的规模、速度和所达到的水平。反映一个国家经济发展水平的常用指标有国内生产总值、国民收入、人均国民收入和经济增长速度。经济体制　　经济体制，是指国家经济组织的形式，它规定了国家与企业、企业与企业、企业与各经济部门之间的关系，并通过一定的管理手段和方法来调控或影响社会经济流动的范围、内容和方式等。宏观经济政策　　宏观经济政策，是指实现国家经济发展目标的战略与策略，它包括综合性的全国发展战略和产业政策、国民收入分配政策、价格政策、物资流通政策等。当前经济状况　　当前经济状况会影响一个企业的财务业绩。经济的增长率取决于商品和服务需求的总体变化。其他经济影响因素包括税收水平、通货膨胀率、贸易差额和汇率、失业率、利率、信贷投放以及政府补助等。其他一般经济条件　　其他一般经济条件和趋势对一个企业的成功也很重要。工资、供应商及竞争对手的价格变化以及政府政策，会影响产品的生产成本和服务的提供成本以及它们被出售的市场的情况。这些经济因素可能会导致行业内产生竞争，或将公司从市场中淘汰出去，也可能会延长产品寿命、鼓励企业用自动化取代人工、促进外商投资或引入本土投资、使强劲的市场变弱或使安全的市场变得具有风险。

有时，亦会用到PEST分析的扩展变形形式，如SLEPT分析、STEEPLE分析， STEEPLE是以下因素英文单词的缩写，社会/人口（Social/demographic）、技术（Technological）、经济（Economic）、环境/自然（Environmental/Natural）、政治（Political）、法律（Legal）、道德（Ethical）。此外，地理因素（Geographical Factor）有时也可能会有显著影响。

你好 一般这种现象您可以参考： 一、连接路由器时输入的密码错误； 二、路由器有设置MAC地址过滤由器，由于保密性以及防止蹭网现象发生都会有mac地址过滤设置，连不上的时候我们首先查看路由器是否建立了mac地址过滤规则，然后把手机的Mac地址添加到规则当中就可以搜索并且连接。 手机查看MAC地址方法：设置-无线控制-wlan开启-wlan设置-菜单键-高级-MAC地址三、对方是WAPI信号，点击设置--WLAN--WLAN 打开--高级--兼容WAPI 打开。若您还有其他的问题咨询，您可以进入OPPO企业平台向客服咨询提问喔！

所谓保健品行业“PEST”分析是指通过对政治、经济、社会和技术等因素进行分析，来确定这些因素的变化对保健品行业发展战略管理过程的影响。1.从政治法律角度看，政府主管部门的更迭也带来保健品行业新变化保健品标准和规定缺失且相互矛盾，如我国卫生部制定的《食品添加剂使用标准》(B276196规定食品中不允许含过氧化氢(双氧水)但某些生产规章又订有保健食品的过氧化氢残留标准。由于缺乏有关的行业管理和国家标准造成保健品行业目前假冒伪劣产品、虚假广告、·价格虚高等现象严重。企业在现有法规下宣传自己的产品很容易违规。法规规定，保健食品不能宣传治疗作用。另一方面，保健食品中使用的中草药在药典中都有治疗作用。可是一用到保健食品里就不能宣传了，似乎治疗作用全没了。2003年3月7日，国务院公布机构改革方案决定成立国家食品药品监督管理局，原属卫生部管理的保健品划归sDA管理，自2003年6月1日起，卫生部已停止受理保健品的申报，同年1月10日，国家食品药品监督管理局完成交接，正式开展保健品的审批工作。受非典、部门移交影响，当年度保健品报批工作停顿了半年之久。从长期看，国家食品药品监督管理局接手保健品行业管理职责，有助于让保健品行业更规范、更健康的发展。2，从经济的角度看，市场竞争日益激烈，跨国公司成为行业领头羊保健品市场在过去的2年间，国外跨国公司一直鲜有涉足，市场被本土保健品企业牢牢占据，2003年在保健品行业陷入低潮之时，美国安利却凭借独特的销售模式异军突起，实现了年销售额3亿元的惊人业绩，尽管安利的营销模式颇有争议。但不能否认，随着跨国保健品公司进军中国的步伐加快，国内保健业面临更大的市场竞争压力。加上国内行业的竞争，市场营销模式也有进一步变化。一是产品开始两极分化。从2003年起，因为竞争日益激烈，保健品呈现出明显的两极分化趋势:以功能诉求为主的产品，多用疗程、买赠促销等刺激消费者购买，这类产品价格越来越高;以营养补充为诉求的机能性食品或滋补品，价格越来越低，有成为日用品保健品的趋势。二是渠道细分、直销比例增大。受传统渠道费用高涨、竞争趋向白热化的压力，保健品厂商积极探索渠道多样化，传统的药店+商超的销售渠道快速分化，保健品连锁专卖店、厂家直销店、店中店、传销、电话销售、会务销售、展会销售直至网络销售等多种渠道形式正在加速形成。受渠道多样化的影响，保健品销售额中直销比例日益增大。以上海市场为例，投放广告、进人常规渠道的功能性食品，相当部分销量同样依靠直销。三是传播方式日益直接化。由于传统媒体效果弱化、价格日益提高，保健品厂商传播产品信息的方法正日益扁平化，直接掌握消费者资料，定期针对固定消费群体进行传播，已经成了传播的重要手段之一。3.从社会的角度看，保健品市场起伏不定但发展势头良好2000年开始，保健品行业连续发生负面事件媒体连篇累犊的负面报道，让保健品行业再次陷人“信任危机”，从而导致不少保健品企业崩盘，保健品迅速从巅峰跌人谷低。2001年、2002年保健品行业销售额持续下降。但是到2003年3月后，销售额回升，保健品行业销售额在短期内急速攀升，保健品行业开始复苏。2003年，全国保健品销售额比2002年增长50左右，年度销售额达到30亿元。社会生活的变化促使了保健业的强劲势头。首先，我国城乡的恩格尔系数分别为5.9%和5.%，处于温饱向小康的过渡阶段，东南沿海一些大中城市和地区已达到了中等收人国家水平人们的消费观念、健康观念发生了较大变化，促进城乡保健品消费支出以每年15%一3%的速度快速增长。其次，人民生活方式的改变，是保健品产业发展的重要基础。随着社会竞争愈演愈烈生活工作节奏不断加快，给人们生理和心理机能带来巨大冲击，处于亚健康状态的人群不断扩大。为规避不健康带来的各种不利影响，人们求助于保健品，使保健品的开发和生产成为经济生活中的“热点”。第三，多层次的社会生活需要，为保健品产业的发展提供了广阔空间。除了在家庭和事业双重压力下的中年人逐步加人保健品消费行列之外，老年人、青少年是保健品消费的主力军。4.从技术的角度看，保健品行业研发，生产和销售发生了全新变化WTO给中国保健品企业带来了世界级的竞争对手，面临日益加剧的市场竞争，所有从事保健品生产的中国企业都应该清醒地认识到，未来保健品竞争的核心必将是科技含量，加强科技投人迫在眉睫。特别是已经有一定经济实力的企业更要重视保健品的应用基础研究，努力提高新产品的科技含量和质量水平，使保健品企业向高新技术企业过渡，科技含量高的产品成为主流。只有保健品企业不断更新技术和提高技术含量，开发出效果好、质量高、有特点的第三代保健品，使产品从低层次的价格战、广告战中走出来，转向高层次的技术战、服务战，才能在“人世”后，缔造出我国的保健品世界品牌，才有能力进军国际市场。电子信息技术的发展，也使电子商务成为销售重要渠道。各销售商都抓住电子商务的有利武器，搞销售网站，拓宽销售面，丰富产品种类。单单做电视购物的试用型销售，所涉及的消费者群体毕竟有限。通过投入设备和资金，开设购物网站的形式来发展更多的消费人群，同时也可以利用网络这一先进技术进一步的宣传产品，以及让消费者先试后买，买什么都满意的先进销售理念。这一切都为保健业的发展壮大提供了技术基石。保健品行业在获得高速发展的同时，也暴露出许多问题。这些问题严重危害行业的发展，已经到了要引起高度重视并急需解决的地步。1.管理体制落后管理体制属于政治法律环境，对保健业的发展具有战略性的影响。虽然我们的保健品管理体制在变化，但还有三大问题。一是行政立法滞后。目前保健品产业还没有统一的行政归口管理部门，卫生、医药、工商等部门各自为政，还没有制定一个可操作性的产业标准以及规范统一的检测手段、审查程序和管理办法。一些违法经营者便采取打“擦边球”的策略进入保健品市场，一些不具备生产条件的厂家，在该产业较高利润的刺激下，纷纷投产或转产保健品，这是导致假冒伪劣产品泛滥的一个重要原因。二是行业管理缺位。过去食品安全管理由农业部负责种植、轻工部负责加工、内贸部负责销售。200年机构改革后，农业部还是负责种植，国家食品药品监督管理局则将主要精力放在保健食品审批上，卫生部主要针对餐饮业进行检查，而轻工部和内贸部被取消后成立的商务部，以及国家质监总局和工商、海关、公安等部门也都涉及食品管理，而真正能对食品加工进行全面管理的部门却一直没有以独立机构的形式出现。多头监管等于没有监管。在这种落后的管理体制下，出现了许多既危害行业的发展，更重要的是损害人民身体健康的现象。特别是因为条块分割、多头监管，致使许多保健品生产商的违法行为得不到有效制止，一些有害的假冒伪劣保健品得以流人市场，严重危害人民身体健康。三是保健品生产标准偏低，缺乏统一标准，管理混乱。保健品市场比较混乱的另一问题就在于保健品行业门槛较低，加上生产环节要求不高，没有一个严谨的质量控制体系。部分保健品未经严格的临床验证，加之审批相对简单，市场又在迅速膨胀，造成了大量的非专业化企业涌入保健品行业。药品生产有GMP规范，药品经营有GS规范，而保健品的生产经营却无统一规范，这将成为我国保健品进入国际市场的障碍。2.企业追求短期利益由于保健品直接用于人体，满足和协调人体生理机能，其质量直接关系人的健康。因此，与其它企业相比，保健品企业要承担更高的社会义务。在我国，企业追求短期利益在各个行业都不少见，但在保健品行业尤其典型，有业内人士甚至质问:“在中国，你看到哪个产品过了两年，第三年还能赚钱?”企业的短期行为表明了自身经济与技术变量的近视，产品创新少，雷同现象严重、以虚假广告欺骗消费者、保健企业出现非法行为。出现上述问题的原因，主要是企业无视法律规定，为牟取短期暴利，见利忘义，胡作非为的结果。中国保健品市场不振的另一个重要原因，就是厂家的投机思想在作怪。当看到保健品有利可图之后，许多厂家在没有多少准备的情况下进入保健品领域的，这种先天不足的基础使它们不可能沿着正常的经营之路走下去，而是走上了投机之途。其投机主要表现为:用不成熟或有问题的产品进行产品投机，用高得离谱的价格进行价格投机，用高回扣进行渠道投机，用不可兑现的承诺或虚假的案例进行促销投机，有的甚至用品牌延伸进行品牌投机。3.消费者消费观念错误消费群体作为社会文化环境因素，对保健业的发展也有一定的变数。众所周知，祖国医学是“医食同源”。民谚说:药补不如食补。即用食平病、食疗为先，知其所犯以食治之，食疗不愈，乃后命药。由于保健食品和保健药品使用的原料是相互交叉的(卫生部曾颁布过8多种既可食用又可药用的物品，如枣、百合、山药、山植等)，加之其功能往往都与调整人体的机能相关，因此，保健食品和保健药品的本质区别并不明显。目前消费者购服保健品存在许多误区。有多多益善引起中毒的现象，如脂溶性维生素A、DE、K等都会在未消耗尽的情况下积蓄于体内产生毒副作用;有张冠李戴，用非自然行为阻碍机体正常运行;还有孕期乱补，不但无益于产妇，还有害于胎儿等等。特别是一些食健字号的减肥药，有明显的副作用，许多人为此付出了非常沉重的代价(这类事件经常可见报道)。加上这些年来整个社会偏重于以经济利益为主要目标，部分企业有意无意地混淆或歪曲医药科技与管理科学的一般原则导致人们心中形成了一些错误的消费观念。欲形成健康理性的保健品消费市场，这些观念必须在未来逐步改变。通过上面问题的解剖，我们还要从市场发展的角度，并在PEsT分析的基础上探讨解决问题的思路。1.通过立法和修订现行法，改革保健业管理体制市场经济下的竞争表面上看是经济主题之间的竞争，从本质上看却是企业制度的竞争。政府应该创造和维护一个有利于企业竞争的公平有序的良好环境，以制度、法律规范企业行为。随着中国经济的进步与大众健康意识的增强，促成巨大的保健食品市场需求已成为可能。因此，我国的保健品行业要有更大的增长，整个行业的整体素质还有待进一步的提高，必须重视市场规则的制定，为行业发展创造良好的条件。首先，进一步完善《食品卫生法》和《食品安全法》。“食品卫生法”的名称应变更为“食品安全与卫生法”，即不仅要求符合卫生标准，还应符合安全标准。现行的199年发布的《食品安全法》存在执法主体职责与现实情况有所脱节、调整的范围过于狭窄、内容单薄不能适应新情况解决新问题、法律责任规定不严衔接不顺内容不全、监管机关及其工作人员责任追究机制缺位等问题，有必要对其进行修订。其次，尽快修订和完善《保健品管理办法》有关条款。一要进一步明确保健品的定义。一份市场调查表明，超过87%的消费者无法正确区分保健品、食品和中草药。所以应在《办法》中明确规定保健品的内涵和外延。二要有针对性地增加《办法》中对委托加工、异地经营等行为进行管理的条款。调查显示，超过33%的企业尚不具备自身生产条件，须委托药厂加工保健品。但目前的《办法》中没有相关的规定，应在科学基础上制定委托加工的生产规范并增加相应的条款。第三，进一步确立国家卫生部对于保健食品市场的核心指导地位。卫生部除严格保健食品的审批过程外，还应该确立对保健食品生产条件的审批制度，同时注重市场的整顿。应在全国范围内开展大规模的市场抽查，弘扬名优，打击伪劣，切实地保护消费者的利益，为保健食品行业的发展创造更为良好的外部环境。2.健全执法机构严格执法、提高执法水平首先，设立统一的强力执法机构。通过立法设立统一的强力执法机构，根据法律的授权或执法机关的委托，进行统一的检验检疫，对食品从生产到流通，直至市场销售的所有环节进行集中统一的监督检查，提高工作效率和服务水平。其次，加强保健品质量国家标准的执法检查国家应尽快出台有关质量标准和法规，对于保健品市场来说，无论是在相关政策法规还是实际市场运作方面，我国相对于欧美等国家还有一定差距。产品质量方面的法律、法规建设相对滞后，直接影响了保健品产业的健康发展。应提高保健品行业生产许可的门槛，采用认证机制，由专门机构来确定保健品的质量品质。第三，合理确定保健品价格。现在中国尽管已经进入了全民保健的时代，但人们的收人水平还程很高，还不能承受过高的保健品价格，这就要求各保健品企业必须适应市场的变化.用薄利多销的价格策略敲开千家万户的大门。3.更新保健品经营理念和创新保健品经营手段保健品经营要从严谨的市场调查开始。之所以有那么多医保广告挥金如土慷慨激昂的往电视上“砸”，除了正常的本能的宣传需要，更重要的是“榜样”(标王效应及哈药等的成功)的诱惑性实在太强，让他们始终心存幻想。然而，医保市场的逐步规范以及消费意识的趋于成熟，靠广告轰炸征服消费者的做法越来越没有市场。医保营销，必然回归理性时代。因此，目前对于大多数保健品企业而言，当务之急是端正经营思想，变投机经营为科学经营，练好内功，才能走上健康的发展之路。4.树立正确的保健品消费观政府、企业要有效承担起自己的义务，帮助消费者树立科学的营养观、消费观，目前保健品市场中存在的那些不和谐现象才会在发展中逐步得到改善，一个能基本满足人民身体健康需要的朝阳产业也将迅速发展起来。5.扩大科技投入，提高市场竞争能力保健品行业怎样做强做大，集中的焦点在五个方面—价格竞争，品牌竞争，服务水平竞争质量竞争和人才竞争。而这些均取决于科学技术的应用是否到位。现在的保健业既要加强医药科技基础上的软科学的投人和研究，还要加大硬科学的投人和建设，才能保证保健食品管理和发展的科学化。[编辑] 近年来,随着政府职能的改革、我国加入世贸组织后进一步全面开放、与国际市场接轨的要求进一步增高,对改制后的建筑设计单位提出了更高的要求。建筑设计企业在自身体制发生变化的同时,外部环境同时发生了巨大的变化,在这种形势下,建筑装饰设计单位通过对自身内外环境的分析,选择适合自身的发展战略并组织实施是十分必要,十分及时的。PEST(Political、Economic、Social、Technological)分析模型是环境分析的一种有效方法,为我们建筑装饰设计企业的可持续发展提供了一个思路,它通过对政治、经济、社会和技术四个方面的若干影响因素进行总结和列示,帮助行业或组织分析和总结相对关键和重要的影响因素,以确立最终的战略目标。一、政治(Political)因素1.行业管理政策趋于完善在政策因素中,政府对建筑设计行业的宏观管理政策无疑直接地发挥着重要作用。“九五”期间,我国的勘察设计行业从单位的生产经营体制、产权结构和内部机制三个方面进行了深入的改革和探索,出台了一系列法规条例,从市场、质量、资质、注册、招投标等方面都做到有法可依。2001年初,国家建设部专门就建设装饰市场的管理发布了“关于加强建筑装饰设计市场管理的意见”(建设[200l]9号),这一文件针对目前建筑装饰设计行业出现的问题有针对性地制定了相对应的政策,这将大大促进建筑装饰设计市场竞争的有序化。长期来看,建筑设计行业的资质管理、招投标制度、项目全程监理和工程事故追究等制度的完善将对行业的发展发挥重要作用。2.加入WT0后带来机遇加入WTO无疑会给我国的建筑装饰设计行业带来更多的机遇,首先,“入世”后的中国市场将逐步成为开放、平等、竞争、透明的市场,将会有更多的国内外竞争者在中国市场上进行公平、平等的竞争,参与市场竞争的规则将逐步成为国际通行规则,这有利于正规单位参与竞争;其次,随着市场的开放,将促使行业领导和执业人员进一步更新观念,通过合作和交流学习,了解国外事务所先进的管理方式、运作方式,以提升专业和服务水平,增强自身竞争实力。另一方面,加入WTO后,虽然根据现有WTO协定中的一些基本原则和条款,我国对市场的开放可以采取“逐步放开”的政策,以保护本国利益,但这种保护时间是有限的,由于我国的建筑装饰设计市场基本上是在相对封闭的条件下发育起来的,在市场主体行为、服务标准、机构组织形式、行业规则和职业道德操守以及政府管理体制、行业自律程度等诸方面与国外同行业还存在相当大的差距。据有关资料,我国现有勘察设计单位12000家,年营业额为360亿元,折合43.5亿美元,而世界排名第一的美国贝歌特工程公司一家。年营业额即达112亿美元,竞争形势相当严峻,我们必须抓住我国建筑设计市场逐步开放这一时期,发展壮大自身实力,以迎接激烈的市场竞争。二、经济(Economic)因素1.持续增长的基建投资规模上世纪90年代以来,我国经济一直处于持续稳定的增长状态,于1995年就提前实现了一年GDP比1980年翻两番的目标。1999年中央又作出了开发大西北的重要决策,基本建设的投资力度向西部倾斜,从而在国内又掀起新一轮基础设施投资建设的高潮。据有关媒体资料,在新的基础设施建设高潮中,我国己开工或计划建设的机场约60余个,其中大型枢纽机场6个,这一热潮使大型公共设施的装饰设计市场出现爆炸性的增长。“九五”期间,上海实际完成全社会固定资产投资总量为9597亿元,据预测,“十五”期间投资总规模将达到10000亿元左右,具体与建筑装饰设计行业有关的重大项目有航空港、铁路第二客站的建设、城市景观工程和标志性的文化设施,这对景观设计和室内装饰的创新发展提供了很好的方向指示。2.城市化进程的迅猛发展城市化是未来建筑设计行业发展的核心驱动力。我国经济未来发展的典型特征便是城市化,近年来我国城市人口的快速增长,显示出我国城市化发展的速度和潜力,这也为我国建筑设计行业发展给予了很大的空间。上海的城市化水平(70%)远远高于全国总体水平,在上海“十五”规划中,上海城市建设除了市区内的市政工程配套之外,其重点在黄浦江两岸与郊区的“三城九镇”建设,总的投资规模数以百亿计;尤其是2010年上海将举办世界博览会,对建设规模和建设水平都有了更高的要求。这其中为建筑装饰设计提供了巨大的市场。三、社会(Social)因素1.社会时尚品位水平的提高人们随着生活水平的提高和经济条件的改善,思想观念和行为模式也开始发生变化,对建筑装饰设计企业的影响主要表现在对人们对环境景观的美化、对装饰装修的品位变化上,甚至是对时尚的追求上。据有关报道,2000年我国城镇居民人均住房面积达10m^2,比1999年扩大近2m^2,住宅装饰已成为时尚。我国目前从事装饰工程的队伍己达600万人,其中400万人从事家居装饰,这一市场已不容忽视。另据了解,国家有关部门正在研究制定对新建住宅的“菜单式全装修”试点管理工作,争取在二、三年后逐步取消毛坯房,实现商品住宅的即买即住。这一趋势必将提升家居装饰对大的装饰设计施工企业的吸引力,而且随着人们收入水平的差异化和商品住宅的分级消费,这一市场将细分为不同的消费层次。所以,装饰设计行业应当利用自己的优势,适时切入这一领域,比如高档商品住宅、别墅等的装饰设计等具有较高附加值的细分市场。3.2人才流动给行业带来的压力和活力市场经济中要求资源配置市场化,建筑装饰设计企业的人力资源政策也必然离不开人才市场的具体状况。从事建筑装饰设计的执业人员属于比较高层次的专业人员,面对的人才市场属于高层次的专业人才市场,有压力也有动力。目前,由于人才流动尚不是十分通畅,而且由于专业面较为狭窄,我国的整个建筑装饰设计行业本身发展时间不长,高层次的专业人员本身相对就较少,人才市场的来源无法提供直接能够满足企业需要的高层次人员。因此对于装饰设计企业而言,培养和留住人才就显得更加重要。四、技术(Technologieal)因素1.信息技术将成为行业腾飞的引擎飞速发展的电子信息和通讯技术将在未来的社会和经济发展中起到愈来愈关健的作用,极大地影响着人们的工作方式和生活方式。信息高速公路的建成使企业管理计算机化和企业运行信息化成为可能,大大提高了企业的劳动生产率,同时改变了企业传统的工作模式。目前普遍存在的集中的同步的工作方式将被分散的、不强求同步的方式所替代。甚至人们日常生活中的消费、购物、领取工资、存取款等活动也要以通过网络来进行。一位从事新兴互联网企业研究的专家曾经断言:再过若干年,将不存在所谓的互联网企业,因为所有的企业都将成为互联网企业。可见信息技术带给企业或者非企业组织的变化将会是革命性的。建筑装饰设计企业作为直接参与社会经济活动的中介组织,必须迅速适应这一技术变革,在工作模式上应充分利用信息技术提供的便利,并在社会和企业信息化变革中开拓新的业务渠道和业务范围。目前,信息技术在装饰设计中的应用大多为施工图、电脑效果图的制作,预计通过电子商务模式,网上建立虚拟设计企业,跨空间与时间进行网上讨论、交换设计方案,高效率地协调工作已接近现实。另外装饰设计从最初构想到最后成品展示,利用多媒体、虚拟现实技术将成为建筑装饰设计的一大进步和重要表现手段。对于大型公共建筑的室内设计,利用这种技术手段将更具说服力,更有利于设计师向有关专家和社会公众表现设计理念和设计意图,信息技术将成为装饰设计企业有效率的竞争手段之一。2.新材料的应用使行业发展前景花团锦簇未来的装饰装修材料将不仅满足对建筑的装饰功能,还要满足建筑物的节能、舒适等特殊要求。装饰装修材料将更强调低污染环保型、环境功能型(净化、优化空气,吸声、吸波,调节温湿,防菌防霉等)、可再生、可循环、可就地取材研发。因此,装饰装修材料的大家庭中将不断增加一些新面孔,大体分为三类:节能材料、环保材料和环境友好材料(该种材料不仅注重材料本身的性能,同时力求在材料的整个寿命周期内对环境友好)。出于对建筑室内外环境的健康、舒适性要求,最终将迫使目前还在大量用于室内装修的含有有害挥发气体的产品被淘汰出局。装饰装修材料生产企业应顺应这一发展趋势,因势利导,调整产品结构,对自身现有产品不断升级换代,按新标准、新要求选好原材料,调整材料配方和生产工艺,推动行业向高性能、多功能、环保型方向发展。反过来,生态建筑的发展与功能要求又将拓展装饰装修材料更具环保功能,引领装饰装修材料新的发展,这些不断出现的新的变化对建筑装饰设计行业提供了更多的选择,也从设计理念上对设计人员形成了更多的启迪。 下表是一个典型的PEST分析。 政治 （包括法律） 经济 社会 技术 环保制度 经济增长 收入分布 政府研究开支 税收政策 利率与货币政策 人口统计、人口增长率与年龄分布 产业技术关注 国际贸易章程与限制 政府开支 劳动力与社会流动性 新型发明与技术发展 合同执行法消费者保护法 失业政策 生活方式变革 技术转让率 雇用法律 征税 职业与休闲态度企业家精神 技术更新速度与生命周期 政府组织/态度 汇率 教育 能源利用与成本 竞争规则 通货膨胀率 潮流与风尚 信息技术变革 政治稳定性 商业周期的所处阶段 健康意识、社会福利及安全感 互联网的变革 安全规定 消费者信心 生活条件 移动技术变革

TUP（time unit plan），译为“奖励期权计划”，是现金奖励的递延分配，属于中长期的一种激励模式，相当于预先授予一个获取收益的权利，但收益需要在未来N年逐步兑现（也可以跟业绩挂钩）。 华为TUP主要适用于新入职员工： 第一年，往往是新入职员工的适应期，公司培养员工多，其贡献还无法提现，员工在第1年没有分红权。 第二年，员工已经适应华为的节奏，工作技能熟练起来，开始有贡献，员工在第二年有1/3分红权。 三年，员工的专业技能更多娴熟，深入了解了企业文化，对公司的贡献更多，可以取得2/3分红。 尤其是如今新生代员工比较看重短期利益，员工一进公司就能够得到这种激励，很容易留住人才。 管理一定要注重对人性的洞察，一定要顺人性，同时和人性的弱点作斗争。 薪酬的内容包括：基本工资、绩效工资、绩效奖金、特殊奖励、年终奖、福利等 绩效工资与绩效奖金，这两个词是常见用词，其区别在哪里呢？ 绩效工资与考核挂钩，如一个人的工资是8000+2000，这2000要经过考核，根据考核得分给出2000中相应的比例，考核得满分则可以拿2000元的工资，就是绩效工资。 绩效奖金，涉及到奖金，一定会有奖金池的概念，奖金分为个人绩效奖金和团队绩效奖金。个人绩效奖金如员工A一个月最低完成应该是5件，如果A这5件都完成，并且每多完成一件，就会多给A100元，这就是绩效奖金。团队绩效奖金如公司拿出利润（假设1000万）的2%（20万）作为奖金池，根据参与分配奖金的每个人的绩效系数，从奖金池中分走相应的比例的奖金。所以绩效奖金代表完成超出基础任务的额外奖励。 那么绩效奖金应如何发放呢，具体包括三步骤：1、确定奖金池大小（两个维度：公司整体业绩、员工基本工资总额）；2、确定发放的对象（两种方式：普遍发放、区别对待）；3、制定发放多少的标准（可参考维度：岗位系数、个人绩效考核系数、工作年限）。

今日，来自EA的Jim Vessella（制作人）再一次的在Reddit上发布了一张新的高清重置图-C&C红色警戒中磁暴坦克的新模型，并再次为一直以来期盼着的粉丝们公布了他们现阶段的重置进度： 对于我们来说，近期我们完成了重制版的第一个的里程碑：“重置完了泰伯利亚黎明的第一个故事关卡”，而且重置作品的每个任务都是支持4k分辨率的高清晰版本。而且作为第一个试玩了重制版的玩家，我可以保证这款重制版绝对是与原汁原味的C&C，我希望每一位玩家都能够体验到我所体验的感受，我们也将为此而努力。不过比起泰伯利亚黎明，想必国内玩家对红色警戒的感情要更深一些吧？这次这位制作人同时也透露了不少红色警戒的内容，不然怎么会突然放出这样一款高清重置版的磁暴坦克呢？“除了泰伯利亚黎明的首章重置进度里程碑之外，我还要向大家透露另一个对于C&C来说十分重要的里程碑，那就是同样备受人们喜爱的“红色警戒”。 实际上我们开始红色警戒的高清重置已经有一段时间了，泰伯利亚黎明的经验提升了我们的工作效率与进度，同样为了庆祝这一届新的里程碑，我们决定在Reddit上与大家分享一下这种成就感。红色警戒的重置流程将会与泰伯利亚黎明相似， 我们想要保留原版的许多初始设定，尽在这个基础上进行一些细节的刻画与画面重置，实际上并不会对老版的模组做太多的变动，而且社群的不少玩家们也在设计方面给与了我们不小的帮助，所以在画面、模型的变动方面我们还在考虑之中，毕竟起初《红色警戒》的画质细节很少，重置几乎就可以称作为对单位模型的重新设计，而这也是我们最需要考虑的地方。”最后，感谢各位社群中热心玩家一直以来的意见与建议，我们会在未来和大家分享更多更新的细节，致力于让这个重制版做的更好。

看大龙。。。

TV是1/100的HG是1/144的

　　autodeskmeshmixer将两模型拼接截面连接。　　Autodesk是世界领先的设计软件和数字内容创建公司，用于建筑设计、土地资源开发、生产、公用设施、通信、媒体和娱乐。始建于 1982 年，Autodesk 提供设计软件、Internet门户服务、无线开发平台及定点应用，帮助遍及 150 多个国家的四百万用户推动业务，保持竞争力。公司帮助用户 Web 和业务结合起来，利用设计信息的竞争优势。现在，设计数据不仅在绘图设计部门，而且在销售、生产、市场及整个供应链都变得越来越重要。Autodesk 是保证设计信息在企业内部顺畅流动的关键业务合作伙伴。在数字设计市场，没有哪家公司能在产品的品种和市场占有率方面与 Autodesk 匹敌。　　Discreet 是 Autodesk 的一个分部，由 Kinetix&reg和收购的 Discreet Logic 公司合并组成，开发并提供用于视觉效果、3D动画、特效编辑、广播图形和电影特技的系统和软件。作为世界上最大的软件公司之一，Autodesk 的用户遍及 150 多个国家。　　自1982年AutoCAD正式推向市场，欧特克已针对最广泛的应用领域研发出多种设计和工程解决方案，帮助用户在设计转化为成品前体验自己的创意。《财富》排行榜名列前1000位的公司普遍借助欧特克的软件解决方案进行设计、可视化和仿真分析，并对产品和项目在真实世界中的性能表现进行仿真分析，从而提高生产效率、有效地简化项目并实现利润最大化，把创意转变为竞争优势。

解决方法如下：看看对称坐标轴的点是否已经到了零点，选中坐标轴零点的所有点压缩到零，然后吸附到坐标零点，这是最简便的方法。可能是因为模型段数或者分段数不够。maya中使用晶格变形调整模型点多的模型：打开Maya软件，新建一个四方体，调整分段，分段稍微高些，将工作面板切换为modeling，选中模型，添加lattice效果器，调节lattice的分段，在生成的晶格上右键，选择进入编辑点模式，选中lattice点，使用移动、旋转或缩放进行编辑，在模型状态下，选中模型按alt+shift+D删除晶格变形器。

默顿·米勒和丹尼尔·奥尔(Daniel Orr)创建了一种能在现金流入量和现金流出量每日随机波动情况下确定目标现金余额的模型。又称最佳现金余额模型。在米勒-奥尔模型(The Miller-Orr Model,Miller-Orr)中，既引入了现金流入量也引入了现金流出量。模型假设日净现金流量（现金流入量减去现金流出量）服从正态分布。每日的净现金流量可以等于其期望值，也可以高于或低于其期望值。我们假设净现金流量的期望值为零。

何凯明在2015提出的卷积神经网络模型的里程碑的模型是ResNet。卷积神经网络是由YannLeCun在1989年提出的LeNet中首先被使用，但是由于当时的计算能力不够，并没有得到广泛的应用，到了1998年YannLeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功，LeNet-5的成功使卷积神经网络的应用得到关注。LeNet-5沿用了LeCun(1989)的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选。LeNet-5基本上定义了现代卷积神经网络的基本结构，其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为有效提取了输入图像的平移不变特征，使得对于特征的提取前进了一大步，所以我们一般的认为，YannLeCun是卷积神经网络的创始人。卷积神经网络是近年发展起来的，并引起广泛重视的一种高效识别方法，20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN）。

交通信号灯模型的制作步骤如下：准备一张长方形蓝色卡纸，宽度约6厘米，长边对折粘贴（更加牢固）。接下来短边对折。底部分别向两边折叠90度，其余部分粘贴在一起。然后在上方张贴一个黑色的长方形卡纸。用红、黄、绿卡纸剪成圆形并粘贴。最后剪一个长方形的纸将其粘贴就可以 了，一个简易的红绿灯就制作好了。首先准备一张硬纸板，在硬纸板上绘制出红绿灯的大概形状，然后用圆规在硬纸板上画出三个圆形。并将它们裁剪下来，裁剪完成，将三个圆形分别涂上红黄绿三种颜色，并粘贴在红绿灯上，这样手工红绿灯就制作完成了。简易交通灯电路是脉冲数字电路的简单应用，设计了交通信号灯不同方向在不同的时间倒计时内，亮不同的的信号灯的功能，同时应用了七段数码管来显示时间。此交通灯可以在实现东西、南北方向红黄绿灯的颜色转换，接下来就是按照4个阶段循环发光，并且如果发生紧急事件看，可以手动控制四个方向红灯全亮。首先关于制作交通信号灯模型的工作原理。其次设计、制作交通信号灯模型的方法。最后制作交通信号灯模型的作用。

LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集中的正确率可以高达99.2%。 下面详细介绍一下LeNet-5模型工作的原理。 LeNet-5模型一共有7层，每层包含众多参数，也就是卷积神经网络中的参数。虽然层数只有7层，这在如今庞大的神经网络中可是说是非常少的了，但是包含了卷积层，池化层，全连接层，可谓麻雀虽小五脏俱全了。为了方便，我们把卷积层称为C层，下采样层叫做下采样层。 首先，输入层输入原始图像，原始图像被处理成32×32个像素点的值。然后，后面的隐层计在卷积和子抽样之间交替进行。C1层是卷积层，包含了六个特征图。每个映射也就是28x28个神经元。卷积核可以是5x5的十字形，这28×28个神经元共享卷积核权值参数，通过卷积运算，原始信号特征增强，同时也降低了噪声，当卷积核不同时，提取到图像中的特征不同；C2层是一个池化层，池化层的功能在上文已经介绍过了，它将局部像素值平均化来实现子抽样。 池化层包含了六个特征映射，每个映射的像素值为14x14，这样的池化层非常重要，可以在一定程度上保证网络的特征被提取，同时运算量也大大降低，减少了网络结构过拟合的风险。因为卷积层与池化层是交替出现的，所以隐藏层的第三层又是一个卷积层，第二个卷积层由16个特征映射构成，每个特征映射用于加权和计算的卷积核为10x10的。第四个隐藏层，也就是第二个池化层同样包含16个特征映射，每个特征映射中所用的卷积核是5x5的。第五个隐藏层是用5x5的卷积核进行运算，包含了120个神经元，也是这个网络中卷积运算的最后一层。 之后的第六层便是全连接层，包含了84个特征图。全连接层中对输入进行点积之后加入偏置，然后经过一个激活函数传输给输出层的神经元。最后一层，也就是第七层，为了得到输出向量，设置了十个神经元来进行分类，相当于输出一个包含十个元素的一维数组，向量中的十个元素即0到9。 AlexNet模型 AlexNet简介 2012年Imagenet图像识别大赛中，Alext提出的alexnet网络模型一鸣惊人，引爆了神经网络的应用热潮，并且赢得了2012届图像识别大赛的冠军，这也使得卷积神经网络真正意义上成为图像处理上的核心算法。上文介绍的LeNet-5出现在上个世纪，虽然是经典，但是迫于种种复杂的现实场景限制，只能在一些领域应用。不过，随着SVM等手工设计的特征的飞速发展，LeNet-5并没有形成很大的应用状况。随着ReLU与dropout的提出，以及GPU带来算力突破和互联网时代大数据的爆发，卷积神经网络带来历史的突破，AlexNet的提出让深度学习走上人工智能的最前端。 图像预处理 AlexNet的训练数据采用ImageNet的子集中的ILSVRC2010数据集，包含了1000类，共1.2百万的训练图像，50000张验证集，150000张测试集。在进行网络训练之前我们要对数据集图片进行预处理。首先我们要将不同分辨率的图片全部变成256x256规格的图像，变换方法是将图片的短边缩放到 256像素值，然后截取长边的中间位置的256个像素值，得到256x256大小的图像。除了对图片大小进行预处理，还需要对图片减均值，一般图像均是由RGB三原色构成，均值按RGB三分量分别求得，由此可以更加突出图片的特征，更方便后面的计算。 此外，对了保证训练的效果，我们仍需对训练数据进行更为严苛的处理。在256x256大小的图像中，截取227x227大小的图像，在此之后对图片取镜像，这样就使得原始数据增加了（256-224）x（256-224）x2= 2048倍。最后对RGB空间做PCA，然后对主成分做（0,0.1）的高斯扰动，结果使错误率下降1%。对测试数据而言，抽取以图像4个角落的大小为224224的图像，中心的224224大小的图像以及它们的镜像翻转图像，这样便可以获得10张图像，我们便可以利用softmax进行预测，对所有预测取平均作为最终的分类结果。 ReLU激活函数 之前我们提到常用的非线性的激活函数是sigmoid，它能够把输入的连续实值全部确定在0和1之间。但是这带来一个问题，当一个负数的绝对值很大时，那么输出就是0；如果是绝对值非常大的正数，输出就是1。这就会出现饱和的现象，饱和现象中神经元的梯度会变得特别小，这样必然会使得网络的学习更加困难。此外，sigmoid的output的值并不是0为均值，因为这会导致上一层输出的非0均值信号会直接输入到后一层的神经元上。所以AlexNet模型提出了ReLU函数，公式：f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)。 用ReLU代替了Sigmoid，发现使用 ReLU 得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid快很多，这成了AlexNet模型的优势之一。 Dropout AlexNet模型提出了一个有效的模型组合方式，相比于单模型，只需要多花费一倍的时间，这种方式就做Dropout。在整个神经网络中，随机选取一半的神经元将它们的输出变成0。这种方式使得网络关闭了部分神经元，减少了过拟合现象。同时训练的迭代次数也得以增加。当时一个GTX580 GPU只有3GB内存，这使得大规模的运算成为不可能。但是，随着硬件水平的发展，当时的GPU已经可以实现并行计算了，并行计算之后两块GPU可以互相通信传输数据，这样的方式充分利用了GPU资源，所以模型设计利用两个GPU并行运算，大大提高了运算效率。 模型分析 AlexNet模型共有8层结构，其中前5层为卷积层，其中前两个卷积层和第五个卷积层有池化层，其他卷积层没有。后面3层为全连接层，神经元约有六十五万个，所需要训练的参数约六千万个。 图片预处理过后，进过第一个卷积层C1之后，原始的图像也就变成了55x55的像素大小，此时一共有96个通道。模型分为上下两块是为了方便GPU运算，48作为通道数目更加适合GPU的并行运算。上图的模型里把48层直接变成了一个面，这使得模型看上去更像一个立方体，大小为55x55x48。在后面的第二个卷积层C2中，卷积核的尺寸为5x5x48，由此再次进行卷积运算。在C1，C2卷积层的卷积运算之后，都会有一个池化层，使得提取特征之后的特征图像素值大大减小，方便了运算，也使得特征更加明显。而第三层的卷积层C3又是更加特殊了。第三层卷积层做了通道的合并，将之前两个通道的数据再次合并起来，这是一种串接操作。第三层后，由于串接，通道数变成256。全卷积的卷积核尺寸也就变成了13×13×25613×13×256。一个有4096个这样尺寸的卷积核分别对输入图像做4096次的全卷积操作，最后的结果就是一个列向量，一共有4096个数。这也就是最后的输出，但是AlexNet最终是要分1000个类，所以通过第八层，也就是全连接的第三层，由此得到1000个类输出。 Alexnet网络中各个层发挥了不同的作用，ReLU，多个CPU是为了提高训练速度，重叠pool池化是为了提高精度，且不容易产生过拟合，局部归一化响应是为了提高精度，而数据增益与dropout是为了减少过拟合。 VGG net 在ILSVRC-2014中，牛津大学的视觉几何组提出的VGGNet模型在定位任务第一名和分类任务第一名[[i]]。如今在计算机视觉领域，卷积神经网络的良好效果深得广大开发者的喜欢，并且上文提到的AlexNet模型拥有更好的效果，所以广大从业者学习者试图将其改进以获得更好地效果。而后来很多人经过验证认为，AlexNet模型中所谓的局部归一化响应浪费了计算资源，但是对性能却没有很大的提升。VGG的实质是AlexNet结构的增强版，它侧重强调卷积神经网络设计中的深度。将卷积层的深度提升到了19层，并且在当年的ImageNet大赛中的定位问题中获得了第一名的好成绩。整个网络向人们证明了我们是可以用很小的卷积核取得很好地效果，前提是我们要把网络的层数加深，这也论证了我们要想提高整个神经网络的模型效果，一个较为有效的方法便是将它的深度加深，虽然计算量会大大提高，但是整个复杂度也上升了，更能解决复杂的问题。虽然VGG网络已经诞生好几年了，但是很多其他网络上效果并不是很好地情况下，VGG有时候还能够发挥它的优势，让人有意想不到的收获。 与AlexNet网络非常类似，VGG共有五个卷积层，并且每个卷积层之后都有一个池化层。当时在ImageNet大赛中，作者分别尝试了六种网络结构。这六种结构大致相同，只是层数不同，少则11层，多达19层。网络结构的输入是大小为224*224的RGB图像，最终将分类结果输出。当然，在输入网络时，图片要进行预处理。 VGG网络相比AlexNet网络，在网络的深度以及宽度上做了一定的拓展，具体的卷积运算还是与AlexNet网络类似。我们主要说明一下VGG网络所做的改进。第一点，由于很多研究者发现归一化层的效果并不是很好，而且占用了大量的计算资源，所以在VGG网络中作者取消了归一化层；第二点，VGG网络用了更小的3x3的卷积核，而两个连续的3x3的卷积核相当于5x5的感受野，由此类推，三个3x3的连续的卷积核也就相当于7x7的感受野。这样的变化使得参数量更小，节省了计算资源，将资源留给后面的更深层次的网络。第三点是VGG网络中的池化层特征池化核改为了2x2，而在AlexNet网络中池化核为3x3。这三点改进无疑是使得整个参数运算量下降，这样我们在有限的计算平台上能够获得更多的资源留给更深层的网络。由于层数较多，卷积核比较小，这样使得整个网络的特征提取效果很好。其实由于VGG的层数较多，所以计算量还是相当大的，卷积层比较多成了它最显著的特点。另外，VGG网络的拓展性能比较突出，结构比较简洁，所以它的迁移性能比较好，迁移到其他数据集的时候泛化性能好。到现在为止，VGG网络还经常被用来提出特征。所以当现在很多较新的模型效果不好时，使用VGG可能会解决这些问题。 GoogleNet 谷歌于2014年Imagenet挑战赛（ILSVRC14）凭借GoogleNet再次斩获第一名。这个通过增加了神经网络的深度和宽度获得了更好地效果，在此过程中保证了计算资源的不变。这个网络论证了加大深度，宽度以及训练数据的增加是现有深度学习获得更好效果的主要方式。但是增加尺寸可能会带来过拟合的问题，因为深度与宽度的加深必然会带来过量的参数。此外，增加网络尺寸也带来了对计算资源侵占过多的缺点。为了保证计算资源充分利用的前提下去提高整个模型的性能，作者使用了Inception模型，这个模型在下图中有展示，可以看出这个有点像金字塔的模型在宽度上使用并联的不同大小的卷积核，增加了卷积核的输出宽度。因为使用了较大尺度的卷积核增加了参数。使用了1*1的卷积核就是为了使得参数的数量最少。 Inception模块 上图表格为网络分析图，第一行为卷积层，输入为224×224×3 ，卷积核为7x7，步长为2，padding为3，输出的维度为112×112×64，这里面的7x7卷积使用了 7×1 然后 1×7 的方式，这样便有(7+7)×64×3=2,688个参数。第二行为池化层，卷积核为3×33×3，滑动步长为2，padding为 1 ，输出维度：56×56×64，计算方式：1/2×(112+2×1?3+1)=56。第三行，第四行与第一行，第二行类似。第 5 行 Inception module中分为4条支线，输入均为上层产生的 28×28×192 结果：第 1 部分，1×1 卷积层，输出大小为28×28×64；第 2 部分，先1×1卷积层，输出大小为28×28×96，作为输入进行3×3卷积层，输出大小为28×28×128；第 3部分，先1×1卷积层，输出大小为28×28×32，作为输入进行3×3卷积层，输出大小为28×28×32；而第3 部分3×3的池化层，输出大小为输出大小为28×28×32。第5行的Inception module会对上面是个结果的输出结果并联，由此增加网络宽度。 ResNet 2015年ImageNet大赛中，MSRA何凯明团队的ResidualNetworks力压群雄，在ImageNet的诸多领域的比赛中上均获得了第一名的好成绩，而且这篇关于ResNet的论文Deep Residual Learning for Image Recognition也获得了CVPR2016的最佳论文，实至而名归。 上文介绍了的VGG以及GoogleNet都是增加了卷积神经网络的深度来获得更好效果，也让人们明白了网络的深度与广度决定了训练的效果。但是，与此同时，宽度与深度加深的同时，效果实际会慢慢变差。也就是说模型的层次加深，错误率提高了。模型的深度加深，以一定的错误率来换取学习能力的增强。但是深层的神经网络模型牺牲了大量的计算资源，学习能力提高的同时不应当产生比浅层神经网络更高的错误率。这个现象的产生主要是因为随着神经网络的层数增加，梯度消失的现象就越来越明显。所以为了解决这个问题，作者提出了一个深度残差网络的结构Residual： 上图就是残差网络的基本结构，可以看出其实是增加了一个恒等映射，将原本的变换函数H(x)转换成了F(x)+x。示意图中可以很明显看出来整个网络的变化，这样网络不再是简单的堆叠结构，这样的话便很好地解决了由于网络层数增加而带来的梯度原来越不明显的问题。所以这时候网络可以做得很深，到目前为止，网络的层数都可以上千层，而能够保证很好地效果。并且，这样的简单叠加并没有给网络增加额外的参数跟计算量，同时也提高了网络训练的效果与效率。 在比赛中，为了证明自己观点是正确的，作者控制变量地设计几个实验。首先作者构建了两个plain网络，这两个网络分别为18层跟34层，随后作者又设计了两个残差网络，层数也是分别为18层和34层。然后对这四个模型进行控制变量的实验观察数据量的变化。下图便是实验结果。实验中，在plain网络上观测到明显的退化现象。实验结果也表明，在残差网络上，34层的效果明显要好于18层的效果，足以证明残差网络随着层数增加性能也是增加的。不仅如此，残差网络的在更深层的结构上收敛性能也有明显的提升，整个实验大为成功。 除此之外，作者还做了关于shortcut方式的实验，如果残差网络模块的输入输出维度不一致，我们如果要使维度统一，必须要对维数较少的进行増维。而增维的最好效果是用0来填充。不过实验数据显示三者差距很小，所以线性投影并不是特别需要。使用0来填充维度同时也保证了模型的复杂度控制在比较低的情况下。 随着实验的深入，作者又提出了更深的残差模块。这种模型减少了各个层的参数量，将资源留给更深层数的模型，在保证复杂度很低的情况下，模型也没有出现梯度消失很明显的情况，因此目前模型最高可达1202层，错误率仍然控制得很低。但是层数如此之多也带来了过拟合的现象，不过诸多研究者仍在改进之中，毕竟此时的ResNet已经相对于其他模型在性能上遥遥领先了。 残差网络的精髓便是shortcut。从一个角度来看，也可以解读为多种路径组合的一个网络。如下图： ResNet可以做到很深，但是从上图中可以体会到，当网络很深，也就是层数很多时，数据传输的路径其实相对比较固定。我们似乎也可以将其理解为一个多人投票系统，大多数梯度都分布在论文中所谓的effective path上。 DenseNet 在Resnet模型之后，有人试图对ResNet模型进行改进，由此便诞生了ResNeXt模型。 这是对上面介绍的ResNet模型结合了GoogleNet中的inception模块思想，相比于Resnet来说更加有效。随后，诞生了DenseNet模型，它直接将所有的模块连接起来，整个模型更加简单粗暴。稠密相连成了它的主要特点。 我们将DenseNet与ResNet相比较: 从上图中可以看出，相比于ResNet，DenseNet参数量明显减少很多，效果也更加优越，只是DenseNet需要消耗更多的内存。 总结 上面介绍了卷积神经网络发展史上比较著名的一些模型，这些模型非常经典，也各有优势。在算力不断增强的现在，各种新的网络训练的效率以及效果也在逐渐提高。从收敛速度上看，VGG>Inception>DenseNet>ResNet,从泛化能力来看，Inception>DenseNet=ResNet>VGG，从运算量看来，Inception<DenseNet< ResNet<VGG，从内存开销来看，Inception<ResNet< DenseNet<VGG。在本次研究中，我们对各个模型均进行了分析，但从效果来看，ResNet效果是最好的，优于Inception，优于VGG，所以我们第四章实验中主要采用谷歌的Inception模型，也就是GoogleNet。

众所周知，Revit软件分为内建模型和可载入族，内建模型是不能够直接保存为族文件的，需要先将内建模型和Rfa族文件进行切换，才能保存为族文件，本文分享Revit项目的内建模型与Rfa族文件切换的方法，想了解具体操作的，可以看看下面的具体步骤。Revit项目的内建模型与Rfa族文件切换的方法1、首先选择项目中需改为族文件的内建模型。2、选择内建模型后，点击在位编辑选项，让内建模型保持在可编辑状态。3、新建一个“公制常规模型”族样板文件。4、可以使用平铺窗口命令，方便操作。5、点击项目文件选中内建模型，点击“剪贴板”命令剪贴模型，再切换至族中点击“粘贴”下拉按钮中的“从剪贴板中粘贴”命令进行粘贴，这样内建模型就切换成族文件了。以上就是“Revit项目的内建模型与Rfa族文件切换的操作方法”了，看完上述的教程，大家应该学会怎么进去切换了吧。关注，了解更多图文教程“文章”。

打开simulin方式：1）先打开matlab，2）点击左上角file，3）点击new，4）点击modol 即可打开simulin。 调用simulink library：1）按上述步骤打开simulink，2）在上面一排的按钮里，有个simulink library，点击打开，即可应用simulink library

信号源(source)被模拟的系统模块输入系统输出信号输出（Sink）

　　有几种原因可能导致仿真运行速度很慢：　　1. 模型中有一个 MATLAB 函数块 ：当存在 MATLAB Fcn 模块时，在每个采样时间都会调用 MATLAB 解释器。这会大大降低仿真速度。所以，应尽可能使用内置Simulink模块。　　2. MATLAB S函数(S-Function)：在每个时间步长都会计算 S-Function。把MATLAB代码转为MEX文件，这样性能可以得到显著提高。此外，如果可能，应尽量使用内置模块建模。　　3. 较小的步长或采样时间(或者彼此间不是倍数关系的采样时间)：为了在仿真期间捕获重要事件，有时必须设置最够小的步长;反过来，步长太小会导致产生不必要的输出点，从而减慢仿真速度。　　4. 最大步长太小：如果您更改了最大步长，请尝试用默认值(设置为自动)来运行仿真。　　5. 您要求的精度可能过高：默认相对容差(0.1% 精度)通常就足够了。对于状态趋于零的模型，如果绝对容差参数太小，则仿真可能在近零状态值附近采用过多步长请记住，所有要输入的容差值都是绝对值。所以，默认相对容差值设置为 1e-3 时，意味着相对容差是 0.001，或者 0.1%(采用百分比形式)。　　6. 时间尺度可能太长：减少时间间隔。　　7. 您的模型中包含一个 Memory 模块：使用 Memory 模块会导致在每个步长上变阶求解器(ode15s 和 ode113)被重置回阶数 1。　　8. Extras 库中有包含以上三项之一(即Graph Scope、Autoscaling Scopes、Spectrum analyzer等)的Mask模块：Unmask模块来看看它们是否调用 S-Function。　　9. 使用了Scope模块：尽管它们的影响很可能不明显。　　10. 代数环：为了解代数环，会在每个步长上都执行迭代计算。因此，它大大降低了速度。　　11. 不要在积分函数中引入白噪声模块：对于连续系统，使用 Extras/Sources 库中的带限白噪声模块。　　12. 这可能是个刚性(stiff)问题，而您使用的是非刚性(non-stiff)求解器：尝试使用 ode15s。　　13. 您可能碰到了连续过零，导致仿真逐渐“停滞”，时间很长(并且可能是无限长时间)：要解决此问题，可以禁用过零检测。这可以通过在“Simulation 参数”(Simulation Parameters) 对话框的“高级”(Advanced) 窗格中选择“禁用过零检测”(Disable zero crossing detection) 选项来实现。在 R11 中，可通过转到模型的“仿真”(Simulation) ->“参数”(Parameters) ->“诊断”(Diagnostics) 部分来实现此目的。　　　　14. 您也可能想要尝试设置“模型参数配置”(Model Parameter Configuration) 对话框以便您的 Simulink 模型使用“内联参数”(Inline Parameters) 选项：选择此选项可使 Simulink 能够将指定参数视为常量，从而加快仿真速度。　　15. Simulink Accelerator 仿真模式可以加快仿真时间。Profiler可以分析模型性能瓶颈来提高仿真速度。　　16. 如果模型非常复杂(涉及大量模型引用和子系统)且包含大量数据记录，仿真速度也会受到影响：禁用数据记录功能也能提高仿真速度。　　除此之外，仿真速度受系统(即处理器、RAM、正在发生的交换量等)的制约。　　关于仿真速度有还有几点需要考虑：　　- 图形引擎速度　　- CPU 速度　　- 内存量　　为此，下面是几点提示：　　- 如果在仿真过程中有打开的scope或其他可视化输出设备，这些都会降低性能　　- 性能与 CPU 速度成正比　　- 如果在仿真过程中存储的变量大于系统上的 RAM 量，则性能会很差。解决办法是运行较小的仿真或增加内存

猜想的

function ARMODEL() Fs = 1000; t = 0:1/Fs:15; N = size(t,2) %数据样值点数 randn("state",0); x = cos(2*pi*t*200) + randn(1,N); % 200Hz cosine plus noise %计算N个取样数据的取样数据自相关函数 rxx = zeros(1,N); %保存取样数据自相关函数的变量 for m = 0:N-1 sum = 0; for n= 1:N-m temp1 = x(n)*x(m+n); sum = sum + temp1; end rxx(m+1) = sum/N; end %采用Levison-Durbin算法求解AR模型的Yule-Walker模型 %需要确定AR模型理论公式中的参数：白噪声w(n)的方差、方程系数a1……ap（这里包括了模型的阶次） PMAX = 100; %设定AR模型最高阶次 atemp1 = zeros(1,PMAX+1); %保存方程系数的中间变量 atemp2 = zeros(1,PMAX+1); %保存方程系数的中间变量 deviationtemp1 = zeros; %保存白噪声w(n)方差的中间变量 deviationtemp2 = zeros; %保存白噪声w(n)方差的中间变量 %AR(1)模型：x(n) + a1*x(n-1) = w(n) %其Yule-Walker方程： R(0)*1 + R(1)*a1 = deviation1; % R(1)*1 + R(0)*a1 = 0; %求解方程确定a1、deviation1 atemp1(1) = 1; atemp1(2) = -rxx(2)/rxx(1); atemp2 = atemp1; deviationtemp1 = ( rxx(1)*rxx(1) - rxx(2)*rxx(2) )/rxx(1); deviationtemp2 = deviationtemp1; %利用Levison-Durbin迭代算法计算AR模型参数 %根据FPE准则、AIC准则和BIC准则确定AR模型的阶次 %atemp1、deviation1保存第k次的运算结果 %atemp2、deviation2保存第k+1次的运算结果 FPE(1) = deviationtemp1*(N+2)/N; AIC(1) = log(deviationtemp1) + 2/N; BIC(1) = log(deviationtemp1) + log(N)/N; veriance(1) = deviationtemp1; criteria = 3 for P = 2:PMAX sum1 = 0; sum2 = 0; for i = 2:(P+1) sum1 = atemp1(i)*rxx(i) + sum1; end for i = 1:(P+1) sum2 = atemp1(i)*rxx(P+2-i) + sum2; end deviationtemp1 = rxx(1) + sum1; dk = sum2; ref(P) = dk/deviationtemp1; deviationtemp2 = ( 1 - ref(P)*ref(P) )*deviationtemp1; for i = 2:(P+1) atemp2(i) = atemp1(i) - ref(P)*atemp1(P+2-i); end %计算AR(P)模型参数 atemp1 = atemp2; veriance(P) = deviationtemp2

以AR模型为基础的谱估计由式（1-134）或式（1-135）来计算，这就需要知道模型的阶数p和p个AR系数ak，以及模型激励源的方差 。为此，必须把这些参数和已知（或估计得到）的自相关函数联系起来，这就是著名的Yule-Walker方程。Yule-Walker方程可以用两种方法推导。第一种是通过对式（1-134）的Pxx（z）求Z的反变换来得到，另一种是直接由模型的差分方程推导出来，下面介绍第二种推导方法。将AR模型的差分方程式（1-132）代入x（n）的自相关函数表示式，得地球物理信息处理基础地球物理信息处理基础设AR模型的单位冲激响应是h（n），由方差为 的白噪声序列ε（n）激励h（n）产生输出x（n），于是对于线性时不变系统来说，x（n）=h（n）*ε（n），即地球物理信息处理基础如果h（n）是因果的，即m＞0时，h（-m）=0（当 m＜0时，h（m）=0），则上式可写成地球物理信息处理基础根据Z变换中的初值定理地球物理信息处理基础故上式化为地球物理信息处理基础将上式代入式（4-19）地球物理信息处理基础得地球物理信息处理基础该式称为AR模型的Yule-Walker方程，可以进一步表示为地球物理信息处理基础为求取AR模型参数，应先从式（4-20）中选择m＞0的p个方程解出｛a1，a2，…，ap｝，然后代入第一方程（对应于m=0）求出 。自相关函数的头p+1个值是｛r（0），r（1），…，r（p）｝，因此，式（4-20）可表示成下列矩阵形式（这里利用了自相关函数的偶对称性质）：地球物理信息处理基础或简单表示为地球物理信息处理基础式中：R为x（n）的自相关矩阵；a=［1 a1a2… ap］T；0p=［0 0 …0］T（p个元素）。因此，只要已知或估计出p+1个自相关函数值，即可由该方程解出p+1个模型参数｛a1，a2，…，ap， ｝。

安装有3DS MAX，才能直接导max格式到U3D中，否则就是空白。或者先用其他3D（3DSMAX 3DEXPLORER等）将max转换，模型FBX OBJ格式直接用也可以.

手摇发电机模型在工作时，即当摇动手柄，其内部线圈会做切割磁感线运动，即此时会产生感应电流，即是利用电磁感应原理工作的，摇动手柄，线圈在磁场中转动，即消耗机械能，产生电能，故将机械能转化成电能． 故答案为：电磁感应；机械．

这种改模型方式早就过时了，去猫P下个模型修改器吧，有代码就行

自由电子分子轨道模型（freeelectronmolec-ularorbitalmodel）简称femo模型。其基本假设是：共轭分子的π电子很像不存在相互作用的电子气，受各原子实际形成的势场限制，在分子骨架中运动。这种假设首先用于线性共轭分子，其中π电子限制在与分子轴相重合的一维势箱中运动，势箱长度为分子链向两个端点原子外各延伸一键长后的总长l。限制势场通常假设为振荡型式，但由同核非交替键长构成的分子骨架可用常势场代替振荡势，femo模型就得到极大的简化。将femo模型的一维势箱假设推广到不同形状的分子，便形成相应形式的一维常势箱模型，并附加适当的连接条件，若链中引进杂原子，常势箱中便出现“子阱”干扰势。对共轭多烯，边界条件要求一维势箱两端波函数为零，势能趋于无穷大。根据只包含一个参数l的能量公式将极大波长λmax和振子强度f的预测与实验结果比较，发现惊人的符合，但预言f值无上限与事实不符。引入每两个原子为周期的余弦势，优选振幅参量v0，便可改正f值无上限的缺点。变化v0数值也解释了不对称染料的吸收光谱比相应的对称染料处于较高能态的事实。若把芳香分子当作网形一维箱处理，则苯的λmax计算值与实验符合良好；而萘的第一激发态为四重简并，考虑电子排斥并引入交联作为微扰，使简并消除，这既能说明稠环芳烃的光谱规律性，也可解释萘与蒽之间的差别。将萘分子也作为分支一维箱处理，利用矩阵代数近似，不仅求得四个非简并激发阶，与光谱实验吻合，而且弄清femo与原子轨道线性组合分子轨道（lcaomo）方法之间存在许多形式上的联系。以对称染料阳离子为例，进一步考虑n原子取代ch基团问题。根据理论分析推知，中心取代跃迁能减小，而非中心取代跃迁能可增加，但在两端取代总效果为零。同样分析，可推导出对称聚次甲基中心取代时，因骨架原子数不同而适用的通则。用femo模型计算共轭π电子体系的激发能，虽然取得成功，但由于假定势箱壁无穷高，故无法给出电离能。为此，对照休克尔分子轨道法（hmo），在简单自由电子模型中引进有效质量m*和新的能量零阶u作为可调参量，从分析相同芳香烃的光电子光谱π-带位置得知，femo不仅在电离能计算方面与实验的关联较优于hmo，特别是femo不存在偶然简并，基态与激发态保持相同参量，更是hmo所不及。在反应活性研究方面，femo与lcaomo相比成效甚微，仿效着hmo应用femo的统一相关图，表述了分子轨道对称守恒原理，引入自由电子超离域指标，合理地处理了亲电芳香取代的“部分速率因子”，从而证明，隐含电子排斥的模型能给出显著好的“反应活性指标”。femo模型尚未得到广泛应用，可能认为它缺乏理论基础。事实上，femo模型的常势场假设确实拥有独立论据，最一般的是，箱势与赝势模型方法中的常实势之间有着共同的物理基础。由于静电势和代表泡利原理的排斥势部分抵消，因而这两种势都是合理的。至于femo模型的一维形式，既可用坐标分离，也可用电子密度投影解释。综合femo模型与赝势模型方法而成的cab模型，能很好地解释π电子体系的电离能和激发能。因此研究该模型的不同程度简化，同时注意一级微扰作用，必将进一步产生重要的改进，并扩大应用范围。

自由电子分子轨道模型 （free electron molec-ular orbitalmodel）简称FEMO 模型。其基本 假设是：共轭分子的π电子很像不存在相互作用的电子气，受各原子实际形 成的势场限制，在分子骨架中运动。这种假设首先用于线性共轭分子，其中 π电子限制在与分子轴相重合的一维势箱中运动，势箱长度为分子链向两个 端点原子外各延伸一键长后的总长L。限制势场通常假设为振荡型式，但由 同核非交替键长构成的分子骨架可用常势场代替振荡势，FEMO 模型就得到极 大的简化。将FEMO 模型的一维势箱假设推广到不同形状的分子，便形成相应 形式的一维常势箱模型，并附加适当的连接条件，若链中引进杂原子，常势 箱中便出现“子阱”干扰势。 对共轭多烯，边界条件要求一维势箱两端波函数为零，势能趋于无穷大。 根据只包含一个参数L 的能量公式将极大波长λmax和振子强度f 的预测与实 验结果比较，发现惊人的符合，但预言f 值无上限与事实不符。引入每两个 原子为周期的余弦势，优选振幅参量v0，便可改正f 值无上限的缺点。变化 v0 数值也解释了不对称染料的吸收光谱比相应的对称染料处于较高能态的事 实。若把芳香分子当作网形一维箱处理，则苯的λmax 计算值与实验符合良 好；而萘的第一激发态为四重简并，考虑电子排斥并引入交联作为微扰，使 简并消除，这既能说明稠环芳烃的光谱规律性，也可解释萘与蒽之间的差别。 将萘分子也作为分支一维箱处理，利用矩阵代数近似，不仅求得四个非简并 激发阶，与光谱实验吻合，而且弄清FEMO 与原子轨道线性组合分子轨道 （LCAOMO）方法之间存在许多形式上的联系。 以对称染料阳离子为例，进一步考虑N 原子取代CH 基团问题。根据理论 分析推知，中心取代跃迁能减小，而非中心取代跃迁能可增加，但在两端取 代总效果为零。同样分析，可推导出对称聚次甲基中心取代时，因骨架原子 数不同而适用的通则。 用FEMO 模型计算共轭π电子体系的激发能，虽然取得成功，但由于假定 势箱壁无穷高，故无法给出电离能。为此，对照休克尔分子轨道法（HMO）， 在简单自由电子模型中引进有效质量m*和新的能量零阶U 作为可调参量，从 分析相同芳香烃的光电子光谱π-带位置得知，FEMO 不仅在电离能计算方面 与实验的关联较优于HMO，特别是FEMO 不存在偶然简并，基态与激发态保持 相同参量，更是HMO 所不及。在反应活性研究方面，FEMO 与LCAOMO 相比成 效甚微，仿效着HMO 应用FEMO 的统一相关图，表述了分子轨道对称守恒原理， 引入自由电子超离域指标，合理地处理了亲电芳香取代的“部分速率因子”， 从而证明，隐含电子排斥的模型能给出显著好的“反应活性指标”。 FEMO 模型尚未得到广泛应用，可能认为它缺乏理论基础。事实上，FEMO 模型的常势场假设确实拥有独立论据，最一般的是，箱势与赝势模型方法中 的常实势之间有着共同的物理基础。由于静电势和代表泡利原理的排斥势部 分抵消，因而这两种势都是合理的。至于FEMO 模型的一维形式，既可用坐标 分离，也可用电子密度投影解释。综合FEMO 模型与赝势模型方法而成的CAB 模型，能很好地解释π电子体系的电离能和激发能。因此研究该模型的不同 程度简化，同时注意一级微扰作用，必将进一步产生重要的改进，并扩大应 用范围。

折现因子：对应某特定期间的折现因子，是指该期间结束时所收取1元的现值。 零息债券：指只在到期日支付款项的债券。 即期利率：放款者在签约当时立即提供资金给借款者，所约定的利率。 远期贷款：在远期贷款签约当时，所定的利率。 利率期限结构：利率与到期期间的关系。 内部收益率：项目投资实际可望达到的报酬率，即能使投资项目的净现值等于零时的折现率。 久期：债券每次息票利息或本金支付时间的加权平均，或利率变动一个单位，债券价格相应的变动率。 凸性：价格—收益曲线的曲率。 免疫：组建固定收益投资组合，使组合的收益免受利率变化的影响。 一个基点的价格：代表利率变动1 bp时，某固定收益证券的价格变动量。 净现值：是一项投资所产生的未来现金流的折现值与项目投资成本之间的差值。 风险溢价：预期收益超过无风险证券收益的部分，为投资的风险提供补偿。 风险规避：是风险应对的一种方法，是指通过计划的变更来消除风险或风险发生的条件，保护目标免受风险的影响。 分离定理：投资者的风险规避程度与其持有的风险资产组合的最优构成是无关的。 β系数：反映资产组合波动性与市场波动性关系。 一价定律：一价原则，在没有运输费用和官方贸易壁垒的自由竞争市场上，一件相同商品在不同国家出售，如果以同一种货币计价，其价格应是相等的，即在均衡市场中，所有的证券均在证券市场线上。 报酬－波动性比率：资本配置线的斜率。表示对资产组合，单位风险增加对应的预期收益增加。 系统风险：它是指由于公司外部、不为公司所控制,并产生广泛影响的风险。 非系统性风险 ：产生于某一证券或某一行业的独特事件，与整个证券市场不发生系统性联系的风险。即总风险中除了系统风险外的偶发性风险，或称残余风险和特有风险 一致性定理：公司采用CAPM来作为项目评估的目标与投资者采用CAPM进行组合选择的目标是一致的。 因子模型：是假设资产的收益是由某个收益生成过程所决定的，而这个生成过程则可以通过某个收益率统计公式线性地表述出来。 套利：是利用证券定价之间的不一致，同时持有一种或者多种资产的多头或空头，从而在不承担风险的情况下锁定一个正收益。 无套利原则：根据一价定律，两种具有相同风险的资产不能以不同的期望收益率出售。 资本配置决策：是考虑资金在无风险资产和风险组合之间的分配 有效资产组合：在可行集中，有一部分投资组合从风险和收益两个角度来评价，会明显地优于另外一些投资组合，其特点是在同种风险水平下，提供最大预期收益率；在同种收益水平下，提供最小风险。我们把满足这两个条件的资产组合，称之为有效资产组合； 资产选择决策：在众多的风险证券中选择适当的风险资产构成资产组合 市场组合：在均衡状态下，所有的投资者都持有同样的风险组合。 风险价格：证券市场线的斜率 APT的基本原理：由无套利原则，在因子模型下，具有相同因子敏感性（b）的资产（或组合）应提供相同的期望收益率。 资产组合的好处？ uf06e对冲，也称为套期保值。投资于收益负相关资产，使之相互抵消风险的作用。分散化：通过持有多个风险资产，就能降低风险。投资组合可以通过分散化减少方差，而不会牺牲收益组合使投资者选择余地扩大。 APT与CAPM的比较？ APT与CAPM的一致性 若只有一个风险因子，且纯因子组合是市场组合，则当APT与CAPM均成立时有 区别： 1、CAPM是一种理论上非常完美的模型，但假设条件太多、太严格。其中关键的假设是同质性假设和风险规避。 APT假设少得多。基本假设是：个体是非满足，不需要风险规避的假设！只要一个人套利，市场就会出现均衡！ 2、在CAPM中，市场组合居于不可或缺的地位（若无此，则其理论瓦解）。 APT并不要求组合一定是市场组合，可以是任何风险分散良好的组合：纯因子组合 3、若纯因子组合不是市场组合，则APT与CAPM不一定一致，CAPM仅仅是APT的特例。当且仅当纯因子组合是市场组合时，CAPM与APT等价。 由于市场组合在实际中不是总能得到，因此，在实际应用中，只要指数基金等组合，即可满足APT。所以APT的适用性更强！ 4、APT的推导以无套利均衡为核心，CAPM则以一般均衡 General Equlibrium 核心。 5、 CAPM属于单一时期模型，但APT并不受到单一时期的限制。 6、在CAPM中，证券的风险只与市场组合相关。APT承认有多种因素影响证券价格，为识别证券风险的来源提供了分析工具。 SML、CML、CAL、因子模型之间的比较 SML与CML： 证券市场线(SML)是用来界定所有证券风险与收益率的关系，而无论这个证券是个别证券，还是有效或无效的证券组合。 资本市场线是指表明有效组合的期望收益率和标准差之间的一种简单的线性关系的一条射线。它是沿着投资组合的有效边界，由风险资产和无风险资产构成的投资组合。 证券市场线方程为： ， 由上式可知，风险资产的收益由两部分构成：一是无风险资产的收益Rf；二是市场风险溢价收益 。它表明：（1）风险资产的收益高于无风险资产的收益率；（2）只有系统性风险需要补偿，非系统性风险可以通过投资多样化减少甚至消除，因而不需要补偿；（3）风险资产实际获得的市场风险溢价收益取决于βi的大小，βi值越大，则风险贴水 就越大，反之，βi则越小，风险贴水就愈小。 依据βi大于或小于1，可将证券或证券组合分为防御性和进取性证券两类。βi系数值小于1的证券或证券组合称为防御性证券或证券组合；βi系数值大于1的证券称为进取性证券或证券组合。 区别： 1、“证券市场线”的横轴是“贝它系数（只包括系统风险）”；“资本市场线”的横轴是“标准差（既包括系统风险又包括非系统风险）”。 2、“证券市场线”揭示的是“证券的本身的风险和报酬”之间的对应关系；“资本市场线”揭示的是“持有不同比例的无风险资产和市场组合情况下”风险和报酬的权衡关系。 3、证券市场线中的“风险组合的期望报酬率”与资本市场线中的“平均股票的要求收益率”含义不同；“资本市场线”中的“Q”不是证券市场线中的“贝它系数”。 4、证券市场线表示的是“要求收益率”，即投资“前”要求得到的最低收益率；而资本市场线表示的是“期望报酬率”，即投资“后”期望获得的报酬率。 5、证券市场线的作用在于根据“必要报酬率”，利用股票估价模型，计算股票的内在价值；资本市场线的作用在于确定投资组合的比例；

期权定价部分就是无套利定价！看来都是跨考的啊！

假定股票价格服从几何布朗运动，即dSt/St=μdt+σdWt. St为t时点股票价格，μ为漂移量，σ为波动率，Wt为标准布朗运动。使用伊藤公式。然后用无套利原理求得BSPDE。

再版序言第一版序言第一章　风险管理与金融衍生物1.1　风险和风险管理1.2　远期合约与期货1.3　期权1.4　期权定价1.5　交易者的类型第二章　无套利原理2.1　金融市场与无套利原理2.2　欧式期权定价估计及平价公式2.3　美式期权定价估计及提前实施2.4　期权定价对敲定价格的依赖关系习题第三章期权定价的离散模型——二叉树方法3.1　一个例子3.2　单时段一双状态模型3.3　欧式期权定价的二叉树方法（Ⅰ）——不支付红利3.4　欧式期权定价的二叉树方法（Ⅱ）——支付红利3.5　美式期权定价的二叉树方法3.6　美式看涨与看跌期权定价的对称关系式习题第四章　Brown运动与ItO公式4.1　随机游动与Brown运动4.2　原生资产价格演化的连续模型4.3　二次变差定理4.4　ItO积分4.5　ItO公式习题第五章　欧式期权定价——Black-Scholes公式5.1　历史回顾5.2　Black-Scholes方程5.3　Black-Scholes公式5.4　Black-Scholes模型的推广（Ⅰ）——支付红利5.5　Black-Scholes模型的推广（Ⅱ）——两值期权与复合期权5.6　数值方法（Ⅰ）——差分方法5.7　数值方法（Ⅱ）——二叉树方法与差分方法5.8　欧式期权价格的性质5.9　风险管理习题第六章　美式期权定价与最佳实施策略6.1　永久美式期权6.2　美式期权的模型6.3　美式期权的分解6.4　美式期权价格的性质6.5　最佳实施边界6.6　数值方法（Ⅰ）——差分方法6.7　数值方法（Ⅱ）——切片法6.8　其他形式的美式期权习题第七章　多资产期权7.1　多风险资产的随机模型7.2　Black-Scholes方程第八章　路径有关期权（Ⅰ）——弱路径有关期权第九章　路径有关期权（Ⅱ）——强路径有关期权第十章　隐含波动率参考文献名词索引……

套利定价理论的模型有：1、因素模型，套利定价理论的出发点是假设证券的回报率与未知数量的未知因素相联系。因素模型是一种统计模型。套利定价理论是利用因素模型来描述资产价格的决定因素和均衡价格的形成机理的。这在套利定价理论的假设条件和套利定价理论中都清楚的体现出来。2、无套利均衡，套利和无套利是现代金融的最基本的概念之一，无套利原理为，在市场均衡时刻，不存在任何套利机会。无套利原理已经成为了现代金融学的基本假设，今后的微观金融学笔记将会反复讨论这个概念。套利定价理论APT是CAPM的拓广，由APT给出的定价模型与CAPM一样，都是均衡状态下的模型，不同的是APT的基础是因素模型。

在去年听到过威然的消息，对其充满了期待。就在今年的5月28号威然上市了，当地的4S店第一时间实车到店，就去一睹真容，确实不负大“V”的名号。前不久喜提一台1:18威然车模，今天和大家一起分享一下。威然车模外包装。viloran英文名。同样的角度，车模与包装盒图片合影，同样是丹红霞配色。大“V"即将走来，与你近距离接触。虽然是1:18车模，但是前脸细节展现还是很精致的，前脸全新家族式设计，简约的设计看上去非常的大气。实车的威然全天候智能LED大灯，能够根据各种场景改变近光灯型，为夜间行车增添一份保障。副驾驶侧面实拍图。主驾驶侧面实拍图，真的很修长。小小车模依旧能看到贯穿尾灯的镀铬条，让简单的尾部设计稍显精致，还有晶钻流彩的LED转向尾灯。从侧面看，很有SUV的感觉，这是一台380TSI的顶配车型的模型。实车的长宽高分别是5346、1976、1781。轴距3120。20寸飞翼式铝合金轮毂在车模上展现的也很到位，视觉冲击感很强，顶配车型配备了马牌的轮胎，为商务车的安静舒适提供了保障。来，打开驾驶室车门，米白色的内饰也显精致。全新的多功能方向盘造型，在以后的新款大众车型上会经常见。电动座椅，通风加热，还有全新的人机交互系统。实车威然两侧电动滑门在车模上也被完美的复制。实车的第二排座椅还有座椅加热，通风等功能，并且整个座椅头枕舒适性包裹性非常好，还带有脚拖，这样乘客才能更好的在旅途中享受到威然带来的舒适感。实车的副驾驶支持12向座椅调节，还有老板键。来，现实中的各位大“V”上车吧。威然实车的后备箱空间规整平坦，在车模上也能看出，放下几个行李箱，满足日常出行待客。大“V”大鹏展翅，因为采用侧滑门，所以第二排乘客门无法像一般汽车模型做到向外打开。1:18威然车模发动机舱鉴赏，威然全系均搭载2.0T发动机，根据配置不同提供低功率（330TSI）和高功率（380TSI）两个版本，最大功率分别为186马力（137千瓦）和220马力（162千瓦），峰值扭矩分别为320牛·米和350牛·米。传动方面与之匹配的是7速DSG双离合变速箱。重塑待客之道，1:18威然车模鉴赏到此结束！

目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示： 这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测是一个比较复杂的问题。 最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再通过一个分类头（Classification head）的全连接层识别是什么物体，通过一个回归头（Regression head）的全连接层回归计算位置，如下图所示： 但“回归”不好做，计算量太大、收敛时间太长，应该想办法转为“分类”，这时容易想到套框的思路，即取不同大小的“框”，让框出现在不同的位置，计算出这个框的得分，然后取得分最高的那个框作为预测结果，如下图所示： 根据上面比较出来的得分高低，选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。 但问题是：框要取多大才合适？太小，物体识别不完整；太大，识别结果多了很多其它信息。那怎么办？那就各种大小的框都取来计算吧。 如下图所示（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最终确定出目标类别和位置。 这种方法效率很低，实在太耗时了。那有没有高效的目标检测方法呢？ 一、R-CNN 横空出世 R-CNN（Region CNN，区域卷积神经网络）可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更是带领团队获得了终身成就奖，如今就职于Facebook的人工智能实验室（FAIR）。 R-CNN算法的流程如下 1、输入图像 2、每张图像生成1K~2K个候选区域 3、对每个候选区域，使用深度网络提取特征（AlextNet、VGG等CNN都可以） 4、将特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类 5、使用回归器精细修正候选框位置 下面展开进行介绍 1、生成候选区域 使用Selective Search（选择性搜索）方法对一张图像生成约2000-3000个候选区域，基本思路如下： （1）使用一种过分割手段，将图像分割成小区域 （2）查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域，重复直到整张图像合并成一个区域位置。优先合并以下区域： 3、类别判断 对每一类目标，使用一个线性SVM二类分类器进行判别。输入为深度网络（如上图的AlexNet）输出的4096维特征，输出是否属于此类。 4、位置精修 目标检测的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小，故需要一个位置精修步骤，对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美，如下图： R-CNN将深度学习引入检测领域后，一举将PASCAL VOC上的检测率从35.1%提升到53.7%。 二、Fast R-CNN大幅提速 继2014年的R-CNN推出之后，Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。 Fast R-CNN和R-CNN相比，训练时间从84小时减少到9.5小时，测试时间从47秒减少到0.32秒，并且在PASCAL VOC 2007上测试的准确率相差无几，约在66%-67%之间。 Fast R-CNN主要解决R-CNN的以下问题： 1、训练、测试时速度慢 R-CNN的一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余。而Fast R-CNN将整张图像归一化后直接送入深度网络，紧接着送入从这幅图像上提取出的候选区域。这些候选区域的前几层特征不需要再重复计算。 2、训练所需空间大 R-CNN中独立的分类器和回归器需要大量特征作为训练样本。Fast R-CNN把类别判断和位置精调统一用深度网络实现，不再需要额外存储。 下面进行详细介绍 1、在特征提取阶段， 通过CNN（如AlexNet）中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的输入，因此，在原始图片上执行这些操作后，输入图片尺寸不同将会导致得到的feature map（特征图）尺寸也不同，这样就不能直接接到一个全连接层进行分类。 在Fast R-CNN中，作者提出了一个叫做ROI Pooling的网络层，这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量。ROI Pooling层将每个候选区域均匀分成M×N块，对每块进行max pooling。将特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的数据，送入下一层。这样虽然输入的图片尺寸不同，得到的feature map（特征图）尺寸也不同，但是可以加入这个神奇的ROI Pooling层，对每个region都提取一个固定维度的特征表示，就可再通过正常的softmax进行类型识别。 2、在分类回归阶段， 在R-CNN中，先生成候选框，然后再通过CNN提取特征，之后再用SVM分类，最后再做回归得到具体位置（bbox regression）。而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把最后的bbox regression也放进了神经网络内部，与区域分类合并成为了一个multi-task模型，如下图所示： 实验表明，这两个任务能够共享卷积特征，并且相互促进。 Fast R-CNN很重要的一个贡献是成功地让人们看到了Region Proposal+CNN（候选区域+卷积神经网络）这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度。 三、Faster R-CNN更快更强 继2014年推出R-CNN，2015年推出Fast R-CNN之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年又推出一力作：Faster R-CNN，使简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%，复杂网络达到5fps，准确率78.8%。 在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题：Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？ 在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络，也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。如下图所示： Faster R-CNN可以简单地看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的模型，用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的Selective Search（选择性搜索）方法。 如下图 RPN如下图： RPN的工作步骤如下： Faster R-CNN设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的Selective Search（选择性搜索），使得检测速度大幅提升，下表对比了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的检测速度： 总结 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。基于region proposal（候选区域）的R-CNN系列目标检测方法是目标检测技术领域中的最主要分支之一。 为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）： Mask R-CNN便是这种“图像分割”的重要模型。 Mask R-CNN的思路很简洁，既然Faster R-CNN目标检测的效果非常好，每个候选区域能输出种类标签和定位信息，那么就在Faster R-CNN的基础上再添加一个分支从而增加一个输出，即物体掩膜（object mask），也即由原来的两个任务（分类+回归）变为了三个任务（分类+回归+分割）。如下图所示，Mask R-CNN由两条分支组成： Mask R-CNN的这两个分支是并行的，因此训练简单，仅比Faster R-CNN多了一点计算开销。 如下图所示，Mask R-CNN在Faster R-CNN中添加了一个全卷积网络的分支（图中白色部分），用于输出二进制mask，以说明给定像素是否是目标的一部分。所谓二进制mask，就是当像素属于目标的所有位置上时标识为1，其它位置标识为 0 从上图可以看出，二进制mask是基于特征图输出的，而原始图像经过一系列的卷积、池化之后，尺寸大小已发生了多次变化，如果直接使用特征图输出的二进制mask来分割图像，那肯定是不准的。这时就需要进行了修正，也即使用RoIAlign替换RoIPooling 如上图所示，原始图像尺寸大小是128x128，经过卷积网络之后的特征图变为尺寸大小变为 25x25。这时，如果想要圈出与原始图像中左上方15x15像素对应的区域，那么如何在特征图中选择相对应的像素呢？ 从上面两张图可以看出，原始图像中的每个像素对应于特征图的25/128像素，因此，要从原始图像中选择15x15像素，则只需在特征图中选择2.93x2.93像素（15x25/128=2.93），在RoIAlign中会使用双线性插值法准确得到2.93像素的内容，这样就能很大程度上，避免了错位问题。 修改后的网络结构如下图所示（黑色部分为原来的Faster R-CNN，红色部分为Mask R-CNN修改的部分） 从上图可以看出损失函数变为 损失函数为分类误差+检测误差+分割误差，分类误差和检测（回归）误差是Faster R-CNN中的，分割误差为Mask R-CNN中新加的。 对于每个MxM大小的ROI区域，mask分支有KxMxM维的输出（K是指类别数量）。对于每一个像素，都是用sigmod函数求二值交叉熵，也即对每个像素都进行逻辑回归，得到平均的二值交叉熵误差Lmask。通过引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的mask，以避免类间竞争，这样就能解耦mask和种类预测。 对于每一个ROI区域，如果检测得到属于哪一个分类，就只使用该类的交叉熵误差进行计算，也即对于一个ROI区域中KxMxM的输出，真正有用的只是某个类别的MxM的输出。如下图所示： 例如目前有3个分类：猫、狗、人，检测得到当前ROI属于“人”这一类，那么所使用的Lmask为“人”这一分支的mask。 Mask R-CNN将这些二进制mask与来自Faster R-CNN的分类和边界框组合，便产生了惊人的图像精确分割，如下图所示： Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架，它不仅可以对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标输出一个高质量的分割结果。另外，Mask R-CNN还易于泛化到其他任务，比如人物关键点检测，如下图所示： 从R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN到Mask R-CNN，每次进步不一定是跨越式的发展，这些进步实际上是直观的且渐进的改进之路，但是它们的总和却带来了非常显著的效果。 最后，总结一下目标检测算法模型的发展历程，如下图所示：

美国的那位学者，麦克尔.波特，数十年从事企业战略管理研究，老人仍然健在。他提出关于企业竞争力的五力模型主要有以下五个因素：（一）、原料供应商的议价能力，（二）、产品用户的议价能力，这是产业链环节的。本人理解：如果供应商只有一位，你就没有议价的能力，只能由人摆布，对于用户也同样。做生意切忌在一棵树上吊死，货比三家。（三）、同业者的竞争能力，（四）、新进入者的竞争能力，这是侧面杀来的。本人理解：这是技术壁垒，技术先进，保密做得好，别人学不会，自己的竞争能力就强。再就是不可预测的科学技术进步，（五）、先进的新产品或技术代替了旧的产品或技术。这就要求企业不断改造和创新，你不做则别人也要做。自己进步是福，别人进步对人类是福，但对自己则是祸。而我认为，第五条是最重要的也是最致命的竞争力。这也是国家号召大众创业、全民创新的原动力。

反对的人是正确的。RGB颜色确实是由3个电子枪叠加而成的，你要从原理上去理解。红、绿、蓝三种颜色通过叠加可以形成其他的颜色，而亮度却等于两者亮度之总和（也就是两支电子枪的亮度），越混合亮度越高，即加法混合，所以可以这样做。CMY应该是CMYK模式，还要加个K（Black黑），CMYK是以对光线的反射原理来设计定的，所以它的混合方式刚好与RGB相反，是"减法混合"—当它们的色彩相互叠合的时候，色彩相混，而亮度却会减低。所以实际上越叠加越暗，这是CMYK不可能用在显示设备上的主要原因，通常会将CMYK用在印刷上，此外，还有一个原因就是，CMYK所能表现的色域比RGB少得多，同样也限制其在显示设备上的使用

patch-X.MPQ格式的放在DATA文件夹下 patch-enCN-X.MPQ格式的放在DATA/enCN下（如果是patch-zhCN-X.MPQ那么就放在zhCN下）忘说了 呵呵 楼下的也对 要用反和谐登录器 都是猫扑迷 呵呵

你可以去细找

6级的人问个问题不给分,问的问题还这么难回答

leap模型没有中文。根据查询相关信息，leap模型由斯德哥尔摩环境研究所与美国波士顿大学共同开发，拥有使用权但没有版权可以设置中文版。LEAP模型，即长期能源替代规划系统，是一个基于情景分析的自底向上的能源—环境核算工具。

到官方网站下载，免费的。www.energycommunity.org注册后就可下载。全英文无中文。

LEAP 模型（Long-range Energy Alternatives Planning System），即长期能源替代规划系统，是一个基于情景分析的自底向上的能源—环境核算工具，由斯德哥尔摩环境研究所与美国波士顿大学共同开发。

这个不就是四杆机构么。。。

摘要：动力源的不同，火车模型动起来的方式也就不同，其中电动驱动火车模型是由电力驱动的，蒸汽驱动火车模型主要靠燃料燃烧的热量驱动。火车模型在使用时维护保养的方法也很重要，车头车厢在行驶一阵子就必须定时加润滑油于齿轮转动处以及使用无棉絮擦布浸酒精擦拭轨道表面等。具体的火车模型是怎么动的和火车模型怎么维护保养，一起到文中来看看吧！一、火车模型是怎么动的火车模型根据动力的不同，分为电动驱动火车模型和蒸汽驱动火车模型，两种动起来的原理不同：1、电动驱动火车模型：是由电力驱动的。当火车模型放到铁轨上，铁轨上由一根电线接入火车模型控制器，控制器一端接变压器插入220电源。也就是由220V转成16V安全电压，再通过导线给铁轨通电，由于火车模型机车车轮是金属的，跟带电铁轨接触后，由控制器加大电流，火车就能徐徐前进了。给的电流越大，火车模型速度就越快，反之就越慢，电流为0时，火车停止。当电流为正值的时候，火车模型为前进状态。电流为负值的时候，则火车模型为后退倒车状态。2、蒸汽驱动火车模型：主要靠燃料燃烧的热量（燃料主要有丁烷、酒精、煤炭这几种）将锅炉（紫铜材质的锅炉，热传导好，焊接性能也好）内的水烧成蒸汽状态，通过气体控制阀门和换向阀门到达气缸，通过气缸的往复运动带动连杆，继而带动主动轮。使火车在轨道上前进。后退是通过控制换向阀门，改变蒸汽的流动方向，从而实现倒车运行。截断蒸汽的供给，火车模型就停车了。二、火车模型怎么维护保养火车模型怎样保养维护？火车模型是很多朋友的收藏品，如此精致小巧的模型，外形上根据世界各地的火车按照一定仿制而成，做工精细，细节逼真还原，受到很多朋友的喜欢，但是如何保养维护上也是个问题。1、轨道在使用一阵子后，火车模型上所用的油会粘附空气中的灰尘，导致轨道表面有一层污垢，一般可使用无棉絮擦布浸酒精擦拭轨道表面及火车模型具动力的轮子跟轨道接触面。2、一般火车模型具动力的车头车厢在行驶一阵子就必须定时加润滑油于齿轮转动处，视车款而定。润滑油可于一般模型店购买得到同时适用于汽车模型等有动力的模型上。

摘要：动力源的不同，火车模型动起来的方式也就不同，其中电动驱动火车模型是由电力驱动的，蒸汽驱动火车模型主要靠燃料燃烧的热量驱动。火车模型在使用时维护保养的方法也很重要，车头车厢在行驶一阵子就必须定时加润滑油于齿轮转动处以及使用无棉絮擦布浸酒精擦拭轨道表面等。具体的火车模型是怎么动的和火车模型怎么维护保养，一起到文中来看看吧！一、火车模型是怎么动的火车模型根据动力的不同，分为电动驱动火车模型和蒸汽驱动火车模型，两种动起来的原理不同：1、电动驱动火车模型：是由电力驱动的。当火车模型放到铁轨上，铁轨上由一根电线接入火车模型控制器，控制器一端接变压器插入220电源。也就是由220V转成16V安全电压，再通过导线给铁轨通电，由于火车模型机车车轮是金属的，跟带电铁轨接触后，由控制器加大电流，火车就能徐徐前进了。给的电流越大，火车模型速度就越快，反之就越慢，电流为0时，火车停止。当电流为正值的时候，火车模型为前进状态。电流为负值的时候，则火车模型为后退倒车状态。2、蒸汽驱动火车模型：主要靠燃料燃烧的热量（燃料主要有丁烷、酒精、煤炭这几种）将锅炉（紫铜材质的锅炉，热传导好，焊接性能也好）内的水烧成蒸汽状态，通过气体控制阀门和换向阀门到达气缸，通过气缸的往复运动带动连杆，继而带动主动轮。使火车在轨道上前进。后退是通过控制换向阀门，改变蒸汽的流动方向，从而实现倒车运行。截断蒸汽的供给，火车模型就停车了。二、火车模型怎么维护保养火车模型怎样保养维护？火车模型是很多朋友的收藏品，如此精致小巧的模型，外形上根据世界各地的火车按照一定仿制而成，做工精细，细节逼真还原，受到很多朋友的喜欢，但是如何保养维护上也是个问题。1、轨道在使用一阵子后，火车模型上所用的油会粘附空气中的灰尘，导致轨道表面有一层污垢，一般可使用无棉絮擦布浸酒精擦拭轨道表面及火车模型具动力的轮子跟轨道接触面。2、一般火车模型具动力的车头车厢在行驶一阵子就必须定时加润滑油于齿轮转动处，视车款而定。润滑油可于一般模型店购买得到同时适用于汽车模型等有动力的模型上。

控制和优化、基于可实时测定的过程输入输出时间序列数据和黑箱模型的最优化控制方法9参考文献10第二章生物过程参数在线检测技术11第一节ph的在线测量13一、自回归移动平均模型详解184二、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数210二、生物过程中反馈控制与前馈控制的并用84第六节pid反馈控制系统的设计和解析86一、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的实际应用253三、优化、生物过程最基本的合成和代谢分解反应51二、代谢网络模型146三、化学工程等相关专业领域研究的科研人员、青霉素发酵过程的特点和控制上的困难307二、复膜电极测定kla35第五节发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算36一、优化的基本特征1第二节生物过程控制和优化的目的及研究内容2第三节发酵过程控制概论4第四节发酵过程的状态变量、模糊语言数值表现法和模糊成员函数218三、在线激光浊度计38第六节生物传感器在发酵过程检测中的应用39一、模糊逻辑控制器的特点和简介217二、积分动作88四、生物过程的反馈控制83四、利用代谢信号传递线图处理代谢网络281三、系统控制算法及优化305第四节青霉素发酵过程专家控制系统307一、基于人工神经网络的在线自适应控制250二、利用人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型169六、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式167五、控制和优化等方面的研究、代谢网络模型的简化、过程对于输入变量变化的响应特性71第四节过程的稳定性分析74一、辅酶q10发酵生产过程的模糊控制241四、过程的传递函数gp(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式69六、溶氧电极法32三、人工神经网络模型147五、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法225五、系统结构设计303二、引流分析与控制（fia）45四、教师和工程师使用、人工神经网络的误差反向传播学习算法163四、呼吸代谢参数的计算26第四节发酵罐内氧气体积传质系数kla的测量31一，写成此书、有理函数的反拉普拉斯变换69五、直接以葡萄糖浓度为反馈指标的流加培养控制101五、模糊规则223四;stat法95二、组态设计304三、反馈控制系统的稳定性分析89七、连续搅拌式生物反应器的稳定特性的解析77第五节生物过程的反馈控制和前馈控制79一、生物工程，既关系到能否发挥菌种的最大生产能力、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化64第三节拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换67一、遗传算法在酸乳多糖最优化生产中的应用138参考文献143第五章发酵过程的建模和状态预测144第一节描述发酵过程的各类数学模型简介144一、溶氧电极19三、特点和方法106第二节最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用107一，博采众家之长、控制、过程传递函数的框图和转换70七、ph传感器的工作原理13二，以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的介绍、遗传算法简介131二、生物传感器的类型和结构原理39二、卡尔曼滤波器及其算法176二、pid反馈控制器的构成特征89六、生物化工、闭回路pid反馈控制的性能特征86二、集散控制系统的特点298三、比例动作87三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用125四。目录第一章绪论1第一节生物过程的特点以及生物过程的操作、过程接口技术299第三节柠檬酸发酵过程计算机控制系统设计302一、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制212参考文献214第七章人工智能控制216第一节模糊逻辑控制器217一、表述。全书结合具体的发酵过程实例、有机酸等）浓度的在线测量47参考文献48第三章发酵过程控制系统和控制设计原理及应用49第一节过程的状态方程式49第二节生物过程的典型和基本数学模型51一、菌体浓度的检测方法及原理36二作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术。本书作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、利用网络信号传递线图的代谢网络分析282第三节代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测和控制中的应用284一，又会影响到下游处理的难易程度、取样极谱法35六、操作变量和可测量变量6第五节用于发酵过程控制和优化的各类数学模型7第六节发酵过程最优化控制方法概论8一、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率的表现形式57四、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制193四、利用遗传算法确定过程模型参数157第三节利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态159一、亚硫酸盐氧化法31二、计算和求解272二，特别是在线检测、微分动作89五、利用人工神经网络的非线性回归模型173七、模糊逻辑控制系统的构成、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制237三，分别对发酵过程的解析、模糊神经网络控制器及其在发酵过程中的应用260参考文献268第八章利用代谢网络模型的过程控制和优化270第一节代谢网络模型解析270一、利用简化代谢网络模型进行在线状态预测的结果288参考文献290第九章计算机在生化反应过程控制中的应用291第一节过程工业的特点和计算机控制291一，并引入了模糊逻辑推理、过程在平衡点（特异点）近旁的稳定特性的分类75三、溶氧电极的使用21第三节发酵罐内氧气和二氧化碳分压的测量以及呼吸代谢参数的计算23一、代谢网络模型等新型的控制、数字计算机在过程控制中应用概述293第二节集散控制系统及接口技术296一、集散控制系统简介296二、基于在线时间序列数据的自回归平均移动模型146四、利用代谢网络模型的状态预测277第二节网络信号传递线图和利用网络信号传递线图的代谢网络模型278一，在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术、最大原理的数值解法及其在生物过程最优化控制中的应用116第三节格林定理及其在发酵过程最优化控制中的应用121一、人工神经网络模型、动态测定法34五、格林定理121二、“最优控制”型的在线自适应控制系统190三、氧分析仪23二、青霉素发酵过程专家控制系统308三、系统功能设计305四、网络信号传递线图及其简化278二、生物过程典型的数学模型形式55三、遗传算法的算法概要及其在重组大肠杆菌培养的最优化控制中的应用132三、“极配置” 型的在线自适应控制系统189二、以溶氧浓度（do）变化为反馈指标的流加培养控制——do57361、ph传感器的使用15第二节溶氧浓度的在线测量18一、流加操作的生物过程中常见的前馈控制方式80三、过程工业的特点291二、拉普拉斯变换的定义68二、状态预测以及模式识别等方法和技术、基于非构造式动力学模型的最优化控制方法8二、利用格林定理求解流加培养（发酵）的最短时间轨道问题122三、反拉普拉斯变换69四、乳酸连续过滤发酵过程的在线自适应控制196第三节基于自回归移动平均模型的在线最优化控制201一、最大原理及其算法简介107二、结合使用人工神经网络模型和遗传算法的过程优化175第四节卡尔曼滤波器在发酵过程状态预测中的应用176一。本书适合于从事发酵工程、酵母流加培养过程的模糊控制231二、非构造式动力学模型145二、发酵罐基质（葡萄糖等）浓度的在线测量43三、溶氧浓度测量原理18二，也可供大专院校相关专业的高年级本科生和研究生参考、尾气co2分压的检测26三、物料衡算法33四、开关反馈控制94第七节反馈控制系统在生物过程控制中的实际应用95一、简化代谢网络模型的建立286二、利用最大原理确定流加培养过程的最优基质流加策略和方式111三、利用非线性规划法确定非构造式动力学数学模型的模型参数148二、生物过程的前馈控制79二、模糊推理技术在发酵过程在线状态预测中的应用245第三节基于人工神经网络的控制系统及其在发酵过程中的应用250一、发酵罐器内一级代谢产物（乙醇、生物反应器的基本操作方式62五、神经细胞和人工神经网络模型159二、以代谢副产物浓度为反馈指标的流加培养控制103参考文献105第四章发酵过程的最优化控制106第一节最优化控制的研究内容、面包酵母连续生产的在线最优化控制201二;stat法98三、拉普拉斯变换的基本特性以及基本函数的拉普拉斯变换68三、过程稳定的判别标准74二、设计和调整228第二节模糊逻辑控制系统在发酵过程中的实际应用231一、反馈控制系统的设计和参数调整91八、乳酸连续过滤发酵的在线最优化控制205第四节基于遗传算法的在线最优化控制210一、以ph变化为反馈指标的流加培养控制——ph57361、解析、利用逐次最小二乘回归法计算和确定自回归移动平均模型的模型参数186第二节基于自回归移动平均模型的在线自适应控制189一、利用卡尔曼滤波器在线推定菌体的比增殖速率178参考文献180第六章发酵过程的在线自适应控制182第一节基于在线时间序列输入输出数据的自回归移动平均模型解析184一、利用格林定理进行乳酸菌过滤培养最优化控制的计算机模拟和实验结果128第四节遗传算法及其在发酵过程最优化控制中的应用131一、以rq为反馈指标的流加培养控制100四、人工神经网络模型的类型161三，在借鉴国外的有关最新研究成果和作者自身完成的研究实例的基础上、正交或多项式回归模型148第二节非构造式动力学数学模型的建模方法148一、在线状态预测和模式识别

长安汽车推出的这款CS75，具有强硬的身躯，前脸大大的镀铬中网印着长安的字母LOGO，显得立体而霸气，车头灯采用两圈透镜式的灯组，车头线条设计硬朗，车的宽度也达到了1850毫米，侧面造型同样具有超强的硬朗气势，整个车长度是4650毫米，高度是1705毫米，这尺寸让这辆CS75拥有不错的SUV身躯，拥有超强的越野风格身躯，尾部饱满有力量气质的造型，融入LED光源的尾灯和运动爆强的双边出气筒管设计，突出超强运动感，车内柔和的黑色设计和中控阳刚的设计造型，将整个75营造出那种很硬朗气势的风格，轴距2700毫米也对车内有个相当不错的空间表现，6速手自一体的爱信变速箱配1.8T的长安自主研发的发动机，让动力爆发力超强，功率130千瓦，177马力，这样的强劲爆发动力就让我们一起去观赏观赏。国产主流SUV--长安CS75车头的镀铬粗壮饰条和银色护板及强硬的车身结构展示出非常硬朗霸气的风格侧面造型同样具有很强的硬朗气势，整个车长4650毫米，高1705毫米这尺寸让这辆CS75拥有不错的SUV身躯，拥有很强的越野风格身躯尾部饱满有力量气质的造型，融入LED光源的尾灯和运动爆强的双边出气筒管设计，突出超强运动感观赏CS75的外观帅气和大气沉稳的CS75拥有4650*1850*1705毫米的车身尺寸宽大的前大灯造型带来了精致和锐利感粗壮的镀铬中网是CHANGAN的英文字母车标，象征着长安的身份和气场75的外观结构看起就特别硬朗，视觉看车身就非常有强度感俯视整个车模全黑耐看的内饰及中控融入时尚流行的银色饰条作为装饰，使整车看起来很有档次感后视镜带转向灯轮毂也别具一格阳刚造型的中控台有力量感后排相当宽敞最后来个大鹏展翅CS75车身就是那么沉稳硬派，展示出不一样的视觉效果，是长安非常不错的SUV车型，是长安旗下非常热销的车型，谢谢收看。

Safetensors是谷歌开发的一种TensorFlow Lite模型文件格式，用于在移动设备上运行模型。如果你想在手机上打开本地后缀为safetensors的模型文件，可以按照以下步骤操作：首先，你需要确保你的手机上已经安装了TensorFlow Lite解释器。你可以在Google Play商店中搜索TensorFlow Lite并下载安装。将safetensors模型文件拷贝到你的手机存储器上。你可以通过USB连接将模型文件复制到手机上，或者通过电子邮件或云存储服务将文件发送到手机上。打开你的TensorFlow Lite应用程序。在应用程序中，你可以选择“加载模型”选项，并浏览到你的safetensors模型文件所在的位置。选择模型文件并加载。在加载模型文件后，你可以使用TensorFlow Lite应用程序进行模型推断或进行其他操作。需要注意的是，safetensors模型文件只能在TensorFlow Lite解释器中使用。如果你想在其他平台上使用模型文件，你需要将其转换为相应的格式。

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简述有效应力原理以及其模型如下：有效应力原理（principle of effective stress） 这是土力学区别于其他力学的一个重要原理。土是三相体系，对饱和土来说，是二相体系。外荷载作用后，土中应力被土骨架和土中的水气共同承担，但是只有通过土颗粒传递的有效应力才会使土产生变形，具有抗剪强度。而通过孔隙中的水气传递的孔隙压力对土的强度和变形没有贡献。这可以通过一个试验理解：比如有两土试样，一个加水超过土表面若干，会发现土样没有压缩；另一个表面放重物，很明显土样被压缩了。尽管这两个试样表面都有荷载，但是结果不同。原因就是前一个是孔隙水压，后一个是通过颗粒传递的，为有效应力。就是饱和土的压缩有个排水过程(孔隙水压力消散的过程),只有排完水土才压缩稳定.再者在外荷载作用下，土中应力被土骨架和土中的水气共同承担,水是没有摩擦力的,只有土粒间的压力(有效应力)产生摩擦力(摩擦力是土抗剪强度的一部分)。

这个其实是非常容易的，我们知道它的原理，其实是非常简单的，你可以看一下说明书。

学会用拉伸法测定金属材料的杨氏弹性模量 杨氏弹性模量是表征固体性质的重要物理量，尤其在工程技术中有其重要的意义，常用于固体材料抗形变能力的描述和作为选定机械构件的依据。 测量杨氏弹性模量的方法很多，本实验采用拉伸法。 [实验目的] （1）学习测量杨氏弹性模量一种方法。 （2）掌握用光杠杆法测量微小伸长量的原理和方法。 （3）熟练掌握运用逐差法处理实验数据。 [实验仪器］ YMC—1杨氏弹性模量仪、光杠杆镜尺组、千分尺、钢卷尺、m千克砝码若干。 [实验原理］ 在外力作用下，固体发生的形状变化叫形变，形变分弹性形变和范性形变。本实验测量钢丝杨氏弹性模量是在钢丝的弹性范围内进行的，属弹性形变的问题，最简单的弹性形变是在弹性限度内棒状物受外力后的伸长和缩短。设一根长度为L、横截面积为S的钢丝，沿长度方向施加外力F后，钢丝伸长ΔL。根据胡克定律：胁变（ΔL/L）与胁强（F/S）成正比，写成等式后，胁变前的比例系数就是杨氏弹性模量即 L SFL Yuf044uf03d （17—1） Y就是该钢丝的杨氏弹性模量，单位是NM-2。 由式（17-1）可知，只要测量出等号右端的F、L、S、ΔL等量，即可测定杨氏弹性模量Y。显然，F、L、S可用一般量具测出，而钢丝的微小伸长量ΔL，使用一般的量具进行精确的测量是困难的，这是因为ΔL很小，当L为1m，S为1mm2时，每牛顿力的伸长量ΔL约为5×10-3mm），不能用直尺测量，也不便于用大型卡尺和千分尺测量，所以，通常采用光杠杆法。 杠杆的放大原理是大家熟知的，若利用光的性质，采用适当的装置，使之起到同样放大作用，这种装置就称为光杠杆（图17-1）。光杠杆是由T型足架和小镜组成，测量时，还必须加上读数系统的镜尺组（望远镜和标度尺，参阅图17-2）。在本实验中，光杠杆足架上的前双足应安放在杨氏模量仪固定平台上的沟槽内，后单足则置于钢丝下 端的圆柱形夹头上。 当钢丝伸长ΔL时，光杠杆后单足随钢丝夹头下降ΔL，此时，光杠杆小镜后仰α角（图17-2），则：b L tguf044uf03d uf061 其中，b为光杠杆后单足到前双足的垂直距离。 图17-1

按交易形式划分金融衍生产品可分为两类： 1.场内交易：绝大多数的期权和期货交易属于场内交易，拥有标准化的合约。可以对冲平仓，是一辆可以中途下车的火车。 2.场外交易（Over the counter或OTC）：柜台市场，又称店头市场。远期和互换属于场外交易，双方单独协商，签定协议。必须交割，是一架不可以在中途下来的飞机。 按产品形态划分金融衍生产品分为三大类： 1.金融远期：合约双方同意在未来的一定日期按一定价格交换金融资产的合约。 2.金融期货：买卖双方在有组织的交易所内以公开竞价形式达成的，在将来某一特定时间交割标准数量特定金融工具的合约。 3.金融期权：合约双方按约定价格在约定日期内就是否买卖某种金融工具达成协议。 4.金融互换：两个或两个以上当事人按共同商定的条件，在约定时间交换一定支付款项的金融交易。

美国著名心理学家麦克利兰于1973年提出了一个著名的素质冰山模型，所谓“冰山模型”，就是将人员个体素质的不同表现表式划分为表面的“冰山以上部分”和深藏的“冰山以下部分”。 从上图中可以看出，显露出的冰山也是人员掌握的显性知识，而深藏不露的部分实际上是人员未表现出的隐性知识。 其中，显性知识包括基本知识、基本技能，是外在表现，是容易了解与测量的部分，相对而言也比较容易通过培训来改变和发展。 而隐性知识包括社会角色、自我形象、特质和动机，是人内在的、难以测量的部分。它们不太容易通过外界的影响而得到改变，但却对人员的行为与表现起着关键性的作用。技能：skill； 知识：knowledge； 社会角色（价值观）：Socialu2002Roles； 个人特质：Self-Image； 品质：Trait； 内驱力/动机：Motive。 以上，从上到下，习得（改变）难度越来越大，被感知的难度也越来越大。 技能比知识好学，价值观虽然难改变，但是也可以被调整或者自我调整，而最底层的“动机”的形成，现在普遍认为只和基因及童年因素有关，几乎无法改变。 福格行为模型指出，一个人会做一件事的动机和能力有关，也就是说具备做某些行为的的技能。没有做出一定行为，缺乏做某些事的能力，意即具备的技能太弱，不足以支撑做出行为。 由于缺乏相应的系统和知识，一个人也许掌握了某些技能，但是他并不了解该技能的应用原理和适用环境，这会导致无法使用该技能。 如何提升技能呢？ 从终生学习曲线可以看出，想要实现能力的跃迁，可通过刻意练习技能进行自我提升。 刻意练习有以下注意几点： （1）超越舒适区进行练习 （2）有一定的训练强度 （3）对标学习，一定要找个好老师好榜样 （4）建立奖励反馈机制 在冰山模型中，可以看出价值观、个人特质、品质、内驱力/动机，它们都是隐性的知识，是深层次背后无法推测的。 想要将激发隐性的天赋变为显性的技能和知识，扩大凸出的冰山，那么你需要认清自己，了解自己，自我揭示自身的想法、价值观、动机以及个人特质。当你足够了解自己，知道自身的优势在哪里，隐藏的也就不再是隐性的天赋了。