模型

双重差分回归模型中代表干预实施后净效应的系数是指措施效果指标解释：RR,ARR,RRR,NNT 假设某研究拟探讨Ayao对于室性心律失常的治疗效果，试验结果为服用Ayao的患者10%si亡,对照组20%si亡。双重差分回归模型英文名Differences-in-Differences，别名“倍差法”，小名“差中差”.在某些特殊的情景下，截面数据通过巧妙的构造也是可以运用DID的，大神Duflo曾经就使用截面数据和DID研究了南非的养老金计划项目对学前儿童健康的影响，感兴趣的可以去搜搜大神的文章。

由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性，或使用方法的复杂性等问题，预测效果均不十分理想，距离实际应用仍有较大差距。NNT是Matlab 中较为重要的一个工具箱，在实际应用中，BP 网络用的最广泛。神经网络具有综合能力强，对数据的要求不高，适时学习等突出优点，其操作简便，节省时间，网络初学者即使不了解其算法的本质，也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的。因此，易于被基层单位预防工作者掌握和应用。以下几个问题是建立理想的因素与疾病之间的神经网络模型的关键：（1）资料选取应尽可能地选取所研究地区系统连续的因素与疾病资料，最好包括有疾病高发年和疾病低发年的数据。在收集影响因素时，要抓住主要影响伤寒、副伤寒的发病因素。（2）疾病发病率分级神经网络预测法是按发病率高低来进行预测，在定义发病率等级时，要结合专业知识及当地情况而定，并根据网络学习训练效果而适时调整，以使网络学习训练达到最佳效果。（3）资料处理问题在实践中发现，资料的特征往往很大程度地影响网络学习和训练的稳定性，因此，数据的应用、纳入、排出问题有待于进一步研究。6.3.1 人工神经网络的基本原理人工神经网络（ANN）是近年来发展起来的十分热门的交叉学科，它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科，有着广泛的应用领域。人工神经网络是一种自适应的高度非线性动力系统，在网络计算的基础上，经过多次重复组合，能够完成多维空间的映射任务。神经网络通过内部连接的自组织结构，具有对数据的高度自适应能力，由计算机直接从实例中学习获取知识，探求解决问题的方法，自动建立起复杂系统的控制规律及其认知模型。人工神经网络就其结构而言，一般包括输入层、隐含层和输出层，不同的神经网络可以有不同的隐含层数，但他们都只有一层输入和一层输出。神经网络的各层又由不同数目的神经元组成，各层神经元数目随解决问题的不同而有不同的神经元个数。6.3.2 BP神经网络模型BP网络是在1985年由PDP小组提出的反向传播算法的基础上发展起来的，是一种多层次反馈型网络（图6.17），它在输入和输出之间采用多层映射方式，网络按层排列，只有相邻层的节点直接相互连接，传递之间信息。在正向传播中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层不能得到期望的输出结果，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连同通路返回，通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。BP网络的学习算法步骤如下（图6.18）：图6.17 BP神经网络示意图图6.18 BP算法流程图第一步：设置初始参数ω和θ，（ω为初始权重，θ为临界值，均随机设为较小的数）。第二步：将已知的样本加到网络上，利用下式可算出他们的输出值yi，其值为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：xi为该节点的输入；ωij为从I到j的联接权；θj为临界值；yj为实际算出的输出数据。第三步：将已知输出数据与上面算出的输出数据之差（dj-yj）调整权系数ω，调整量为ΔWij=ηδjxj式中：η为比例系数；xj为在隐节点为网络输入，在输出点则为下层（隐）节点的输出（j=1，2…，n）；dj为已知的输出数据（学习样本训练数据）；δj为一个与输出偏差相关的值，对于输出节点来说有δj=ηj（1-yj）（dj-yj）对于隐节点来说，由于它的输出无法进行比较，所以经过反向逐层计算有岩溶地区地下水与环境的特殊性研究其中k指要把上层（输出层）节点取遍。误差δj是从输出层反向逐层计算的。各神经元的权值调整后为ωij（t）=ωij（t-1）+Vωij式中：t为学习次数。这个算法是一个迭代过程，每一轮将各W值调整一遍，这样一直迭代下去，知道输出误差小于某一允许值为止，这样一个好的网络就训练成功了，BP算法从本质上讲是把一组样本的输入输出问题变为一个非线性优化问题，它使用了优化技术中最普遍的一种梯度下降算法，用迭代运算求解权值相当于学习记忆问题。6.3.3 BP 神经网络模型在伤寒、副伤寒流行与传播预测中的应用伤寒、副伤寒的传播与流行同环境之间有着一定的联系。根据桂林市1990年以来乡镇为单位的伤寒、副伤寒疫情资料，伤寒、副伤寒疫源地资料，结合现有资源与环境背景资料（桂林市行政区划、土壤、气候等）和社会经济资料（经济、人口、生活习惯等统计资料）建立人工神经网络数学模型，来逼近这种规律。6.3.3.1 模型建立（1）神经网络的BP算法BP网络是一种前馈型网络，由1个输入层、若干隐含层和1个输出层构成。如果输入层、隐含层和输出层的单元个数分别为n，q1，q2，m，则该三层网络网络可表示为BP（n，q1，q2，m），利用该网络可实现n维输入向量Xn=（X1，X2，…，Xn）T到m维输出向量Ym=（Y1，Y2，…，Ym）T的非线性映射。输入层和输出层的单元数n，m根据具体问题确定。（2）样本的选取将模型的输入变量设计为平均温度、平均降雨量、岩石性质、岩溶发育、地下水类型、饮用水类型、正规自来水供应比例、集中供水比例8个输入因子（表6.29），输出单元为伤寒副伤寒的发病率等级，共一个输出单元。其中q1，q2的值根据训练结果进行选择。表6.29 桂林市伤寒副伤寒影响因素量化表通过分析，选取在伤寒副伤寒有代表性的县镇在1994～2001年的环境参评因子作为样本进行训练。利用聚类分析法对疫情进行聚类分级（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ），伤寒副伤寒发病最高级为Ⅳ（BP网络中输出定为4），次之的为Ⅲ（BP网络中输出定为3），以此类推，最低为Ⅰ（BP网络中输出定为1）（3）数据的归一化处理为使网络在训练过程中易于收敛，我们对输入数据进行了归一化处理，并将输入的原始数据都化为0～1之间的数。如将平均降雨量的数据乘以0.0001；将平均气温的数据乘以0.01；其他输入数据也按类似的方法进行归一化处理。（4）模型的算法过程假设共有P个训练样本，输入的第p个（p=1，2，…，P）训练样本信息首先向前传播到隐含单元上。经过激活函数f（u）的作用得到隐含层1的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究经过激活函数f（u）的作用得到隐含层2的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究激活函数f（u）我们这里采用Sigmoid型，即f（u）=1/[1+exp（-u）]（6.5）隐含层的输出信息传到输出层，可得到最终输出结果为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究以上过程为网络学习的信息正向传播过程。另一个过程为误差反向传播过程。如果网络输出与期望输出间存在误差，则将误差反向传播，利用下式来调节网络权重和阈值：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：Δω（t）为t次训练时权重和阈值的修正；η称为学习速率，0＜η＜1；E为误差平方和。岩溶地区地下水与环境的特殊性研究反复运用以上两个过程，直至网络输出与期望输出间的误差满足一定的要求。该模型算法的缺点：1）需要较长的训练时间。由于一些复杂的问题，BP算法可能要进行几小时甚至更长的时间的训练，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。2）完全不能训练。主要表现在网络出现的麻痹现象上，在网络的训练过程中，当其权值调的过大，可能使得所有的或大部分神经元的加权总和n偏大，这使得激活函数的输入工作在S型转移函数的饱和区，从而导致其导数f′（n）非常小，从而使得对网络权值的调节过程几乎停顿下来。3）局部极小值。BP算法可以使网络权值收敛到一个解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最小解，很可能是一个局部极小解。这是因为BP算法采用的是梯度下降法，训练从某一起点沿误差函数的斜面逐渐达到误差的最小值。考虑到以上算法的缺点，对模型进行了两方面的改进：（1）附加动量法为了避免陷入局部极小值，对模型进行了改进，应用了附加动量法。附加动量法在使网络修正及其权值时，不仅考虑误差在梯度上的作用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响，其作用如同一个低通滤波器，它允许网络忽略网络上的微小变化特性。在没有附加动量的作用下，网络可能陷入浅的局部极小值，利用附加动量的作用则有可能滑过这些极小值。该方法是在反向传播法的基础上在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，并根据反向传播法来产生心的权值变化。促使权值的调节向着误差曲面底部的平均方向变化，从而防止了如Δω（t）=0的出现，有助于使网络从误差曲面的局部极小值中跳出。这种方法主要是把式（6.7）改进为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：A为训练次数；a为动量因子，一般取0.95左右。训练中对采用动量法的判断条件为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究（2）自适应学习速率对于一个特定的问题，要选择适当的学习速率不是一件容易的事情。通常是凭经验或实验获取，但即使这样，对训练开始初期功效较好的学习速率，不见得对后来的训练合适。所以，为了尽量缩短网络所需的训练时间，采用了学习速率随着训练变化的方法来找到相对于每一时刻来说较差的学习速率。下式给出了一种自适应学习速率的调整公式：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究通过以上两个方面的改进，训练了一个比较理想的网络，将动量法和自适应学习速率结合起来，效果要比单独使用要好得多。6.3.3.2 模型的求解与预测采用包含了2个隐含层的神经网络BP（4，q1，q2，1），隐含层单元数q1，q2与所研究的具体问题有关，目前尚无统一的确定方法，通常根据网络训练情况采用试错法确定。在满足一定的精度要求下一般认小的数值，以改善网络的概括推论能力。在训练中网络的收敛采用输出值Ykp与实测值tp的误差平方和进行控制：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究1）将附加动量法和自适应学习速率结合应用，分析桂林市36个乡镇地质条件各因素对伤寒副伤寒发病等级的影响。因此训练样本为36个，第一个隐含层有19个神经元，第二个隐含层有11个神经元，学习速率为0.001。A.程序（略）。B.网络训练。在命令窗口执行运行命令，网络开始学习和训练，其学习和训练过程如下（图6.19）。图6.19 神经网络训练过程图C.模型预测。a.输入未参与训练的乡镇（洞井乡、两水乡、延东乡、四塘乡、严关镇、灵田乡）地质条件数据。b.预测。程序运行后网络输出预测值a3，与已知的实际值进行比较，其预测结果整理后见（表6.30）。经计算，对6个乡镇伤寒副伤寒发病等级的预测符合率为83.3%。表6.30 神经网络模型预测结果与实际结果比较c.地质条件改进方案。在影响疾病发生的地质条件中，大部分地质条件是不会变化的，而改变发病地区的饮用水类型是可以人为地通过改良措施加以实施的一个因素。因此，以灵田乡为例对发病率较高的乡镇进行分析，改变其饮用水类型，来看发病等级的变化情况。表6.31显示，在其他地质条件因素不变的情况下，改变当地的地下水类型（从原来的岩溶水类型改变成基岩裂隙水）则将发病等级从原来的最高级4级，下降为较低的2级，效果是十分明显的。因此，今后在进行伤寒副伤寒疾病防治的时候，可以通过改变高发区饮用水类型来客观上减少疫情的发生。表6.31 灵田乡改变饮用水类型前后的预测结果2）选取桂林地区1994～2000年月平均降雨量、月平均温度作为输入数据矩阵，进行样本训练，设定不同的隐含层单元数，对各月份的数据进行BP网络训练。在隐含层单元数q1=13，q2=9，经过46383次数的训练，误差达到精度要求，学习速率0.02。A.附加动量法程序（略）。B.网络训练。在命令窗口执行运行命令，网络开始学习和训练，其学习和训练过程如下（图6.20）。C.模型预测。a.输入桂林市2001年1～12月桂林市各月份的平均气温和平均降雨量。预测程度（略）。b.预测。程序运行后网络输出预测值a2，与已知的实际值进行比较，其预测结果整理后见（表6.32）。经计算，对2001年1～12月伤寒副伤寒发病等级进行预测，12个预测结果中，有9个符合，符合率为75%。图6.20 神经网络训练过程图表6.32 神经网络模型预测结果与实际值比较6.3.3.3 模型的评价本研究采用BP神经网络对伤寒、副伤寒发病率等级进行定量预测，一方面引用数量化理论对不确定因素进行量化处理；另一方面利用神经网络优点，充分考虑各影响因素与发病率之间的非线性映射。实际应用表明，神经网络定量预测伤寒、副伤寒发病率是理想的。其主要优点有：1）避免了模糊或不确定因素的分析工作和具体数学模型的建立工作。2）完成了输入和输出之间复杂的非线性映射关系。3）采用自适应的信息处理方式，有效减少人为的主观臆断性。虽然如此，但仍存在以下缺点：1）学习算法的收敛速度慢，通常需要上千次或更多，训练时间长。2）从数学上看，BP算法有可能存在局部极小问题。本模型具有广泛的应用范围，可以应用在很多领域。从上面的结果可以看出，实际和网络学习数据总体较为接近，演化趋势也基本一致。说明选定的气象因子、地质条件因素为神经单元获得的伤寒、副伤寒发病等级与实际等级比较接近，从而证明伤寒、副伤寒流行与地理因素的确存在较密切的相关性。

Xception是Google出品，属于2017年左右的东东。它在Google家的MobileNet v1之后，MobileNet v2之前。 它的主旨与MobileNet系列很像即推动Depthwise Conv + Pointwise Conv的使用。只是它直接以Inception v3为模子，将里面的基本inception module替换为使用Depthwise Conv + Pointwise Conv，又外加了residual connects, 最终模型在ImageNet等数据集上都取得了相比Inception v3与Resnet-152更好的结果。当然其模型大小与计算效率相对Inception v3也取得了较大提高。 下图1为一个典型的Inception module，它的实现的基本assumption就是feature在经conv处理时可分别学习feature channels间的关联关系与feature单个channel内部空间上的关联关系，为此inception module中使用了大量的1x1 conv来重视学习 channels之间的关联，然后再分别使用3x3/5x5（两个3x3)等去学习其不同维度上的单个channel内的空间上的关联；若我们基于以上inception中用到的关联关系分离假设而只使用3x3 convs来表示单个channel内的空间关联关系，那么就可以得到出下图2表示的 简化后了的inception module。 而本质上上图2中表示的简化版Inception模块又可被表示为下图3中的形式。可以看出实质上它等价于先使用一个1x1 conv来学习input feature maps之上channels间特征的关联关系，然后再将1x1 conv输出的feature maps进行分割，分别交由下面的若干个3x3 conv来处理其内的空间上元素的关联关系。 更进一步，何不做事做绝将每个channel上的空间关联分别使用一个相应的conv 3x3来单独处理呢。如此就得到了下图4中所示的Separable conv。 下图中为Xception结构的表示。它就是由Inception v3直接演变而来。其中引入了Residual learning的结构（已经有多项工作，同时在本文中作者也有相关实验表明Residual learning在CNN模型中的使用可带来收敛速度的加快。）。 同一向复杂的Inception系列模型一样，它也引入了Entry/Middle/Exit三个flow，每个flow内部使用不同的重复模块，当然最最核心的属于中间不断分析、过滤特征的Middel flow。 Entry flow主要是用来不断下采样，减小空间维度；中间则是不断学习关联关系，优化特征；最终则是汇总、整理特征，用于交由FC来进行表达。 下表为Xception与其它模型在Imagenet上分类精度的结果比较。 然后下表则为Xception与Inception v3在模型参数大小与计算速度上的比较。 在TF的官方实现中，他们对Xception的模型结构做了些改变，主要如下两块。一是使用stride为2的conv来代替使用Maxpooling进行feature降维；二则是在depthwise conv之后同样使用ReLu与BN。 以下为Xception的模型构建入口函数。 以下函数则是构建具体的blocks。。感觉Google有过度设计的嫌疑，非得将一个简单模型构得那么多层次，即使是slim这样已经高级了些的model让人看起来仍然要追着看很久。。推荐大家使用Pytorch啊。。:)。 就到这了，再向下不追了，还想进一步探究的朋友可以直接去翻参考文献里标明的code file。

绑定和毛发可以同时开始制作，只要是模型最终通过就可以。

员工的工作满意感（Job satisfaction） 长期以来是企业员工管理中非常重要的内容。研究发现员工的工作满意程度都会影响到员工的工作绩效，进而影响到企业整体绩效。 工作满意感的影响因素有很多，文献回顾表明影响工作满意感的决定性因素主要有：工作自主权，角色模糊，角色冲突，同事支持，上司支持，薪酬，职业成长机会，晋升机会，工作单调性，工作负荷，资源匮乏度和分配公平性。Price 在他的 Price-Mueller（2000）雇员离职模型中将这些影响性因素统称为“结构变量”。在研究结构变量和工作满意感的关系时，Price 提出在“Price-Mueller 离职模型”中“结构变量”和“工作满意感”之间的关系可能受到价值观变量的调节作用。尽管根据期望理论的分析能预期这种调节作用的存在，但是以往的实证研究未能发现相关的证据支持。 由于以往的研究中存在样本异质性不强的局限性，基于此，本项研究在一个异质性较强的样本中考察了这种调节作用。进入研究的 153 份样本来自于三种行业的四家不同企业，不论是性别，岗位，还是学历构成较以前的研究都有相当程度的丰富，但研究结果发现价值观的调节作用没有得到支持。好像没有专门由哪本书提出！

pricemueller模型含义是可以更好研究中小企业员工离职因素，从而可进行调节。1.Price - Mueller模型是Price系列研究模型中经典的、影响力大的模型。2.国内学者、研究人员运用该模型验证了我国企业员工离职也适应该模型，这为我们进一步研究“空巢青年”在中小企业的离职因素分析提供了方向，能较好地解释该类企业员工的离职意愿。

对于面板数据的情况下用混合ols模型。把几种不同模型组合成一种混合模型，它允许一个项目能沿着最有效的路径发展，这就是过程开发模型（或混合模型）。实际上，一些开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型。产生背景在光纤交叉连接（OXC）和光分插复用设备（OADM）上的交换是基于波长的光交换，OXC在节点上完成一个波长到另一个波长的交叉连接，而OADM在主从网之间分出并插入一个波长完成主从网之间上下话路。业务上的交换交给下面的核心路由器完成。现行核心路由器采用的交换方式是基于电的交换技术，路由器将高速信号接收下来，分解成低速电信号。

1、H，硬件，诸如设备、设施、工具、计算机等；2、S，软件，运行规则、硬件驱动软件、指令、法令、程序、文件等；3、E，环境，运作环境、工作场所、自然环境等；4、L，人，人的绩效、能力、局限等。

Trueman模型指的是对一种特定类型的投资者即投资基金管理者进行噪声交易的原因进行分析，研究结论表明，由于存在基金管理者及其投资者之间的信息不对称，即使在期望收益并不为正的情况下，基金管理者仍然有兴趣从事噪声交易。Trueman模型是最早（1988）对噪声交易的来源进行探索的文献之一。投资者所能直接观察到的变量是基金管理者的总交易量，不能区分哪些交易是基于信息的，哪些不是。因此，他们必须在给定的交易量中作出多少是信息交易的推断。如果投资者相信两者是正相关的，投资管理者将会有积极性去从事更多的、超出基于私人信息的合理规模的交易，这超出的部分即为噪声交易。

弗罗姆和亚瑟·加哥(Arthur Jago)后来又对该模型进行了修订。新模型包括了与过去相同的5种可供选择的领导风格，但将权变因素扩展为12个，其中10项按5级量表评定。该模型认为对于某种情境而言，5种领导行为中的任何一种都是可行的。它们是：独裁I(AI)，独裁II(AII)，磋商I(CI)，磋商II(CII)和群体决策II(GII)，具体描述如下：独裁I(AI)：你使用自己手头现有的资料独立解决问题或作出决策。独裁II(AII)：你从下属那里获得必要的信息，然后独自作出决策。在从下属那里获得信息时，你可以告诉或不告诉他们你的问题。在决策中下属的任务是向你提供必要信息而不是提出或评估可行性解决方案。磋商I(CI)：你与有关的下属进行个别讨论，获得他们的意见和建议。你所作出的决策可能受到或不受下属的影响。磋商II(CII)：你与下属们集体讨论有关问题，收集他们的意见和建议，然后你所作出的决策可能受到或不受到他们的影响。群体决策II(GII)：你与下属们集体讨论问题，你们一起提出和评估可行性方案，并试图获得一致的解决办法。弗罗姆和加哥运用计算机程序简化了新模型的复杂性。不过，如果这其中不存在“灰色带”(即变量十分清晰，能够以“是”或“否”准确回答)，没有严格的时间限制，并且下属在地域上也不分散时，管理者依然可以运用决策树来选择他们的领导风格。图11—6描述了其中一种决策树。（词条附图）

storyboarder能导入3d模型。storyboarder允许将3D对象导入至项目以制作三维动画，所以storyboarder能导入3d模型。

Substance Painter它是一个独立的软件。是一个全新的 3D 贴图绘制工具，又是最新的次时代游戏贴图绘制工具，支持PBR基于物理渲染最新技术，它具有一些非常新奇的功能，尤其是它的粒子笔刷，可以模拟自然粒子下落，粒子的轨迹形成纹理，无论是模拟模型上的水、火、灰尘等效果，都能帮助我们淋漓尽致地表现出来， 一次绘出所有的材质，几秒内便可为你的贴图加入精巧的细节。可以在三维模型上直接绘制纹理，避免了UV接缝造成的问题，功能非常强大。第一步，应用三维软件制作一个模型，并把它的UV和一些贴图准备好。比如说先用C4D制作一个简单的立方体。然后按C转化为多边形以后，查看它的UV，基本上六个面重合在一起了。接着删除UVW标签，重新建立一个。最后展开的UV有点变形，按选择所有UV,右键选择“自由缩放”，调整为正方形。避免绘制纹理的时候，纹理走形。第二步，在Substance Painter软件中绘制。首先启动软件，工作界面大致如下，版本不同，界面也会有所区别。然后点击菜单 FILE-NEW (新建)点击SELECT 选择BPXDI.OBJ。接着立方体模型就会载入进来，点击工具，选择视图，或按F1F2F3转换，最后按F1 工作区左边为立体视图区，右边为UV视图区（右边也受光线照射变化，所以会有不同颜色）而在Substance Painter在绘制纹理的时候需要以下贴图：法线贴图、世界空间的法线贴图、ID贴图、AO贴图，CURVATURE（曲面）贴图、位置贴图、厚度贴图。由于我们此时载入只有模型，没有其他贴图。所以，必须利用该软件的烘焙功能，烘焙出以上贴图。那么首先点击BAKE TEXTURES，左边的是要烘焙的各种辅助贴图，带叹号表示有问题，不能烘焙。把BOXDI.OBJ在调入HIGH DEFINITION MESHES定义的高模。点击下面的烘焙按钮。软件烘焙完贴图，自动载入相应的贴图区。这些烘焙的贴图，都在该软件底下的材料架--TEXTURES纹理架子中。最重要的是在右边的--“图层”管理面板

1、首先打开Substance Painter软件，点击文件新建。在新建项目中导入模型和已经烘培好了的贴图，如法线贴图，高度图。2、打开“纹理集设置”，按顺序操作：选择并添加需要制作的贴图通道，指定导入进来的贴图（如法线贴图），点击“烘培模型贴图”。3、打开烘培面板后，选择你要烘培贴图的尺寸，点击烘培模型贴图。4、然后打开“图层”面板，在展架中选择合适的“智能材质”。5、最后将选择的”智能材质“拖放到“图层”面板中，等待一会儿的时间就能得到模型贴图的实时预览了。

--------------------- 1 →进入消化道被微生物消化成葡萄糖 ---------------- 2 →G被微生物转化为挥发性脂肪酸 ------------------- 3 →被牛吸收(淋巴循环)进入肝脏 -------------------- 4 →转氨基作用生成氨基酸 -------------------------- 5 →DNA中基因表达时蛋白质合成产生机体组织蛋白 ----- 6 →奶牛泌乳--------------------------------------- 7 就是这个思路 1.草中主要含有纤维素,还有果胶,无机灰分等 有纤维素（cellulose）是由葡萄糖组成的大分子多糖。不溶于水及一般有机溶剂。是植物细胞壁的主要成分。纤维素是世界上最丰富的天然有机物，占植物界碳含量的50％以上。棉花的纤维素含量接近100％，为天然的最纯纤维素来源。一般木材中，纤维素占40～50％，还有10～30％的半纤维素和20～30％的木质素。此外，麻、麦秆、稻草、甘蔗渣等，都是纤维素的丰富来源。 纤维素是D-葡萄糖以β-1，4糖苷键组成的大分子多糖，分子量约50000～2500000，相当于300～15000个葡萄糖基。分子式可写作（C6H10O5）n。 2.草被牛采食进入消化道被微生物消化成葡萄糖 瘤胃是反刍动物的第一胃。食草动物反刍时,食物从此处返回口中.瘤胃位于腹腔左侧，几乎占据整个左侧腹腔，在它前侧部是瘤胃前庭，经喷门与食道相通 瘤胃内容物：瘤胃水含量较高，平均可达85～90%；干物质含量较低，平均为10～15% 瘤胃PH值：比较稳定，在5.5～7.5之间 瘤胃温度：由微生物发酵产生，维持在38.5～40°C 瘤胃中含有纤毛虫等微生物将草降解,瘤胃微生物（liuweiweishengwu）共生在牛、羊、鹿和骆驼等反刍动物瘤胃中的细菌和原生动物等微生物的总称。数量极多。反刍动物可为它们提供纤维素等有机养料、无机养料和水分，并创造合适的温度和厌氧环境，而瘤胃微生物则可帮助反刍动物消化纤维素和合成大量菌体蛋白，最后进入皱胃（真胃）时，它们便被全部消化，又成为反刍动物的主要养料。瘤胃内容物中，通常每毫升约含1010个细菌和4×106个原生动物。经统计，如1头体重达300公斤的肉用牛，它的瘤胃容积约为40升，可含4×1014个细菌和4×1010个原生动物。瘤胃微生物除有细菌和原生动物外，还能见到酵母样微生物和噬菌体。常见到的细菌有纤维素消化菌〔如白色瘤胃球菌（Ruminococcusalbus）〕、半纤维素消化菌〔如居瘤胃拟杆菌（Bacteriodesruminocola）〕、淀粉分解菌〔如反刍月形单胞菌（Selenomonasruminantium）〕、产甲烷菌〔如反刍甲烷杆菌（Methanobacteri-umruminantium）〕等三四十种。常见到的原生动物主要是纤毛虫，纤毛虫体的大小约为40～200微米，数量一般为20～200万/毫升。种类可分为全毛虫和寡毛虫两大类。全毛虫有原口等毛虫（Isotichaprostma）、肠等毛虫（Isotichaintestinalis）、厚毛虫（Dasytricharuminantium）；寡毛虫有囊状内毛虫（Entodiniumbursa）、贪食内毛虫（E．vorax）、尖尾内毛虫（E．caudatum）、有齿双毛虫（Diplodiniumdenticulatum）、多泡双毛虫（Polyplastronmultivesticulatum）、家牛双毛虫（Eudiplodiniumtauricum）、细硬甲虫（Ostracodiniumgracile）、无尾前毛虫（Epidiniumecaudatum）和有尾头毛虫（Ophryoscolexcaudatus）等。 纤维素酶的组成与功能 纤维素酶根据其催化反应功能的不同可分为内切葡聚糖酶（1,4-β-D-glucan glucanohydrolase或endo-1,4-β-D-glucanase，EC3.2.1.4），来自真菌的简称EG,来自细菌的简称Cen、外切葡聚糖酶（1,4-β-D-glucan cellobilhydrolase或exo-1,4-β-D-glucannase，EC.3.2.1.91），来自真菌的简称CBH,来自细菌的简称Cex) 和β-葡聚糖苷酶（β-1,4- glucosidase，EC.3.2.1.21）简称BG。内切葡聚糖酶随机切割纤维素多糖链内部的无定型区,产生不同长度的寡糖和新链的末端。外切葡聚糖酶作用于这些还原性和非还原性的纤维素多糖链的末端,释放葡萄糖或纤维二糖。β-葡萄糖苷酶水解纤维二糖产生两分子的葡萄糖。真菌纤维素酶产量高、活性大，在畜牧业和饲料工作中主要应用真菌来源的纤维素酶。 2.纤维素酶降解纤维素的机理研究 纤维素酶反应和一般酶反应不一样，其最主要的区别在于纤维素酶是多组分酶系，且底物结构极其复杂。由于底物的水不溶性，纤维素酶的吸附作用代替了酶与底物形成的ES复合物过程。纤维素酶先特异性地吸附在底物纤维素上，然后在几种组分的协同作用下将纤维素分解成葡萄糖。 1950年，Reese等提出了C1-Cx假说，该假说认为必须以不同的酶协同作用，才能将纤维素彻底的水解为葡萄糖。协同作用一般认为是内切葡聚糖酶(C1酶)首先进攻纤维素的非结晶区，形成Cx所需的新的游离末端，然后由CX酶从多糖链的还原端或非还原端切下纤维二糖单位，最后由β-葡聚糖苷酶将纤维二糖水解成二个葡萄糖。不过，纤维素酶的协同作用顺序不是绝对的，随后的研究中发现，C1-Cx和β-葡聚糖苷酶必须同时存在才能水解天然纤维素。若先用C1酶作用结晶纤维素，然后除掉C1酶，再加入Cx酶，如此顺序作用却不能将结晶纤维素水解。 3.G被微生物转化为挥发性脂肪酸 秸秆类粗饲料主要在瘤胃内消化,代谢产物为挥发性脂肪酸(VFA).有认为水牛瘤胃内VFA水平较高是由于纤维素消化力较强 稻草纤维素消化率与TvFA浓度的关系:反自动物维持生命活动及生产的能量主要来自VFA“"。瘤胃是饲料消化和产生VFA的主要器官，瘤胃中产生的VFA可满足动物机体的大部分能量需要。本试验第一，二期水牛日粮中稻草占90一100肠，而稻草主要由细胞壁构成(85.9肠)，含有较多的纤维素(54.7肠)，因而瘤胃对纤维素的消化较大程度上决定着稻草的利用和产生VFA的数量。因此，纤维素在瘤胃中被消化的程度可作为稻草利用率的一项主要指标。但纤维素消化率的测定繁琐、费时，而瘤胃TVFA浓度可快速测定，若TVFA浓度与纤维素消化率之间存在相关性，便可依TVFA浓度估测纤维素的消化率，从而间接地估计 4.被牛吸收(淋巴循环)进入肝脏 VFA的肝脏代谢 进入门静脉的大多数VFA被肝脏吸收。除乙酸外,VFA在肝脏的吸收量占60~84%。因此门静脉VFA的净吸收量为80%~100%。通常穿过肝脏的乙酸有个净释放量(Reynolds,1995),但在绵羊和肉牛乙酸也有一个小的单向的吸收(Kristensenand Harmon,2004b)。在净基础上,肝脏丁酸的吸收不能解释乙酸的释放;因为当考虑乙酰乙酸的吸收时3-羟基丁酸的释放比丁酸的吸收高得多。因此肝脏释放的大部分3-羟基丁酸一定是从血液吸收的脂肪酸如NEFA或酯化的脂肪酸(Bell,1980)。奶牛肝脏吸收丙酸门静脉净流量的0.93。然而,内脏中丙酸的净流量随门静脉的吸收增加而增加(Berthelot等,2002;Majdoub等,2003)。短期的试验表明,瘤胃丁酸吸收量的增加可减少丙酸的肝脏排出。用阉牛试验发现,瘤胃丁酸吸收量增加使丙酸内脏释放量从0.08增加到0.22(Kristensen and Harmon,2004a)。丙酸是反刍动物生成葡萄糖的底物(Danfar等,1995)且丁酸吸收的突然增加可能不仅为生酮作用提供底物,而且通过从肝脏到外周组织转变丙酸的代谢也影响葡萄糖的动态平衡。肝脏葡萄糖的产量与饲料采食量(Reynold,1995)和产奶量(Danfar,1994)有关。然而,丙酸肝脏吸收量并不直接反映出肝脏葡萄糖的产量。给阉牛饲喂丙酸钠发现所增加的葡萄糖有不能挽回的损失率,虽然丙酸是生糖的,且可大量变成琥珀酸,但不是都生成葡萄糖(Steinhour and Bauman,1988),其转变效率只有0.4。无数研究报道,甚至当丙酸可利用性在处理间的差异与肝脏葡萄糖释放量是相当时,绵羊、阉牛或奶牛灌注或饲喂丙酸并不影响肝脏葡萄糖释放或葡萄糖不可挽回的损失(Kriste-nsen and Harmon,2004b Lemosquet等,2004)。肝脏中丙酸吸收量增加并不影响生糖氨基酸的吸收(Savary-Auzwloux等,2003)。肝脏糖库的变化也不能对此做出解释(Lemosquet等,2003)。Lemosquet等(2004)研究指出,在灌注14d期间,肝脏积累肝糖应该是多于14kg。因此,目前如果只估计生糖底物和葡萄糖的平衡,不可能说明肝脏中丙酸的吸收增加。如果所有丙酸被代谢成琥珀酸,通过丙酮酸脱氢酶催化丙酮酸脱羧形成乙酰CoA,由于肝脏中不可能有高水平的乙酰-CoA,从而激活丁酰酶并抑制丁酸脱氢酶,因此推测在肝脏中存在丙酸的另一条代谢途径,否则已存大量氨基酸并不能被现有奶牛肝脏营养平衡理论解释。在丁酸代谢中,肝脏的作用与丙酸的代谢有很大的区别。与丙酸相比,不仅丁酸的排出低,而且吸收的丁酸只有25%释放到门静脉。有人假设,丁酸在瘤胃上皮细胞代谢的主要原因是丁酸逃离肝脏,因此避免丙酰CoA和丁酰CoA的混合。把丙酸和丁酸的代谢分入 不同的组织,它可能保证在两种组织中更多的同质底物库。在某种程度上这种解释可说明在瘤胃上皮细胞中VFA的不同代谢,肝脏中代谢情况还不知道,但惊奇的是,肝脏对丙酸的亲合力高,对丁酸相对低,对比戊酸长的脂肪酸也高。甚至对非酮体奶牛,肝脏释放出的3-羟基丁酸也比丁酸多。尽管瘤胃上皮细胞代谢丁酸的3/4,但它只释放在内脏产生3-羟基丁酸的一半(Reynolds等,2003)。通过肝脏释放3-羟基丁酸的碳源是可能的,除丁酸外,从门静脉血吸收的还有乙酰乙酸(Lomax等,1983)和中长链脂肪酸(Bell等,1980)。综上所述,肝脏是丙酸、支链VFA和比丁酸长的脂肪酸代谢的最重要场所。乙酸由肝脏产生,丁酸主要由肠道上皮细胞代谢。以饲料评价体系为基础的营养成分中所有VFA的代谢尽管VFA占ME的大部分,但目前的饲料评价体系还不能清晰地说明VFA可利用性和代谢过程。然而,凭借多瘘管奶牛及已有VFA知识,要获得胃肠道VFA的组成和数量是可能的。对瘤胃发酵和复杂的中间代谢的认识还有待今后深入研究。在实际应用中,为了满意地描述VFA对反刍动物的利用性和营养成分供应及中间代谢的相互作用,采 用NBFE体系或者能测量或者能预测大量至关重要的瘤胃变量。由于反刍动物瘤胃发酵的复杂和这个体系的动态变化,一个有吸引力的策略可能是把NBFE体系建立在通过瘤胃感应器配备无线电传送在合适的时间预测和调控瘤胃参数模型的基础上(Sievers等,2004)。只要模型准确预测或调控VFA产量没有满意的答案,NBFE体系就不能描述以营养成分为基础ME的最大成分。还有在中间体系内,需要模拟营养供应变化所产生的代谢结果。只要我们不能确立肝脏的碳源,我们就会 忽视内部器官重要营养成分的交换,因此我们很难从血液到牛奶和肉途经中模拟主要营养成分的相互作用。 5.转氨基作用生成氨基酸 转氨基作用 指的是一种氨基酸alpha-氨基转移到一种alpha-酮酸上的过程。转氨基作用是氨基酸脱氨基作用的一种途径。其实可以看成是氨基酸的氨基与alpha-酮酸的酮基进行了交换。 结果是生成了一种非必需氨基酸和一种新的alpha-酮酸。反应由转氨酶和其辅酶磷酸吡哆醛催化。磷酸吡哆醛是维生素B6的衍生物。人体内最重要的转氨酶为谷丙转氨酶和谷草转氨酶。它们是肝炎诊断和预后的指标之一。 体内大部分氨基酸都可以参与转氨基作用，例外：赖氨酸，脯氨酸和羟脯氨酸。鸟氨酸(Ornithine)的δ-氨基也可通过转氨基作用被脱掉。 举例: alpha-酮戊二酸 + 丙氨酸 = 谷氨酸 + 丙酮酸 (反应可逆) 这样生物体内就可以自我合成某些氨基酸了。 转氨基作用 transamination 不经过氨，而把氨基从一个化合物转移到其他化合物上的反应过程。是布朗斯坦和克里茨曼（A．E．Braunstein与M．G．Kritzmann，1937）提出的。在生物体内通常为以磷酸吡哆醛为辅酶的转氨酶（氨基转移酶）所催化，此反应一般是可逆的，反应中间产物是磷酸吡哆胺。（1）通常在α-氨基酸和α-酮酸之间发生α位的氨基转移。此反应是生物体内以谷氨酸、天冬氨酸为中心进行多种氨基酸的生物合成及氨基酸与糖或脂肪的中间代产物的相互转化的重要反应。在缺乏氨基酸氧化酶的高等动物中，首先进行转氨酶所催化的反应（Ⅰ），再以谷氨酸为媒介，在谷氨酸脱氢酶催化的反应（Ⅱ）中生成氨，在进行氨基酸氧化脱氨的同时，通过逆反应参与氨基酸的生物合成。也有以丙氨酸为氨基供体的转氨酶。（2）谷氨酸、天冬氨酸等的氨基酸的酰胺基也能直接作为氨基供体，但这时被转移的是α-氨基，而酰胺基则作为氨波游离出来。（3）在动物的肝脏、微生物中发现鸟氨酸、r-氨基丁酸、β-丙氨酸等的。ω-氨基转移到α-酮酸的反应，在这种情况下，除α-酮酸外，醛类也能成为氨基受体。鸟氨酸特别在脯氨酸—鸟氨酸—谷氨酸的相互转化中起着重要的作用。已证明这些 6.DNA中基因表达时蛋白质合成产生机体组织蛋白或者乳清蛋白 一、mRNA与遗传密码 [编辑本段] 1. mRNA是蛋白质合成的直接模板 原核生物一个mRNA带有功能相关的几种蛋白质的编码信息，称多顺反子（几个基因的复本）；真核生物一个mRNA一般只带一种蛋白质的编码信息，称单顺反子。mRNA的生成要经加工，尤其是真核生物细胞，这就造成mRNA的序列和DNA序列间没有完整的一对一的关系。遗传密码（genetic code）是规定mRNA的核苷酸序列翻译成多肽链氨基酸序列的一套法则，也就是mRNA的核苷酸序列和多肽链氨基酸序列的共线性关系。 2. 遗传密码是三联体密码 20世纪中叶，数学推算编码20种氨基酸所需的碱基最低数是3（43=64），密码子（codon）应是三联体（triplet），即mRNA的序列以三个核苷酸为一组。 1961年Crick及其同事通过研究噬菌体基因的移码突变推测三联体密码子是非重叠、无标点的。Nirenberg等用人工合成的mRNA在无细胞蛋白质合成系统中寻找氨基酸与三联体密码子的对应关系。Khorana和他的同事用化学合成结合酶促反应，合成含有2、3、4核苷酸重复序列的多聚核苷酸，以此为模板找出各氨基酸的密码子。技术上的突破来自人工合成的三核苷酸能与对应的氨酰-tRNA一起结合在核糖体上，由此确定绝大多数密码子。1966年全部64个密码子破译，其中AUG编码甲硫氨酸，又是起始密码；UAA、UAG、UGA3个是终止密码，不编码氨基酸；还有 61个编码一特定的氨基酸。 3. 遗传密码特点：①连续性,指密码子必须按5′→3′方向三个一组读码框往下阅读，无标点、不重叠、不跳格。正确的读码框的确立是由核糖体识别在编码序列开头处的起始密码AUG；②简并性，是指同一种氨基酸有两个或更多密码子的现象。编码同一氨基酸的密码子称为同义密码子，通常只在第3位碱基上不同，这样可减少有害突变。密码子第3位碱基与tRNA反密码子不严格遵从碱基配对规律（摆动碱基配对），如tRNA反密码子第一位的I（由A转变而来）可与mRNA密码子第3位碱基U、C、A形成配对，U可对应A、G，因而密码子第3个位置又称摆动位置；③通用性，即所有生物基本共用同一套遗传密码。线粒体以及少数生物基因组的密码子有变异（如在酵母、哺乳动物、果蝇中，AUA = Met而非Ile，UGA=Trp而非终止码。） 二、tRNA与氨基酸的转运 [编辑本段] 1. tRNA是转运氨基酸的工具 具备倒L型三级结构的tRNA由氨酰合成酶催化氨基酸共价连结到3′端，形成氨酰-tRNA，需要 ATP。tRNA与蛋白质合成有关的位点至少有4个，即①3′端CCA上的氨基酸接受位点；②反密码子位点；③识别氨酰-tRNA合成酶位点；④核糖体识别位点。 2. tRNA第二套密码系统 氨酰-tRNA合成酶具有绝对专一性，对L-氨基酸、tRNA两种底物能高度特异识别。大肠杆菌丙氨酸tRNA的氨基酸接受臂上的G3?U70碱基对决定负载Ala的专一性。精氨酸-tRNA（A20），异亮氨酸-tRNA（G5?G69），酵母苯丙氨酸-tRNA（G20,G34,A35,A36）。由于氨基酸和tRNA正确结合，而tRNA又和mRNA、核糖体准确配对，这就确保遗传信息传递的稳定。氨酰-tRNA合成酶与tRNA之间的相互作用和tRNA分子中某些碱基或碱基对决定着携带专一氨基酸的作用组成tRNA分子第二套密码系统。 三、核糖体与肽链装配 [编辑本段] 1. 核糖体是合成蛋白质的部位（或称蛋白质合成的分子工厂） 1950年P.Zamecnik将放射性同位素标记的氨基酸注射到小鼠体内，经短时间后，取出肝脏，制成匀浆，离心，分成核、线粒体、微粒体及上清液组分，发现微粒体中的放射性强度最高，再处理微粒体，将核糖体从内质网中分离出，发现核糖体的放射强度比微粒体高7倍。 2. 核糖体的组成和结构 有70S和80S两种，均由大小不同的两个亚基组成。70S核糖体存在于原核细胞和真核细胞的线粒体和叶绿体中，其30S小亚基含有一个16S rRNA和21种不同的蛋白质（称S蛋白），50S大亚基含有一个23S rRNA、5S rRNA和34种蛋白质（L蛋白）。80S核糖体存在于真核细胞，其40S小亚基含有一个18S rRNA和34种S蛋白，60S大亚基含有28S rRNA、5S rRNA、5.8S rRNA各一分子和49种L蛋白。在通常情况下，核糖体的大小亚基游离于细胞质基质中，只有当小亚基与mRNA结合后，大亚基才与小亚基结合形成完整的核糖体。 核糖体上有两个tRNA结合的位点：A位点是氨酰tRNA结合位，P位点是肽酰tRNA结合位。50S亚基上有一个GTP水解位点，为氨酰-tRNA移位提供能量；两亚基接触面空隙有结合mRNA的位点，还有与起始因子、延伸因子、释放因子及各种酶相结合的位点，mRNA和合成的新生多肽链通过外出孔进入膜腔。 四、有关的酶和蛋白因子 除了以上提到的氨酰-tRNA合成酶和L蛋白、S蛋白外，重要的酶还有转肽酶、转位酶等；在肽链合成的起始、延伸和终止过程有许多蛋白因子参与。起始因子（initiation factors，IF），包括IF1、IF2、IF3；延伸因子（elongation factors，EF），有EF-T，EF-G；释放因子（release factors，RF），包括RF1、RF2。 7.奶牛泌乳 乳腺分泌乳汁称为泌乳。授乳给幼儿称为哺乳。泌乳是各种激素作用于巳发育的乳腺而引起的。乳腺的发育除营养条件外还需要雌性激素（动情素和孕激素）的作用，春期以后由于这些激素分泌增多，所以可加速乳腺发育。妊娠时，血中雌激素浓度增高，加上脑垂体激素的协同作用，乳腺的发育更加显著。分娩后，脑垂体前叶分泌的生乳素、促肾上腺皮质素、生长素等作用于已发育的乳腺，从而引起乳汁分泌。泌乳的维持需要吮乳刺激。通过神经经路，经丘脑下部作用于脑垂体前叶，促进上述激素分泌，同时使后叶释放催产素。催产素到达乳腺，使包围产生乳汁的乳腺胞细胞的肌上皮细胞收缩，以促进排乳。如果乳腺不将乳汁排出，则乳房内压升高，乳腺细胞的分泌机能将出现障碍。 牛奶营养成份 每100克牛奶含水分87克，蛋白质3.3克，脂肪4克，碳水化合物5克，钙120毫克，磷93毫克,铁0.2毫克,维生素A140国际单位,维生素B10.04毫克，维生素B20.13毫克，尼克酸0.2毫克，维生素C1毫克。可供热量69千卡 牛奶的化学成分很复杂，至少有100多种，主要成分由水、脂肪、磷脂、蛋白质、乳糖、无机盐等组成。一般牛奶的主要化学成分含量为： 水分：87.5% 脂肪：3.5% 蛋白质：3.4% 乳糖：4.6% 无机盐：0.7% 组成人体蛋白质的氨基酸有20种，其中有8种是人体本身不能合成的，这些氨基酸称为必需氨基酸。我们进食的蛋白质中如果包含了所有的必需氨基酸，这种蛋白质便叫作全蛋白。牛奶中的蛋白质便是全蛋白。 牛奶中的无机盐也称矿物质。牛奶中含有Ca2+、Mg2+、K+ 、Fe3+ 等阳离子和PO43-、SO42-、Cl-等阴离子；此外还有微量元素I、Cu、Zn、Mn等。这些元素绝大部分都对人体发育生长和代谢调节起着重要作用。钙是人体中含量最高的无机盐，是构成骨骼和牙齿的主要成分。人体中90%的钙集中在牙齿和骨骼上。儿童、青少年生长发育需要充足的钙，同样孕妇及成人、中老年人，也需要补充钙质，缺乏钙会影响牙齿和骨骼的正常发育，导致佝偻病。大自然中的钙是以化合态存在的，只有被动、植物吸收后形成具有生物活性的钙，才能更好地被人体所吸收利用。牛奶中含有丰富的活性钙，是人类最好的钙源之一，1升新鲜牛奶所含活性钙约1250毫克，居众多食物之首，约是大米的101倍、瘦牛肉的75倍、瘦猪肉的110倍，它不但含量高，而且牛奶中的乳糖能促进人体肠壁对钙的吸收，吸收率高达98%，从而调节体内钙的代谢，维持血清钙浓度，增进骨骼的钙化。吸收好对于补钙是尤其关键的。故"牛奶能补钙"这一说法是有其科学道理的。 对于中老年人来说，牛奶还有一大好处，就是，与许多动物性蛋白胆固醇较高相比，牛奶中胆固醇的含量较低，（牛奶：13毫克/100克；瘦肉：77毫克/100克）。值得一提的是，牛奶中某些成分还能抑制肝脏制造胆固醇的数量，使得牛奶还有降低胆固醇的作用。 这个回答原本是 Baidù知道 那个号回答的 但是我那个号被 无缘无故 封了,很郁闷 百dù知道 也被封了

Design model production

设计模型制作翻译结果：designmodelmakingdesign是设计的意思英[du026a"zau026an]美[du026a"zau026an]n.设计；图案vt.设计；计划；构思vi.设计[短语]design设计,设计,图案fashiondesign时装设计,服装设计,时尚设计urbandesign城市设计,城区设计,都市设计

Rhino作为目前全球最知名的也是用户最喜爱软件之一，配备有多种行业的专业插件，只要熟练地掌握好Rhino常用工具的操作方法、技巧和理论后，再学习这些插件就相对容易上手。支持多种渲染插件，弥补了自身在演染方面的缺陷，从而制作出逼真的效果图。那么事不宜迟，赶快来学习rhino犀牛软件吧~你可以在搜索rhino视频教程。很多个性化的犀牛小教程会满足你的需求的~羽兔会不定期更新更多rhino实用视频教程。插播一段精品课程推荐：Rhino-洋酒瓶建模-犀牛建模洋酒瓶Rhino-洗发水建模-犀牛洗发水瓶子建模教程Rhino-照相机建模-犀牛画卡片数码相机下面来讲【犀牛展开模型】的操作方法：打开rhino，用rhino的实体工具，建个基础模型，下图建了个平顶椎体，如图要展开物体，必须进行分割，把物体理解成面与面之间的组合，把这个实体用炸开工具，炸开成面，平顶椎体变成了三个面，这样就可以使用展开工具，展开工具如下图利用这个工具，进行展开，展开时跟着提示走，最终得到如下图展开图以上就是【如何利用rhino展开模型？犀牛展开模型教程】的内容啦~方法不复杂，实用性却是很强，希望大家喜欢！rhino这款软件在现实中很受欢迎，你值得学习，何不在羽兔大家庭开启你的学习之旅，从这刻开始，成为的一员~课程更新不断：Rhino-马桶建模-犀牛马桶建模教程、Rhino-蓝牙耳机建模-犀牛画蓝牙耳机下面小兔特别推荐一套可能合适你的rhino实用教程：

1、首先打开需要导入的lumion中的rhino文件，选择需要到模型。2、然后点击打开左上角文件中的“导出选取的物件”。3、然后在弹出来的窗口中点击打开“保存类型”，选择“.dae”格式，回车确定。4、然后打开lumion，点击右上角，读取场景及模型。5、选取文件，找到刚才保存的文件的放置位置。6、确定后，等文件读取，文件已经读取成功了，点击√ 确定就完成了。

使用make2D命令。在命令栏输入make2D命令接着看提示操作就可以。这款软件适用于几乎所有3D软件，尤其对增加整个3D工作团队的模型生产力有明显效果。Rhino，中文名称犀牛，是一款超强的三维建模工具。不过不要小瞧它，它包含了所有的NURBS建模功能，用它建模感觉非常流畅，所以大家经常用它来建模，然后导出高精度模型给其他三维软件使用。

Rhino是一套专业的3D立体模型制作软体，简称Rhino3D，它可以用来绘制2D线图和3D施工图纸或零件装配，可以从其他软件导入和导出，相容性良好，可以与其它设计、出图、CAM、工程分析、彩现、动画、绘图软件搭配使用。有rhino的基础入门教程，进阶教程，高级精通教程，如果你也在自学rhino，一定不要错过哦，够专业的教程才能让你事半功倍。rhino展开模型的操作方法打开rhino，用rhino的实体工具，建个基础模型，下图建了个平顶椎体，如图要展开物体，必须进行分割，把物体理解成面与面之间的组合，把这个实体用炸开工具，炸开成面，平顶椎体变成了三个面，这样就可以使用展开工具，展开工具如下图利用这个工具，进行展开，展开时跟着提示走，最终得到如下图展开图以上就是“rhino展开模型的操作方法”了，希望这个教程对你有用，如果在犀牛的使用上还有其他疑问，想更深入的学习rhino软件，可以点击这个链接：

呵呵，点击打开wally，制作ＣＳ喷图只有一个功能可用：特殊功能Ｚ，选择ＨＬ彩色喷图。选择ＨＬ目录为ＣＳ的安装文件路径：counter-strike，选择游戏的ＭＯＤ目录为ＣＳ的游戏程序：cstrike。图像来源选择文件，当然这里有个要求就是这个图片的高Ｘ宽乘积必须少于或等于１０７５２。其实也简单啊，把图片裁剪然后按比例缩少到差不多就可以了。如果图片大小不对，会显示错误的。选择好你喜欢图片后，就可以点击关闭那个小的对话框，会提示你保存的，你选是。进入游戏试一下喷图，第二次以后喷出的都是你喜欢的图片。但是用这个软件需注意的是，设置好喷图后，不能进入ＣＳ的个人设置了，否则会使得喷图失效。喷出空白的东西。要想在设置喷图，唯有重新打开Wally，重新按上步骤进行。

实体属性名称有重复，请检查一下,你的参与，日志这两张表。

随机效应最直观的用处就是把固定效应推广到随机效应。注意，这时随机效应是一个群体概念，代表了一个分布的信息 or 特征，而对固定效应而言，我们所做的推断仅限于那几个固定的（未知的）参数。例如，如果要研究一些水稻的品种是否与产量有影响，如果用于分析的品种是从一个很大的品种集合里随机选取的，那么这时用随机效应模型分析就可以推断所有品种构成的整体的一些信息。这里，就体现了经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体(population)。同时，引入随机效应就可以使个体观测之间就有一定的相关性，所以就可以用来拟合非独立观测的数据。经典的就有重复观测的数据，多时间点的记录等等，很多时候就叫做纵向数据(longitudinal data)，已经成为很大的一个统计分支。上述两点基本上属于频率派，分析的工具也很经典，像极大似然估计，似然比检验，大样本的渐近性等。但是，应该注意到把固定的参数看做是随机变量，可是贝叶斯学派的观念。当然，mixed models 不能算是完全的贝叶斯模型，因为贝叶斯学派要把所有的未知的参数都看作是随机的。所以有人把它看做是半贝叶斯的 or 经验贝叶斯的。在这个模型上，我们可以看到两个学派很好的共存与交流，在现代的统计方法里两种学派互相结合的例子也越来越多。众所周知，随机效应有压缩(shrinkage)的功能, 而且可以使模型的自由度(df) 变小。这个简单的结果，对现在的高维数据分析的发展起到了至关重要的作用。事实上，随机效应模型就是一个带惩罚(penalty)的一个线性模型，有引入正态随机效应就等价于增加的一个二次惩罚。有趣的是，著名的岭回归(ridge regression) 就是一个二次惩罚，它的提出解决了当设计矩阵不满秩时最小二乘估计（LSE）无法计算以及提高了预测能力。于是，引入随机效应或者二次惩罚就可以处理当参数个数p 大于观测个数n的情形，这是在分析高维数据时必须面对的问题。当然，二次惩罚还有一个特性，如：计算简便，能选择相关的predictors，对前面的几个主成分压缩程度较小等。

　　DNF最吸引玩家的一部分就是能用玩家自制的补丁，这种补丁官方也是认可的，所以可以随心所欲的使用。下面就由我来介绍下最受玩家欢迎的技能补丁制作方法吧。 　　1、首先需要工具就是DNF Extractor了，然后要在I2文件夹里找到你需要修改的技能的文件，我这里用剑舞做示范，这是剑舞的文件，上游戏看下剑舞修改前的样子 　　2、打开DNF Extractor，单击选择文件，选择刚找好的剑舞的文件 　　3、找到你想要改的img，这个是最后一击的img　 　　4、右键单击里面的资源，选择提取贴图 　　5、把这个资源里面的图都每一个提取出来 　　6、现在打开修图文件、（我这里用的是美图秀秀） 　　7、然后修改刚才提取出来的图，为了对比改后的效果楼楼改一个反差大一点的颜色 　　8、再一次打开DNF Extractor右键单击选择替换贴图， 　　9、单击文本框选择改后的图，保存色位，然后把完成的NPK文件复制到IM2文件下即可完成修改

大家好，这节我们学习软件项目管理----进度计划—项目进度模型（SPSP）。 软件项目进度问题（Software Project Scheduling Problem，SPSP）模型是在给定的项目任务工作量及其关系和资源限制下，对项目确定合适的人员安排，以保证项目的时间最短、成本最小。 例如：这是某项目的网络图，以及某个任务需要的技能和工作量。 组合最优化属于运筹学的范围，有很多的组合最优化算法，例如多项式时间算法，近似算法，启发式算法，遗传算法，枚举算法等等… 我们通过组合最优化的其中一个方法，计算出人员对任务的付出矩阵。 例如任务一任务量为4，人员贡献率之和为2，所以历时是2/4=2。 我们以此类推，计算每个任务的历时… 可以形成PDM网络图 最后我们根据这个PDM网络图，例如利用正推法和逆推法，确定项目的进度编排。形成了进度计划的甘特图：图中显示了7个任务及名称，这样就完成了一个进度编排。 因此按照这个SPSP模型完成项目的编排，最后的计划也需要不断地优化过程，主要三个方面的优化： 调整资源,解决资源冲突 调整进度,优化项目,缩短工期 调整项目成本预算,以便减少项目费用. 一般情况下，进行编排的时候，可以通过工具来生成。 例如：使用微软自带的工具生成的进度编排，工具是项目管理者很好的帮手。 总之 软件项目进度模型是在给定项目任务 工作量以及关系和资源限制下，对项目确认合适的人员安排，以保证项目的时间最短，成本最小。 到这里，第七章 第五节 项目进度模型（SPSP）就讲解完毕了！下一章介绍软件项目质量计划~ 如果您觉得这篇文章有帮助到您的的话不妨点赞支持一下哟~~U0001f609 后续将持续更新【软件项目管理初级学习路线】的全知识点，大家感兴趣的多多关注博主哟~ ————————————————

用文件中的合并功能就可以实现

您好这个两个窗口显示的都是在您要合并进来的场景中，物体的名字之间有重复。上面的窗口是物体的名字之间有重复。下面的窗口是材质的名字之间有重复。Apply to All Duplicates，是将您当前的操作应用到所有情况。也就是说勾选了之后，如果还再有重名的情况的话，软件会自动将你这次执行的操作作为默认操作来应对。如果不勾选的话，当场景有多个重名的情况的话，会陆续弹出窗口，知道你对每个重名的物体都做出对应的操作为止。中文的翻译是这样的：这样您应该明白了吧，希望对你有用

SST k-ε模型，对壁面的流固分离具有很高的计算精度。但是有一个前题：就是对边界成网格要有很高的精度（好像记得边界层内至少要有10个网格节点，或者网格参数Y+大于一定的数值），如果网格精度无法满足的话，其计算精度会受到很大的影响。 并且其范用性不如标准的 k-ε模型好，适合计算那些有流固分离的模型，或者在你想获知边壁附近流动情况时建议采用。使用时一定要注意边界层网格的精度、

SST(剪切应力传输模型, Shear Stress Transfer) 特点: SST k-ω模型和标准k-ω模型相似

你好，我也有同样问题，请问你解决了吗？可以教教我吗？再看看别人怎么说的。

star模型四步骤如下：1、首先打开安装好的软件。选择file中的new simulation。创建新的模拟。从弹出的窗口可以看到几个选项，可以选择单机计算，或者连接服务器计算，本文选则第一个，及本机串行计算。之后会弹出操作界面。2、然后选择geometry下的3D-CAD model，就可以进入创建几何模型的步骤，当然也可以从其他3D建模软件导入到该软件中。之后会弹出3D-CAD界面。3、在3D-CAD界面中选择任意一个平面（本文选择xy平面），右击选择create sketch选项，进行草图创建步骤。界面左侧有一系列的画图功能选项。本文将绘制一个棒状通道，计算其内部流场情况。4、选择左侧的绘制圆形功能，便可用鼠标在右侧绘图区绘制草图。如图绘制好原形，之后左击已绘制好的圆形，可以改变其直径等参数。5、确认后便绘制完毕。之后在新生成的sketch 1上右键，选择create extrude进行拉伸凸台命令，之后跳转到拉伸命令界面，在此可以选择拉伸方向以及长度。之后确定即可生成。此外还可以使用其他命令进行图形制作，如旋转命令等。后再新生成的面上右键选择new geometry parts生成新的零件。

BIM模型精度定义：BIM模型精度是常说的LOD等级，这个概念来自美国的建筑师协会即AIA。AIA之所以要制定LOD就是为了解决BIM模型构件数据信息整合至契约环境的责任问题。BIM模型精度等级划分：BIM模型在不断阶段的发展以及该阶段构件所应该包含的信息定义为五个级别，分别为LOD100、LOD200、LOD300、LOD400和LOD500。LOD100：一般为规划、概念设计阶段。包含建筑项目基本的体量信息(例如长、宽、高、体积、位置等)。可以帮助项目参与方尤其是设计与业主方进行总体分析(如容量、建设方向、每单位面积的成本等)。LOD200：也是在设计阶段。一般为设计开发及初步设计上。包括建筑物近似的数量、大小、形状、位置和方向。同时还可以进行一般性能化的分析。LOD300：一般为细部设计。这里建立的BIM模型构件中包含了精确数据(例如尺寸、位置、方向等信息)。可以进行较为详细的分析及模拟(例如碰撞检查、施工模拟等)。补充一下，我们常说的LOD350的概念，就是在LOD300基础之上再加上建筑系统(或组件)间组装所需之接口(interfaces)信息细节。LOD400：一般为施工及加工制造、组装。BIM模型包含了完整制造、组装、细部施工所需的信息。LOD500：一般为竣工后的模型。包含了建筑项目在竣工后的数据信息，包括实际尺寸、数量、位置、方向等。该模型可以直接交给运维方作为运营维护的依据。

你直接保存一个低版本的skp模型，然后在Revit软件里导入cad文件格式下面可以选.skp的模型......

1、概念 英文的解释是：a word or set of words that represent an idea。 概念是一组表达想法的词汇。对不同词汇，不同的人给予不同的意思。我们只能 采纳多数人的意见，即便如此，概念也会随着时间、情景而变迁。 举个例子 u2022Text ：我们通常都会认为 Texts 就是发信息时候的文字内容，但是在传播学中， 它被认为是“carrier of communication”，也就是说歌曲，电影，绘画这些 能作为传播的介质的都属于 Texts 。构建求职项目作品集 u2022Media ：说到传播的介质，我们通常定义为媒介，也就是英文的 Media。 ① 狭义上来说 ：我们通常指的是技术性媒介，比如：电脑、手机、广播、 网络、电视等等，这些我们统称为技术性媒介； ②. 广义上来说 ：我们的手、我们的声音、眼睛等等，这些能够辅助我们来 传递信息的都可以称之为媒介。但是今天我们大多数人讨论的基于媒介 的传播（Mediated Communication），通常所指的都是狭义的媒介。 2、理论 我们再分别来说说这几个定义： ①理论 英文解释是：all statements about reality that seek to explain or predict the relation between phenomena。 也就是说所谓理论，它是可以用来预测的。 比如：重力理论的预测性在于，如果我把铅笔丢下，它会掉到地上。 ②假设 假设，也就是hypothesis。 英文解释是： A specific predicted result, derived from theory。 当我们尝试通过理论推导出某一件大事情的预测结果，我们称之为假说。 比如我们有重力理论，那么根据这个理论，“如果我们笔丢到地上，它就会掉下 去”这个就是假设。 ③模型 模型，也就是Model。 英文解释是：Whenever we visualize these statements, this is called a model。 通常而言，在模型中的箭头、线都代表着假设。 ④自变量与因变量 在研究中我们提出的假设，一般都会包含自变量和因变量。 比如：我们想衡量一个人赠送礼物给别人和这个人被别人喜欢的程度之间的关系， 那么送礼物这个行为就是自变量（independent variable），被别人喜欢的程度 则是因变量（dependent variable）。 在这个研究中，我们可以根据理论来提出这个假设，然后通过研究来验证这个假 设中的自变量和因变量之间的关系是不是和理论描述相同。 ⑤一手研究和二手研究 总之，我们通过自变量与因变量来组成假设，然后通过研究来验证和完善理论。 当我们自己亲自收集数据做的研究，叫做一手研究（primary research）。 如果我们研究别人已经获得的结果，叫做二手研究（secondary research）。 3、研究方法 在传播学的研究中，主要的研究方法有： u2022观察法 ：简单地观察现象。 u2022实验法 ：限制有关变量的数量，来证明因变量与自变量之间的因果关系。 u2022问卷法 ：在由受访者组成的一个样本里发放调查问卷。 u2022 访谈法 ：通过定性的采访来进一步探索受访者的态度。 u2022 内容研究法 ：通过内容分析研究信息本身。 4、理论框架 一般来说，一个理论通常都会包含其他的一系列理论，比如在“使用与满足理论 “中（The Uses and Gratification Theory）它就包含了以下子理论： 1.人们非常清楚自己要使用的媒体； 2.人们非常清楚自己的媒体消费需求； 3.人们选择最能够满足他们需求的媒体； 这个只是一小部分，即便上面的三点可以作为单独的理论被证明或者推翻，但是 它们与“使用与满足理论“是同处于一个理论框架之中的。 有一些理论并不具备有预测的价值，我们通常称它们为 ‘paradigms"（范式） 或者 ‘approaches"（方法）, 它们就像一个放大镜一样，可以为我们的研究 提供指导，帮助我们更全面了解事实。 举个例子： 利益相关者的理论（ stakeholder theory）告诉我们在任何情景下都应该 研究一件事情的所有利益相关方，考察他们的痛点和诉求。但是这个理论不 提供预测，只提供方法论的指导。

爱因斯坦：“一切都应该尽可能简单，但不要过于简单。” 001 如无必要，勿增实体。 “奥卡姆剃刀”这个词语源于14世纪的一个英国哲学家威廉·奥卡姆，他说过一句著名的话：“如无必要，勿增实体”。 奥卡姆剃刀，其实就是“简单有效原则”。“剃刀”是比喻用这个原则来切除不必要的考虑和假设。 不要浪费较多的时间去考虑太多因素，考虑一些简单有效的东西，同样可以做好事情。 这也是我们使用多元思维模型的思考方式，思维模型本质上就是对现实世界的简化，而有效的简化可以帮助我们很好的理解真实世界，而不必过分拘泥于其中的细节。 002 复杂令人迷失。 因为“熵增定律”，所有东西都会自然而然的趋于复杂，这种不断复杂化的延伸，很多时候掩盖了事物的本质，让人看不清楚问题的症结所在。 很多人为了刷存在感，喜欢追求复杂的知识结构，但是把一些简单但是有用的原则用起来，其实是更有作用的。 复杂容易使人迷失，只有简单化之后才利于人们的理解和操作。简化意味着对事情真正的掌控，任何复杂的问题，都可以通过一些抽象、拆分变成简单的部分。 聪明人能够制造出复杂问题和复杂的解决方案，而真正的智者都是致力于发现简单的真理，并将复杂的事情简单化。 003 挥舞剃刀的姿势 1）重要的。 根据二八法则，我们日常生活中80%的产出乃至20%的行动。所以找到那20%的关键行动是最重要的，可以极大的提升投入产出的效率。 时间管理里面也会把事情按照紧急程度和重要程度来进行分类。重要紧急的和重要不紧急的肯定都是排在前面两位进行处理。 卡尼曼的决策法其实就体现了奥卡姆剃刀的思维方式。他说的是，根据简单规则作出的决策，并不比复杂的大数据模型运算作出的决策质量低。 对于一件事找出最重要的不超过六个因素，每个因素的得分进行加权。把所有因素的得分相加得到总分，根据这个分数来进行选择，就能做出比较好的决策。 2）必要的。 所谓必要的，就是少了不行的。很多时候我们只需要找到最少必要的一些因素就可以开始推进，然后在践行中，不断调整和优化自己的方向。必要的，通常来说也是重要的，毕竟少了不行，当然重要，对吧？ 3）升维、抽象。 因为人的认知局限，所以在用模型剪画世界的时候，经常会出现“简化不够”和“过度简化”的两种倾向。 简化不够，会产生很多低阶的模型，比如说很多工作经验，通常就是低阶模型，只能在非常有限的环境下使用，如果换了一个领域就无效了。 “第一性原理”的思维方式，其实就是在探寻高阶模型。这类模型相对比较抽象，但是适用性很广，可以推导出非常多的结论。 比如牛顿第二定律f=ma，推导出了整个宏观物理学，再比如爱因斯坦的质能方程E=MC2。他们没有把理论写成了非常复杂冗长的公式，而是将必要因素降到最低限度，得到了极具简约美感的原则。 004 不要过度简化 同样我们也需要知道奥卡姆剃刀的适用边界，才能更好的应用这种思维方式。 前面说了，人会有出现“简化不够”和“过度简化”的两种倾向。简化不够的解决方法，前面已经说了。另外一个误区就是使用剃刀的时候喜欢过度进化。 需要注意的是，奥卡姆剃刀原理只是一个思维方式、一种经验、一条建议，但并不是科学原理，如果把它当作一种理论或者说真理来用，就有点荒谬了。 奥卡姆剃刀原理说的是可以通过考虑最少的、但是重要的东西，来做出很好的决策，不要花浪费时间考虑过多冗杂的信息干扰自己的判断，变得低效。 奥卡姆剃刀成立的前提条件是简单的方法和复杂的方法带来的结果是差距不大的，并不是说简单的就一定是对的。 比如说有人声称上帝是宇宙的创造者，原因是根据奥卡姆剃刀原理，因为这种假设是最简单的，所以也是有效的。这简直就是扯淡。 所以奥卡姆剃刀原理其实可以和其他容易引起“过度简化”的心理模型，比如“基本归因谬误”、“确认偏见”、“启发效应”、“事后偏见”等等，结合起来思考，这样就可以尽可能做到“尽量简单，又不会过于简单”。思维模型的本质就在于它们可以结合起来更好的理解现实。 005 查理芒格怎么说 查理芒格解决问题的几个步骤里面，第一步就是简化。先考虑那些显而易见的大问题。 查理芒格说自己喜欢的方式是，寻找那些弯腰就能够捡到的大块黄金，而不是浪费资源去开矿，披沙拣金。芒格从来没有做过“矿金开采”的事情，这里的“矿金开采”指的就是，用更复杂的方式去达到同样的效果。 他说，只要找到一些重要的思维敲门，不断的用“捡金块"”的方法去解决问题，那么在生活中，你们无需开采矿金，也能取得惊人的成就。

好的发一个

在备考ACCA过程中，很多考生都会企业宏观环境的PESTEL模型这个考点并不理解，并会经常在这个考点上失分，今天深空网就跟大家详解这个考点内容。Political(政治因素)它的关键词是政府政策，即government policy.政治因素是双面的，一方面政府可以通过法律和相应的政策来引导或影响企业做决策，比如：1.由于政府本身对于企业来说就是一个消费者，因此它可以通过法律(legislation)税务减免(tax relief)以及津贴(subsidies)来拉动需求，促进市场竞争2.通过设置资本免征额(capital allowance)和激励措施(incentives)来鼓励投资当地产业或海外公司实现资本扩张(capacity expansion)3.对于新兴产业(emerging industries)政府也可以好好利用政策扶持这类行业的发展4.像烟草企业，由于其产品对人体有害，政府可以设置较高的税收来增强这类企业的进入壁垒(entry barriers)另一方面企业也可以用特殊的途径反过来促进新政策的实施。常见的方式有：企业通过游说(lobbyist)来向公众和政府官员表达诉求，影响社会舆论(public opinion);把政府官员聘请为公司的NED来促使他们关注公司的内部情况，从而出台一些有利于企业发展的政策。Economic(经济因素)既包括宏观经济也包括微观经济。在AB中我们有完整的两节详细地讲解了这两个方面，这里就不一一赘述了。要记清楚的是，不要因为模型本身是对宏观环境的分析而把微观经济排除在这个方面之外了哦!Social and demographic factors(社会、人口因素)它包含了五个层面：人口趋势(demographic trends)像出生率、死亡率的降低带来的人口老龄化;家庭生命周期((family life-cycle)人从出生、成长、结婚、生子、到死亡的过程;社会结构与阶层(social structure and class)由于每个人的收入水平、教育背景、职业等的不同带来的社会阶层的差异;采购形式(buying patterns)人的购买行为受性格、文化、收入和社会阶级的影响，从而购买偏好不同;文化趋势(cultural trends)随着社会的发展，人们对于绿色产品和绿色理念重视度的上升。企业可以通过分析这五个层面的变动，来调整生产运营，精准定位目标群体。Technology(技术因素)指由于技术的进步和变革对企业带来的产业结构和生产活动上的变化，比如说可以帮助企业去层级(delayer)，缩减中间管理层人员，从而拓宽控制幅度(span of control)除此之外，还可以帮助企业提高生产效率，促进在家办公(homeworking)这种新的工作方式的形成。如果企业缺乏相应的技术和管理经验，还可以选择外包这个途径来解决。外包相关的知识，尤其是优缺点，一时想不起来的同学一定要回去好好看看课本哦。Environmental(环境因素)企业在生产过程中不可避免的会对环境造成影响，留下环境足迹(footprint)，产生环境成本(environmental cost)。比如消耗自然资源(depletion of natural resources)产生噪音(Noise)影响当地生活质量(local quality of life)甚至造成健康威胁(health effect)Legal(法律因素)在AB课程中，我们主要学到了四个和企业有关的法律：1.员工就业保护法(employment protection law)其中最易错的就是解雇(dismissal)的三个类型：推定解雇(constructive dismissal)，指因雇主违反合同条款，员工主动请辞;不正当解雇(wrongful dismissal)指解雇时没有提前通知员工和雇主单方面提前终止合同;不公平解雇(unfair dismissal)指由于性别、年龄、种族、宗教、怀孕等原因发生的解雇。2.数据安全保护法(data protection and security law)保护的是活着的人的权力(living individual)3.员工健康安全法(health and safety law)它强调了在工作中保持健康安全的重要性，并认为员工和雇主都有义务对安全负责。4.消费者权益保护法(consumer protection law)商品必须在规定的期限内送达，并且要与描述相一致。卖方要有商品的所有权(legal title)，产品的质量要达到原有设定的标准。

算每点的残差，记为a（n），然后判断a（n）与a（n-1）的线性关系吧 记得可以做DW检验统计软件应该有这个功能的我之前用matlab做过

我有以下等式来计算简单线性回归模型的t统计量。 t = beta1 / SE（beta1） SE（β1的）= SQRT（（RSS / VAR（X1））*（1 / N-2）） 如果我想用一个简单的例子R来做这个，我不能得到与R中的线性模型相同的结果。 x <- c(1,2,4,8,16)y <- c(1,2,3,4,5)mod <- lm(y~x)summary(mod)Call:lm(formula = y ~ x)Residuals: 1 2 3 4 5 -0.74194 0.01613 0.53226 0.56452 -0.37097 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.50000 0.44400 3.378 0.0431 *x 0.24194 0.05376 4.500 0.0205 *---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Residual standard error: 0.6558 on 3 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.871, Adjusted R-squared: 0.828 F-statistic: 20.25 on 1 and 3 DF, p-value: 0.02049 如果我手工操作，我会得到另一个值。 var(x)37.2sum(resid(mod)^2)1.290323 β1的= 0.24194 SE（beta1）= sqrt（（1.290323 / 37.2）*（1/3））SE（beta1）= 0.1075269 所以t = 0.24194 / 0.1075269 = 2.250042 那么为什么我的计算确实是R的一半呢？ 它与一个/两个尾测试有关吗？ t（0.05 / 2）的值是3.18 问候，1月 i have the following equation for calculating the t statistics of a simple linear regression model. t= beta1/SE(beta1) SE(beta1)=sqrt((RSS/var(x1))*(1/n-2)) If i want to do this for an simple example wit R, i am not able to get the same results as the linear model in R. x <- c(1,2,4,8,16)y <- c(1,2,3,4,5)mod <- lm(y~x)summary(mod)Call:lm(formula = y ~ x)Residuals: 1 2 3 4 5 -0.74194 0.01613 0.53226 0.56452 -0.37097 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 1.50000 0.44400 3.378 0.0431 *x 0.24194 0.05376 4.500 0.0205 *---Signif. codes: 0 ‘***" 0.001 ‘**" 0.01 ‘*" 0.05 ‘." 0.1 ‘ " 1Residual standard error: 0.6558 on 3 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.871, Adjusted R-squared: 0.828 F-statistic: 20.25 on 1 and 3 DF, p-value: 0.02049If i do this by hand i get a other value. var(x)37.2sum(resid(mod)^2)1.290323beta1=0.24194 SE(beta1)=sqrt((1.290323/37.2)*(1/3)) SE(beta1)=0.1075269 So t= 0.24194/0.1075269=2.250042 So why is my calculation exact the half of the value from R? Has it something to do with one/two tailed tests? The value for t(0.05/2) is 3.18

我想你把概念搞混淆了，犀牛模型中建好的构件最好是使用曲面或实体工具在犀牛里面修改在grasshopper中修改构件会事倍功半，grasshopper中修改的构件要在gh里面生成当然不是说不能这样做，但是毫无意义啊！

你想多了 怎么可能呢 单个曲面可以

我想你把概念搞混淆了，犀牛模型中建好的曲线最好是打开控制点在犀牛里面修改在grasshopper中修改曲线会事倍功半，grasshopper中修改的曲线要在GH里面生成当然不是说不能这样做，但是毫无意义啊！

Lockheed Martin 公司的《Intelligence-Driven Computer Network Defense Informed by Analysis of Adversary Campaigns and Intrusion Kill Chains》 [1] ，除了大家耳闻能详的杀链模型，更多在介绍如何利用杀链进行安全分析和情报能力建设。这部分内容之前介绍不多，于是根据自己的理解形成一则读书笔记在此分享。 文章发表于2011年，时值 APT 兴起。文中认为，传统“以漏洞为中心”的防御机制失效。同时传统的事件响应方法也并不适用，原因在于传统方法有两个错误的前提假设：响应只会发生在失陷之后（对应杀链模型，需要在入侵前期进行响应），且失陷由可修补的缺陷导致（对应APT中采用0-day）。因此，针对 APT 入侵的事件响应，需要在分析方法、流程以及技术上的演进。甚而希望基于对威胁的理解，能预计到并能缓解未来的入侵风险。 在此背景下，三位作者提出了以杀链为分析框架，并进一步阐述如何分析攻击对手，如何生成和应用情报，如何进行动态检测、防御和响应，建立“情报驱动的网络防御（Intelligence-driven Computer Network Defense 或 Intelligence Driven Defense）”。 所谓情报驱动防御，文中认为是一种以威胁为中心的风险管理战略，核心是针对对手的分析，包括了解对方的能力、目标、原则以及局限性，帮助防守方获得弹性的安全态势（resilient security posture），并有效指导安全投资的优先级（比如针对某个战役识别到的风险采取措施，或者高度聚焦于某个攻击对手或技术的安全措施）。情报驱动防御必然是一个持续、迭代的过程，通过分析、协同发现指标，利用“指标”去检测新的攻击活动，在调查过程又获得更丰富的指标。所谓弹性，是指从完整杀链看待入侵的检测、防御和响应，可以通过前面某个阶段的已知指标遏制链条后续的未知攻击；针对攻击方技战术重复性的特点，只要防守方能识别到、并快于对手利用这一特点，必然会增加对手的攻击成本。 下面先简要介绍杀链在整个情报驱动防御模型中的作用，然后重点介绍情报驱动的安全分析以及情报能力的建设。 作者认为，在APT 场景下需要对入侵有一个全新的理解，也即入侵是攻击者分阶段的进展而不局限于单次事件。于是他们将美国军方的 Kill Chain 概念（F2T2EA模型）应用到信息安全领域，用七个阶段结构化整个入侵过程：踩点 （Reconnaissance）、组装（Weaponization）、投送（Delivery）、攻击（Exploitation）、植入（Installation）、控制（C2）、收割（Actions on Objectives）。对应入侵每一阶段，防守方通过对入侵信息的了解，分析提炼出描述入侵信息的指标（Indicator）形成情报，并映射为相应的行动步骤（courses of action，CoA ），起到检测、缓解以及响应的作用。 除了阶段性的解构，杀链模型有如下两个重要价值，在动态攻防对抗中，使防守方可能具备优势。 关于情报驱动的安全分析，文中介绍了两类重要的方法：入侵重构（Intrusion Reconstruction ）和战役分析（Campaign Analysis ）。 杀链分析用于指导分析师完整地理解入侵过程。在这种新的分析模型下，分析师需要尽可能多地发现每阶段的属性，而不局限于单点信息。文中介绍了两种入侵重构的分析场景例子。一种是检测到入侵后期的活动，分析师需要完成针对之前所有阶段的分析。第二种检测发生在入侵前期，则需要对后续阶段做分析。 第一种情况，如下图所示，在C2控制阶段检测到某次入侵。分析师必须认为攻击者在之前所有阶段都已成功，并需要对此进行还原分析。举例来说，如不能复现入侵的投送阶段，那么就不可能在同一对手下次入侵的投送阶段采取有效的行动。而攻击方考虑经济性，一定会重用工具和架构，防守方在杀链中应用这类情报，将迫使对手在后续入侵中进行调整。 第二种情况，则是指针对失败入侵的分析也同样重要。文中提出了一种叫合成分析（Synthesis）的方法，如下图所示。防守方需要对已检测和防御到的入侵活动、尽可能全面地收集和分析数据，合成出未来入侵中可能绕过当前有效防御机制、在后续阶段采用的技战术。文中举例说明，基于已知指标，阻断掉了一次定向恶意邮件。通过杀链分析，发现在后续阶段会用到新的exploit或者后门。防守方针对该分析结果，比攻击方更快采取措施，则可继续保持战术优势。 文章第四节有一个实际案例分析，针对第一次入侵，应用情报防御了一个已知 0-day。通过每一次入侵的完整分析，获得更多指标。最后针对第三次入侵，通过投送阶段的已知指标（downstream IP地址：216.abc.xyz.76）遏制住了本次入侵后续阶段的未知0-day攻击。 上面入侵重构主要基于杀链的完整分析，而基于多次入侵的横向关联分析则可以识别彼此共性和重叠指标。上升到战略级别，防守方可以识别或定义战役（Campaigns ），将多年的活动与特定的持续威胁联系起来。通过战役分析，可以确定入侵者的模式与行为、技战术以及过程（TTP），旨在检测他们是“如何”操纵的、而不仅仅是他们做了“什么”。对于防守方的价值在于，基于逐个战役评估自身的安全能力，并基于单个战役的风险评估，制定战略行动路线弥补差距。战役分析的另一核心目标在于理解对手的攻击意图和目标，从而可能高度聚焦于针对某个攻击对手或技术的安全措施。 文中抽象出了两种战役分析方法。下图中左边的两次入侵，在杀链各阶段具有高度相关性，通过里面共性指标（白色）可以确认它们同属一个战役。右边的三次入侵，则具有不同程度的关联性。其中相对稳定、保持一致性的白色拐点指标，可被识别为关键指标，也即很大程度在同一战役的后续入侵中会被重复使用到的指标。这于防守方而言是可利用的有利条件。 源： [5] 介绍了这篇文章中核心的情报驱动分析方法，势必会提出对情报能力的要求。情报能力建设本身是一个比较大的话题，下面仅介绍文中作者提出的理论。 文中定义指标（Indicator）为“情报”的基本要素，用于客观描述入侵的信息，具体分为三类： 如前所述，情报驱动防御必然是一个持续、迭代过程，分析师通过分析、协同发现指标，将其应用到工具中做进一步完善，再将这些指标用于检测新的入侵活动。在针对这项活动的调查过程中，分析师通常又会获得更多的指标，而这些指标将受到同一套活动和指标状态的约束。这一行动周期和相应的指标状态形成了下图所示的指标生命周期。 源： [6] 关于指标的有效性，需要考虑如下几种可能： 综上，这篇文章最主要阐述了三个主题： 最后想说，其实这篇文章不但是威胁情报领域的经典，也更深地阐述了弹性防御这种较主动防御更高阶的防御方式。

计量经济学·多元线性回归模型 应用作业 1985~2014年中国GDP 与进口、出口贸易总额的关系 一、 概述 在当今市场上，一国的GDP 与多个因素存在着紧密的联系，例如进口总额和出口总额等都是影响一国GDP 的重要因素。本次将以中国1985－2014年GDP 和进口总额、出口总额两个因素因素的数据，通过建立计量经济模型来分析上述变量之间的关系，强调 贸易对GDP 的重要性，从而促进国内生产总值的发展。 二、 模型构建过程 ⒈变量的定义 解释变量：X1进口贸易总额，X2出口贸易总额 被解释变量：Y 国内生产总值 建立计量经济模型：解释原油产量与进口贸易总额、出口贸易总额之间的关系。 ⒉模型的数学形式 设定GDP 与两个解释变量相关关系模型，样本回归模型为： ⒊数据的收集 该模型的构建过程中共有两个变量, 分别是中国从1990－2006年民用汽车拥有量、电力产量、国内生产总值以及能源消费总量，因此为时间序列数据，最后一个即2006年的数据作为预测对比数据，收集的数据如下所示 时间 1985年 1986年 1987年 1988年 1989年 1990年 1991年 1992年 1993年 1994年 1995年 1996年 1997年 1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 国内生产总值(亿元) 出口总额(人民币亿进口总额(人民币亿 元) 808.9 1082.1 1470 1766.7 1956 2985.8 3827.1 4676.3 5284.8 10421.8 12451.8 12576.4 15160.7 15223.6 16159.8 20634.4 22024.4 26947.9 36287.9 49103.3 62648.1 元) 1257.8 1498.3 1614.2 2055.1 2199.9 2574.3 3398.7 4443.3 5986.2 9960.1 11048.1 11557.4 11806.5 11626.1 13736.5 18638.8 20159.2 24430.3 34195.6 46435.8 54273.7 9039.9 10308.8 12102.2 15101.1 17090.3 18774.3 21895.5 27068.3 35524.3 48459.6 61129.8 71572.3 79429.5 84883.7 90187.7 99776.3 110270.4 121002 136564.6 160714.4 185895.8 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 数据来源：国家统计局 217656.6 268019.4 316751.7 345629.2 408903 484123.5 534123 588018.8 636138.7 77597.2 93563.6 100394.94 82029.69 107022.84 123240.56 129359.3 137131.4 143911.66 63376.86 73300.1 79526.53 68618.37 94699.3 113161.39 114801 121037.5 120422.84 三、模型的检验及结果的解释、评价 (一）OLS 法的检验 相关系数： Y X1 X2 线性图： Y 1 0.[1**********] 67026 0628 1 46187 0.[1**********]0.[1**********] 1 X1 67026 X2 0628 0.[1**********] 46187 0.[1**********]0.[1**********] 700,000 600,000500,000400,000300,000200,000100,000 估计参数： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 14:47 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Variable C X1 X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 统计检验： Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 3775.3193598769.92804670.[1**********].67026006 326024 85551189 51161 0.9675860490.965185016 0683343 S.D. dependent var 35022.22758 863741 Akaike info criterion 3311702348 2.29852 Schwarz criterion -354.899894 6470274 Hannan-Quinn criter. 402.9873385 683694 Durbin-Watson stat 7.[**************]e-21 183 83585 42605 102545 64360232 9194414 75333828 08302 0146243 -0.912726301.9385186318-0.4708370050.641538945.5227855922.[1**********].[1**********].02108703 173871.8233333334 187698.4414104575 23.8599929 764685 24.[1**********]471 23.[1**********]881 0.[**************]5 4429319 Mean dependent var （1） 拟合优度：从上表可以得到R2=0.[**************]9，修正后的可决系数 R2=0.[**************]3，这说明模型对样本的拟合很好。 （2） F 检验：针对H0： （二）多重共线性的检验及修正 相关系数矩阵： X1 X2 X1 1 0.[1**********] 46187 1 X2 0.[1**********] 46187 辅助回归的R2值 Dependent Variable: X1 Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 15:13 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Variable C Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. -236.150307853.79686900-0.2765883970.78412768 9858336 2943 7316618 13528842 6.20545504 1.1603536170.[1**********]5.[**************]4e-3 X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 616671 0.9951364860.994962789 529616 28405 4 43924.[1**********] 48106.[1**********] 19.[1**********]171 19.[1**********]918 19.[1**********]524 0.[**************] 7534203 Mean dependent var 8517566 S.D. dependent var 3414.245696 799649 Akaike info criterion 326398062.9 872178 Schwarz criterion -285.604618 9696256 Hannan-Quinn criter. 5729.155081 193856 Durbin-Watson stat 6.[**************]e-34 因为方差扩大因子VIF 大于等于10 为204.081，所以存在严重的多重共线性。 对多重共线性的处理： Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 15:35 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Variable C Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 3.2221181940.[1**********]3.8081916319.37848682 999216 855165 60434 5750091e-1 4 0.2996147920.[1**********].[1**********].20578076 LOG(X1) LOG(X2) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 检验模型的异方差： （一） 图形法 5646949 9375613 0.9877359830.986827537 9707153 S.D. dependent var 0.149913943 6548128 Akaike info criterion 0.606803143 5577368 Schwarz criterion 15.94306749 335991 Hannan-Quinn criter. 1087.281309 35309 Durbin-Watson stat 1.[**************]e-26 229066 749398 04308 37271318 8822 355174436 11.[1**********]848 1.[**************] -0.[**************]1 -0.[**************]5 -0.[**************]6 0.[**************]8 0.5392546930.[1**********].[1**********].03901090 6279073 Mean dependent var .08 .07.06.05 E 2 .04.03.02.01.00 X1 .08 .07.06.05 E 2 .04.03.02.01.00 X2 （goldfeld-Quandt 检验） Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 16:04 Sample: 1 11 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 0.00385909 41509 1 5479.8790801364.28929584.[***********]5 C X1 X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood 682394 796905 949973 0.9848299430.981037429 8987306 S.D. dependent var 2310.981594 158292 Akaike info criterion 42725087.42 830722 Schwarz criterion -99.0565324 4782944 Hannan-Quinn criter. 68848 39605 75002 1.4331353431.[1**********].[1**********].43884840 258216 70935154 31225 99675676 25135.[1**********] 16782.[1**********] 18.[1**********]263 18.6642500 64914 18.[1**********]918 3.2482294951.[1**********].[1**********].14014552 9189845 Mean dependent var 259.6773376 F-statistic Prob(F-statistic) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 16:05 Sample: 20 30 Included observations: 11 Variable C X1 X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) （三）WHITE 检验 Heteroskedasticity Test: White 8.065639360 F-statistic Obs*R-squared 788028 Prob. F(5,24) 18.80739651 Prob. Chi-Square(5) Coefficient Std. Error 866937 Durbin-Watson stat 5.[**************]e-08 2.[**************] Prob. t-Statistic -131209.06144951.252776-2.9189189050.01932324 5460853 1479481 809233 0.9492597450.936574681 6106446 S.D. dependent var 41690.91509 980208 Akaike info criterion 1390505921 4.87124 Schwarz criterion -130.875252 0722079 Hannan-Quinn criter. 74.83287190 30782 Durbin-Watson stat 6.[**************]e-06 85769 20807 93028 273222 601265213 134077 20760894 1792 11123522 376906.7363636364 165542.7249904584 24.[1**********]962 24.4494718 14801 24.[1**********]618 2.[**************] 0.9080101522.[1**********].[1**********].727286814.8280901692.[1**********].[1**********].12503302 2885157 Mean dependent var 0.[**************]19 07 0.00208752 082681 450330729 2 0.00017510 24.48540340 Scaled explained SS Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 16:18 Sample: 1 30 Included observations: 30 Variable C X1 X1^2 X1*X2 X2 X2^2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std. Error 808745 Prob. Chi-Square(5) t-Statistic 469449111 28 Prob. -172076058. 441097474.83-0.3901089160.69989680 1206036 9048981 1414046 156752 447041 2227109 0.6269132170.549186803 9083021 S.D. dependent var 1351611130. 658886 Akaike info criterion 4.384446356 450382e+19 Schwarz criterion -669.957897 1647112 Hannan-Quinn criter. 8.065639360 788028 Durbin-Watson stat 0.[***********]7 25652 33542 48546 30028 16016 10863 8237053 80763495 930743 83056973 4765277 05564741 98658 98250328 16441 316116304 435684 22692591 1103900782.743284 2013044843.410424 45.[1**********]074 45.[1**********]318 45.[1**********]136 1.62042765 626833 -434816.185264665.05352-1.6428923270.11344432-14.026080717.436405150-0.8044135580.4290549841.0314734839.8048892851.[1**********].[1**********]589.0240306551.769081.[1**********].09514332-28.617878422.886976517-1.2504001300.22320789 0275604 Mean dependent var 所以存在异方差 异方差修正： 自相关的检验与修正： 一 图示检验法 800,000 600,000400,000200,0000 120,00080,00040,000 0-40,000-80,000 DW 检验 DW 0.54328498 对样本容量为30、两个解释变量的模型，5%的显著水平，查DW 统计表可知， d u =1.567 BG 检验 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 19.24107 Prob. F(2,25) Coefficient -3494.489 3.541529 Std. Error 5807.583 1.641853 0.0000 0.0001 t-Statistic -0.601711 2.157032 Prob. 0.5528 0.0408 d l =1.284 模型中DW Obs*R-squared Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares 18.18566 Prob. Chi-Square(2) Date: 12/20/15 Time: 20:42 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Variable C X1 Presample missing value lagged residuals set to zero. X2 RESID(-1) RESID(-2) R-squared -3.893207 0.971256 0.149014 1.870051 0.203085 0.271709 -2.081872 4.782511 0.548432 0.0477 0.0001 0.5883 1.12E-11 33791.08 23.06133 23.29486 23.13604 2.015833 0.606189 Mean dependent var 0.543179 S.D. dependent var 22838.90 Akaike info criterion 1.30E+10 Schwarz criterion -340.9200 Hannan-Quinn criter. 9.620537 Durbin-Watson stat 0.000075 Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

转换的时候选择分辨率小一点就会精细了

touchdesigner怎么导入模型？答案如下：首先第一步先点击打开设置按钮，然后帐户管理在页面点击账号安全中心进入即可完成！

具体雷诺数是多少？根据数值来选，如果在层流范围就选层流方程就行了，如果在过渡段就用K-omega方程，里面有个low-re corrections给他打钩

在浏览器上下载。以百度浏览器为例。1、点击百度浏览器，点击上方的搜索栏，搜索vrm模型。2、下方即会出现vrm模型的下载链接，根据用户的需要进入链接，点击立即下载即可下载vrm模型。

建模就相当于你自己创建一个素材吧而改模就是在别人做的基础上加上自己的点缀入手 3D 模型无非两种方式，制作以及下载。VRM 自从 2018 年诞生以来，已经出现了很多支持其格式的制作软件，比如 Pixiv 的 VRoid Studio，ILLUSION 子公司 IVR 出品的 V-Katsu 等，在此不多介绍。网上下载 VRM，最主要的渠道是日本视频网站 niconico 的子站 niconisolid，它也是 MMD 模型的下载大本营。目前 niconisolid 上可供下载的 VRM 模型共有两百多个，虽然数量上只有 MMD 的十分之一左右，但是考虑到两种格式的历史也相差久远，VRM 也算有不错的成绩了吧

当我们定义好一个模型后，通常我们还需要对权值进行初始化，才能开始训练。初始化方法会直接影响模型的收敛与否。 总共分两步： PyTorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，可以大体的分两部分： torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor,gain=1) xavier初始化方法中服从均匀分布U(-a,a)，分布的参数a=gain*sqrt(6/fan_in+fan_out),这里有一个gain,增益的大小是依据激活函数类型来设定 例如:nn.init.xavier_uniform_(w,gain=nn.init.calculate_gain("relu")) 上述初始化方法，也称为Glorot inittialization torch.nn.init.xavier_normal_(tensor,gain=1) xavier初始化方法中服从正态分布， mean=0,std=gain*sqrt(2/fan_in+fan_out) torch.nn.init.kaiming_uniform(tensor,a=0,model="fan_in",nonlinearity="leaky_relu").此为均匀分布，U~(-bound,bound)，bound=sqrt(6/(1+a^2)*fan_in) 其中，a为激活函数的负半轴的斜率，relu是0 mode- 可选为fan_in或fan_out,fan_in使用正向传播，方差一致；fan_out使反向传播时，方差一致nonlinearity-可选relu和leaky_relu，默认值为：leaky_relu torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor,a=0,model="fan_in",nonlinearity="leaky_relu")此为0均值的正态分布，N~(0,std), 其中std=sqrt(2/(1+a^2)*fan_in)其中，a为激活函数的负半轴的斜率，relu是0 mode- 可选为fan_in或fan_out,fan_in使正向传播时，方差一致；fan_out使反向传播时，方差一致。nonlinearity-可选relu和leaky_relu，默认值为leaky_relu. torch.nn.init.uniform_(tensor,a=0,b=1) 使值服从均匀分布U(a,b) torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0,std=1) 使值服从正态分布N(mean,std)，默认值为0，1 torch.nn.init.constant_(tensor,val) 值为常数val nn.init.constant_(w,0.3) torch.nn.init.eye_(tensor) 将二维tensor初始化为单位矩阵 torch.nn.init.orthogonal_(tensor,gain=1) 使得tensor是正交的 torch.nn.init.sparse_(tensor,sparsity,std=0.01) 从正态分布N~(0,std)中进行稀疏化，使每一个column有一部分为0,sparsity-每一个column稀疏的比例，即为0的比例 **nn.init.sparse_(w,sparsity=0.1) torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity,param=None)

from tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport osmodel_dir = "your model directory"checkpoint_path = os.path.join(model_dir, "model.ckpt")reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()for key in var_to_shape_map:print("tensor_name: ", key)#print(reader.get_tensor(key)) # Remove this if you want to print only variable names

训练完一个模型后，为了以后重复使用，通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络，所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型sess: 用于保存变量操作的会话。save_path: String类型，用于指定训练结果的保存路径。global_step: 如果提供的话，这个数字会添加到save_path后面，用于构建checkpoint文件。这个参数有助于我们区分不同训练阶段的结果。2、使用tf.train.Saver.restore方法价值模型sess: 用于加载变量操作的会话。save_path: 同保存模型是用到的的save_path参数。下面通过一个代码演示这两个函数的使用方法假设保存变量的时候是checkpoint_filepath="models/train.ckpt"saver.save(session,checkpoint_filepath)则从文件读变量取值继续训练是saver.restore(session,checkpoint_filepath)

用tf.train.saver方法保存和恢复参数，然后运行一下图不更新参数就好了

基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.综述TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op(operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算,产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组.例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动.会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法.这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回. 在 Python 语言中, 返回的 tensor 是numpy ndarray 对象; 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是tensorflow::Tensor 实例.计算图TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op 的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op.例如, 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言. 目前, TensorFlow 的 Python 库更加易用,它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作, 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持.

tam模型的两个纬度:感知有用*和感知易用*。感知有用性（PU）：一个人认为使用特定科技产品将提高他工作绩效的程度，这意味着某人是否认为该技术对他们想要做的事情有用（感觉这个东西有用吗？其他东西可以取代吗？）感知易用性（PEOU）:一个人认为使用一个特定系统可以不费力的程度（我感觉它们用起来简单吗？）若感知易用性低，用户感觉可能没什么用，因为太难了也学不会！所以感知易用性会影响感知有用性上述二者都是感觉（受到年龄、性别、使用经验和外部因素的影响） 所以对每个科技产品的感觉不同不是因为产品的不同，而是人与人之间的不同。

美国佳达

350俾斯麦最好的是revell 伍佰多

小号手！小时候就在用。

模型材料粘接用的818胶水粘。

我推荐海盗的 比较漂亮 个人认为

你外语水平怎么样，我只有外文版本的http://www.ttfxmedia.com/vallejo/cgi-bin/_modelis_info.asp?p1=ing&p2=modelcolor&p3=1#modelcolorinfohttp://ipmsstockholm.org/colorcharts/stuff_eng_colorcharts_humbrolbinder.htmhttp://www.imx365.com/images/album/2008/02/200802192037131745_500.jpg

要效果用号手，要简单用田宫。

REVELL模型可以用德国REVELL推出的模型专用胶水。德国REVELL的模型胶水就是塑料模型专用胶水，适用于REVELL模型，而且胶水本身自带针管式出口，使用方便。除此之外，根据不同情况也可以选用日本的田宫绿盖胶水和白盖胶水或者502胶水。模型胶水使用方法：模型胶水一般属于溜缝胶水，特性为无色透明液体，有刺激性气味。是模型制作中使用最广泛的胶水之一，其特点是流动性强，干燥速度相对缓慢，胶水的盖子上有一个类似面相笔的小毛刷，很适合点粘和流缝使用。使用模型胶水的时候需要将两个零件捏住，然后将胶水点在缝隙处后捏紧，数秒钟后即可松手。点粘小零件的时候，只需要将小零件与战车结合的部分涂抹一点胶水，然后将其按在要粘接的位置上即可。

中国医疗设备 2019年第34卷 04期 V OL.34 No.0425专 论FEATURES引言影像组学是在最初为分子生物学学科创建的组学（Omics ）基础上产生的。组学是指从研究目标整体中提取大量参数，假设这些参数和临床数据的适当组合可以表达显著的组织学特性，将这些参数在先验统计方法的基础上进行数学处理，那么对每一个患者的治疗诊断或预后就具有一定的个性化意义[1-2]。影像组学可以通过提取形态学及功能学影像中的定量信息，反映组织的潜在病理及生理学特征，在病变组织及正常的人体组织中均可应用[2]。影像组学的分析过程包括图像采集和重建、图像分割、特征值定义及提取、特征值分析和模型构建等。基于临床病理学信息及影像图像所构建的影像组学模型，可应用于疾病检测、肿瘤分型分期、评估疾病预后、评价疗效等方向。影像组学特征可以通过多种数学软件进行特征值提取、计算，并选取最佳参数以保证输出结果的稳定可靠。本文着重对CT 、MR 的成像特征，影像组学特征（形状、一阶、二阶、高阶特征）进行了介绍，并简要讨论了影像组学参数的选择方法，包括聚类分析、主成分分析、随机森林、线性/逻辑回归等。参数的再现性以及临床价值应首先通过内部交叉验证进行测试，然后在独立的外部群体中进行验证。图像的采集、后处理以及图像的分割方式等都会影响影像特征值的质量及其与临床数据的相关性，同时对模型的构建也产生影响。1 图像采集及重建常规临床成像技术涉及图像分辨率、造影剂应用情况、超声波频率及增益、PET 晶体材料与尺寸、CT 的kVp 和mAs 、MRI 序列类型、回波时间、重复时间、激发次数等诸多数据采集。在数据采集的过程中，即使是同一影像学检查，也会因为设备的重建算法、影像中心的重建参数、扫描参数等各方面差异干扰图像的噪声和纹理特征，最终影响影像组学特征值的提取结果。因此，对于同一临床问题所构建的影像组学模型，需评价图像采集及重建因素对预测结果稳定性、可靠性的影响。通过整合每种成像模式的特性及来自文献和其他实验测量的信息，排除受采集及重建参数影响的特征，以克服影像组学在图像采集及重建方面的某些局限。现以CT 及MRI 的成像特征为例。影像组学的图像分析及模型构建隋赫1，莫展豪1，孙旭2，李雪佳1，刘景鑫11. 吉林大学中日联谊医院 放射科，吉林 长春 130000；2. 吉林大学第二医院 放射线科，吉林 长春 130000收稿日期：2019-01-17 修回日期：2019-02-12基金项目：国家重点研发计划（2016YFC0103500）；吉林省省校共建项目（SXGJXX2017-5）；吉林大学高层次科技创新团队建设项目（2017TD-27）；吉林省标准化战略科研专项（BZKY1802）。通讯作者：刘景鑫，教授，博士生导师，主要研究方向为医学影像质量控制、创新成像技术及智能精准影像学。通讯作者邮箱：liujingxin@126.com[摘 要] 影像组学是精准医疗时代的新兴领域，涉及多系统疾病的筛查、诊断、治疗及预后评估等。影像组学通过从医学影像中提取多维度定量数据，发现其与临床病理学因素或基因表达之间的关联，最终将为临床诊断决策提供有力支持。本文阐述了CT 、MR 成像特征，影像组学特征值提取，模型构建的方法及其所面临的挑战。[关键词] 影像组学；纹理分析；CT 成像；MR 成像Image Analysis and Model Building of RadiomicsSUI He 1, MO Zhanhao 1, SUN Xu 2, LI Xuejia 1, LIU Jingxin 11. Department of Radiology, China-Japan Union Hospital of Jilin University, Changchun Jilin 130000, China;2. Department of Radiology, The Second Hospital of Jilin University, Changchun Jilin 130000, ChinaAbstract: Radiomics is an emerging field of research in the era of precision medicine, involving screening, diagnosis, treatment, and prognosis assessment of multiple systemic diseases. By extracting multi-dimensional quantitative data from medical imaging and discovering its association with clinical pathology factors or gene expression, radiomics can help make strong decisions to support clinical diagnosis and treatment. This article summarized the major issues focusing on challenges of the extraction of radiomics features and model building from data sets provided by multiple imaging features. Key words: radiomics; textural analysis; CT imaging; MR imaging [中图分类号] R318 [文献标识码] A doi：10.3969/j.issn.1674-1633.2019.04.007 [文章编号] 1674-1633(2019)04-0025-04专 论FEATURES1.1 CT在CT扫描过程中，减小扫描层厚会减少断层内的光子统计数据（除非相应地增加mAs或kVp），从而增加图像噪声。同时，重建矩阵大小会决定像素尺寸并由此确定平面中的空间采样，这会对图像的异质性产生影响；当其他参数保持不变时，像素尺寸减小会增加图像噪声，但空间分辨率会有所增加。当采用螺旋CT采集时，螺距是影响图像噪声的变量，这就增加了不同设备厂商扫描仪之间的比较难度。在临床中，金属假体所引起的伪影也可能会影响图像质量，并有碍于定量分析[3]。此外，Hounsfield单位（HU）值也可能随重建算法的变更或扫描仪校准情况而发生变化[4]。因此，为了详细研究图像采集设置和重建算法对影像学特征的影响，需采用更为复杂、贴近临床实际的模型。一种是Credence Cartridge Radiomics体模，它包括多个不同纹理特征的墨盒，用于测试不同扫描仪之间、多中心之间的差异[5]，并测试在不同采集和重建条件下所得的数据特征的稳定性[6]。另一种是模拟感兴趣区的特制CT模型[7]，在不同位置嵌入具有不同大小和纹理特征的组织插入物，以模拟真实临床条件下的测试方案。许多研究者通过进行反复测量研究，或者比较用不同成像设置和处理算法获得的结果，对临床图像的稳定性特征进行了统计[8-9]。通过这些研究，我们发现仍需纳入足够大的样本量来增加患者内部的可重复性，并降低对CT图像采集及重建方案的敏感程度[10]。1.2 MRIMR图像中的信号强度源于内在组织特性之间的复杂相互作用（弛豫时间等），且与MR设备磁体属性、采集设置、图像处理等相关参数有关。对于T1或T2加权序列，体素强度值也并非一成不变。即使在相同的位置使用相同的扫描仪扫描同一名患者，信号强度也可能因扫描时段的不同而变化。但组织间的对比度仍保持不变[11]。如果不对这种效应加以校正，患者间的影像学特征比较就会失去意义。一种方法是将图像影像组学特征提取和分析集中在量化体素强度比上，而不是依赖于单个的体素强度值；另一种方法是在进行定量图像分析之前，先进行图像补偿（也就是归一化）[11]。Depeursinge等[12]与John等[13]的研究对比了不同MRI扫描参数对影像组学特征稳定性的影响，有数据显示，影像组学中的纹理特征对图像采集参数的变化十分敏感；图像空间分辨率越高，则纹理特征的灵敏度越高。所以在不同MR设备、不同扫描参数情况下所获得的影像学特征，应谨慎比较[14]。2 图像分割影像组学研究的特征数据均提取于“分割区域”，因此图像分割是此项研究中最重要的环节。在实际研究过程中图像分割具有很大的难度，大部分病变边界不清导致无法对所分割的区域进行实体对比或实体再现，因此分割方式尚无共识[15]。手工勾画是大部分研究者所采用的图像分割方法，但在影像组学分析需要以大量数据为基础的情况下，这种耗时耗力的方式并不实用[16-17]。自动和半自动分割方法已在多种成像模式和不同解剖结构中得以应用。常见的分割要求包括：最大程度的自动化、最小程度的人为操作干预、较高的时间效率、准确性和病变范围的可重复性。一些分割算法依赖于区域生长法，需要操作员在感兴趣区域（Region of Interest, ROI）内选择种子点[18]。这些方法比较适用于相对均匀的病变，在不均质的病变中需进行密集的人工纠错。例如，大多数早期肺肿瘤在低密度肺实质的背景下凸显为均匀的高密度病变，因此可以采用自动分割，并且这种方法具有较高的重复性和准确性[19-20]。然而，对于部分实性结节、磨玻璃密度结节及附着在血管和胸膜表面的结节，这种自动分割方法的可重复性及准确性就会明显降低[20]。此外还有一些方法如：图割算法（Graph-Cut Methods），把图像分割问题与图的最小割（Min-Cut）问题相关联，构建了基于图像的多个图形，并实现了能量最小化函数的全局最优解[21]。但这种方式计算成本高[22]，并可能导致过度分割[23]。水平集法（Level-Set Methods），它将病变轮廓表示为更高维度函数的零级集（水平集函数），将低维度曲线嵌入高维度曲面中[24]。活动轮廓算法（Active Contour Algorithms），是指起点围绕病灶进行绘制，像伸展的松紧带一样的连续曲线来表达目标边缘，然后通过迭代过程移动到具有最低能量函数值的点，一般可通过求解函数对应的欧拉方程（Euler.Lagrange）来实现，能量达到最小时的曲线位置就是目标的轮廓所在[25]。由于依赖最佳起始点并且对噪声很敏感，所以这种算法在某些情况下也可能会导致较大偏差[26]。半自动分割算法通过局部活动轮廓分析进行图形搜索，同时使用动态编程使其成本函数最小化。现阶段的半自动化分割过程仍然需要人类的参与[16]。因此，目前仍没有针对所有图像的通用分割算法，研究者也正在评估新的算法来克服这些局限[27]。3 图像特征值的定义及提取临床图像可以提取出不同类型的影像组学特征。在影像学中，定性特征通常用于描述病变[28]，而定量特征则是通过利用数学算法的软件从图像中提取的描述值[29]。它们呈现出不同程度的复杂性，首先表现出的是病变形状和体素强度直方图，其次是体素水平强度值的空间排列（纹理）。几十年前，人们就通过滤波器和数学变换来处理信号，发现纹理特征可以量化图像属性[30]。在影像组学中，纹理特中国医疗设备 2019年第34卷 04期 V OL.34 No.04 26专 论FEATURES征可以直接从原始图像中提取，或者在应用不同的滤波器或变换（例如：小波变换）之后提取。定量特征通常分为以下几类：形状特征：描述的是ROI的形状及其几何特性，例如ROI的体积、沿不同正交方向的最大直径、最大表面积、肿瘤紧凑度和类球形度等。例如，表面呈多毛刺状的肿瘤与相似体积的球形肿瘤相比，其表面-体积比更高。

平衡计分卡（Balanced Scoreboard），源自于哈佛大学教授Robert Kaplan与诺朗顿研究院（Nolan Norton Institute）的执行长DavidNorton于90年所从事的“未来组织绩效衡量方法”研究计划，该计划的目的在于找出超越传统以财务会计量度为主的绩效衡量模式，以使组织的“策略”能够转变为“行动”。该研究的结论“平衡计分卡：驱动绩效的量度”发表在1992年哈佛企管评论1月与2月号，平衡计分卡强调传统的财务会计模式只能衡量过去发生的事项（落后的结果因素），但无法评估企业前瞻性的投资（领先的驱动因素）。因此，必须改用一个将组织的远景转变为一组由四项观点组成的绩效指标架构来评价组织的绩效。此四项指标分别是：财务（Financial）、顾客（Customer）、企业内部流程（Internal Business Processes）、学习与成长（Learning and Growth）。藉着这四项指标的衡量，组织得以明确和严谨的手法来诠释其策略，它一方面保留传统上衡量过去绩效的财务指标，并且兼顾了促成财务目标的绩效因素之衡量；在支持组织追求业绩之余，也监督组织的行为应兼顾学习与成长的面向，并且透过一连串的互动因果关系，组织得以把产出（Outcome）和绩效驱动因素（Performance Driver）串联起来，以衡量指标与其量度做为语言，把组织的使命和策略转变为一套前后连贯的系统绩效评核量度，把复杂而笼统的概念转化为精确的目标，藉以寻求财务与非财务的衡量之间、短期与长期的目标之间、落后的与领先的指标之间，以及外部与内部绩效之间的平衡。

应变软化模型同时假定由于粘结力减少引起的脆性软化以及由于内摩擦角减少的渐进软化，通过tablecohesion和tablefriction来表征这种软化过程。与应变软化MohrCoulomb模型类似，双线性的应变软化(BilinearStrainSoftening)UbiquitousJoint模型Ubiquitous节理岩体模拟(UbiquitousJointRockMassModelling)能够模拟岩体中分布的软弱面。应变软化是指材料试件经1次或多次加载和卸载后，进一步变形所需的应力比原来的要小，即应变后材料变软的现象。

tick是期货行情的最小单位，我国期货品种一秒钟报两次价，tick就是把每个报价都显示出来，图形上相当于闪电图。所以一分钟有120个数据。tick在文化里面是非尝微观的交易，相当于每个报价都计算进去了。对于微观突破比较有效，但是文华上通过这个赚钱的还不多，因为规律表达很难，且品种规律一定时期都会变化，基本还是靠普通模型。

看完我的内容你就会选择不再淘宝上定制了哈，目前市面上的手机壳定制分两类：1、伪定制，如淘宝、京东等传统电商平台上，搜索“马克杯定制”会出现很多店铺，随意点击一个进入，然后选择某个款式，先下单完成交易之后，图片传给卖家，卖家找美工抠图，扣完之后和买家确认之后，推送给工厂生产，用户参与感不足。2、DIY定制，支付宝搜索“印鸽”，然后点击进入他们的生活号，首页有马克杯定制，点击定制按钮之后，会要求上传你要定制的图片，上传之后，系统会有3种定制效果展示让你选择效果一 原图的定制，比如你上传一张明星活着宠物图片，那么就直接定制成什么明星和宠物的图片在马克杯上。效果二 扣人像定制，系统会依据你上传的人像，自动将你的人身扣出来，会把背景自动扣除，然后会有几百种模版让你自行选择，人像也可以缩大缩小的。效果三 扣头定制，比如你上传了，宝宝的一张照片，系统会自动将人头扣出来，然后会有几百种趣味的模版自动拼成，让你选择，最多支持4个人头，比如可以将宝宝的头拼在蜘蛛侠的身体上，类似这样子的。还是非常有趣味性的。两者定制的差别就是，伪定制，用户参与度低。DIY定制用户参与度高，更好玩。

SWAT是一个物理基础的模型，可以进行连续时间序列的模拟。SWAT模拟的流域水文过程分为水循环的陆面部分（即产流和坡面汇流部分）和水循环的水面部分（即河道汇流部分）。前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量；后者决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。整个水分循环系统遵循水量平衡规律。SWAT模型涉及到降水、径流、土壤水、地下水、蒸散以及河道汇流等。

SWAT模型是在SWRRB(Simulator for Water Resources in Rural Basins)模型基础上发展起来的，融合了ARS几个模型的特点。模型自开发以来，已经在北美、欧洲等地取得了广泛的应用验证，并在应用中不断的改进。SWAT模型几经修改补充，已历经了许多个版本。部分研究认为，SWAT模型是在以农业和森林为主的流域具有连续模拟能力的最有前途的非点源污染模拟模型。 SWAT模型的最直接前身是SWRRB模型。而SWRRB模型则起始于20世纪70年代美国农业部农业研究中心开发的CREAMS(Chemicals, Runoff, and Erosion from Agricultural Management Systems)模型。此时的SWRRB模型还是一个仅能够模拟土地利用对田间水分、泥沙、农业化学物质流失影响、具有物理机制的田间尺度非点源污染模型。为了解决水质评价问题，SWRRB模型于20世纪80年代后期引进了重点描述地下水中化学物质、农药对农业生态系统影响的GLEAMS(Groundwater Loading Effects on Agricultural Management Systems)模型的杀虫剂部分。同时，为了研究土壤侵蚀对作物生产力的影响，引进作物生长模型EPIC(Erosion- Productivity Impact Calculator)。至此，SWRRB模型已可模拟评价复杂农业管理措施下的小流域尺度非点源污染，但于较大尺度流域的模拟尚不可靠，最大仅能用于500km2的流域范围内。20世纪80年代晚期，美国印第安事务局（the Bureau of Indian Affairs）急需一个适于数千平方公里的模型来评价亚里桑那州和新墨西哥州的印第安保留土地区的水资源管理措施对下游流域的影响。为在几千平方公里大流域内应用SWRRB模型，必须将该流域划分成若干个面积约为几百平方公里的子流域。然而SWRRB模型仅能将子流域划分为10个，且各子流域排出的径流量和泥沙量直接通过流域出口。由于SWARRB模型在模拟较大尺度的流域时存在的这些不足，又开发了ROTO(Routing Output to Outlet)，该模型接受SWRRB模型的输出结果，通过河道和水库的汇流计算汇集到整个流域的出口，有效克服了SWRRB模型子流域数量的限制，但还存在输入输出文件量大烦琐，计算存储空间所需大等缺点。20世纪90年代，为解决上述问题，提高计算效率，在Aronld主持下将SWRRB与ROTO整合在一起成为SWAT模型，实现了模型的统一。 自SWAT模型建立后又经历了多次修改，各个版本的主要修改内容如下：SWAT94.2：引入多水文响应单元（Multy Hydrologic Response Units）。水文响应单元的引入让更多的空间物理特性得到考虑，使模型能够反映不同土地利用和土壤类型的蒸发、产流、入渗等水文过程，从而提高了产出预测的精度。SWAT96.2：在管理措施中增加了自动施肥和自动灌溉；增加了植物冠层截留；在作物生长模型中引进了CO2部分用来分析气候变化的影响；增加了Penman-Monteith潜在蒸腾方程式；增加了基于动力波的土壤中侧向流动的计算模块；增加了河道中营养成分的水质方程以及对杀虫剂迁移的模拟。SWAT98.1：改进了融雪模块、河道中水质计算模块；扩展了营养成分循环模块；在管理措施中增加了放牧、施肥等选项；模型得以改进为适用于南半球。SWAT99.2：修改了营养成分、水稻及湿地模块。年份表示由二位改为四位。增加了由于沉淀作用引起的水库、池塘、湿地中养分减少的计算；增加了城区污染物的累积和冲刷计算。SWAT2000：增加了细菌迁移模块，Green-Ampt入渗模块，马斯京根法汇流计算；改进了天气生成器；允许太阳辐射、相对湿度、风速、潜在的ET值等直接读入或生成；改进了高程处理过程，为适用于热带地区对休眠部分的计算进行了修改。AVSWAT2000：将SWAT2000作为一个扩展模块结合到ArcView GIS中，具备了很强的空间分析与处理功能。AVSWAT2005：集成了敏感性分析和自动校准与不确定性分析模块。并且增加了日以下步长的降水量生成器和允许用户定义天气预测期。前者为SWAT模型的短期预报打下了基础；后者允许用户在模拟降水时，预测期之前降水采用多年平均值而预测期降水采用预测期平均值来模拟，这种改进对评价流域内预测天气的影响非常有用，如预测暴雨的影响可以提早对水库进行合理的调控。

SWAT是一个物理基础的模型，可以进行连续时间序列的模拟。SWAT模拟的流域水文过程分为水循环的陆面部分（即产流和坡面汇流部分）和水循环的水面部分（即河道汇流部分）。前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量；后者决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。整个水分循环系统遵循水量平衡规律。SWAT模型涉及到降水、径流、土壤水、地下水、蒸散以及河道汇流等。

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是由美国农业部（USDA）的农业研究中心Jeff Arnold博士1994年开发的。模型开发的最初目的是为了预测在大流域复杂多变的土壤类型、土地利用方式和管理措施条件下，土地管理对水分、泥沙和化学物质的长期影响。SWAT模型采用日为时间连续计算。是一种基于GIS基础之上的分布式流域水文模型，近年来得到了快速的发展和应用，主要是利用遥感和地理信息系统提供的空间信息模拟多种不同的水文物理化学过程，如水量、水质、以及杀虫剂的输移与转化过程。

这个你不用重装，问题有两个原因，首先，是因为你的软件有问题，只需要修护一下就可以了或者是，也是主要的原因，你的输入文件中有不符合要求的，需要从新检查你的那些输入文件，特别是你自己定义的那些文件里面有一些是不符合模型的格式或者范围的。

可以说SWAT就是一个物理基础的模型，可以进行连续时间序列的模拟。SWAT模拟的流域水文过程分为水循环的陆面部分（即产流和坡面汇流部分）和水循环的水面部分（即河道汇流部分）。前者控制着每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量；后者决定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。整个水分循环系统遵循水量平衡规律。SWAT模型涉及到降水、径流、土壤水、地下水、蒸散以及河道汇流等。貌似这样

草图溜溜不错！你可以看看

mike21水动力模型（MIKE21hydrodynamicmodel）。根据相关信息显示：MIKE21水动力学模型是研究地表水流运动的可靠手段和重要依据，模型关于平面二维水流的模拟，对于实际水情验证、水文变化计算、未来趋势预测具有重要意义。原文为MIKE21hydrodynamicmodel。

　　烘焙的贴图在MAX有两种。一种是模型本身有UV。而你在烘焙时选择了使用模型已有UV的话。这个贴图是基于你原来的UV的。你直接替换原来的漫反射通道的贴图即可。　　还有就是自动展开UV。（和上面一样都是烘焙选项中的）使用了这种。他会自动给你的模型分UV。烘焙的贴图是基于自动展开的UV的。这样你的模型上会多一个自动展平UV修改器。你也可以把这个贴图贴回去。

要用导入，要用合并，你是用来合并场景的么？中文版“合并”命令 就是 导入 下面 一点，英文版的“merge” 刚忘记登录了，不好意思

【答案】：运用VRP模型对实际问题进行研究时，需要考虑以下几个方面的问题：(1)仓库，仓库的级数、每级仓库的数量、地点和规模；(2)车辆，车辆的型号和数量，每种车的容积和运作费用，出发时间和返回时间，司机休息时间，最大的里程和时间限制；(3)时窗，由于各处的工作时间不同，需要各个地点协调；(4)顾客，顾客需求，软硬时间窗，装载与卸载，所处的地理位置，分离需求，优先等级；(5)道路信息，车流密度，道路交通费用，距离或时间属性；(6)货物信息，货物的种类，兼容性，货物的保鲜；(7)运输规章，工人每天的工作时间，车辆的周期维护。

这一模型认为，指导人们决策的不是最大化某种期望值，而是在选项之间搜寻优势性(dominance)关系。为了利用弱优势（weak dominance）原则达成决策，人们必须在某一维度上将差别较小的两个可能结果人为的“齐同”掉，而在另一维度上将“辨别”差别较大的两个可能结果作为决策的最后依据。在 囚徒困境中，如果在“自己收益维度”上的主观差距较小，而在“他人收益维度”上的主观差异较大，那么在“自己收益维度”上的差异就会被人为的“齐同”掉，而根据“他人收益维度”来做决策，从而选择合作。反之，如果在“他人收益维度”上的主观差距较小，而在“自己收益维度”上的主观差异较大，那么在“他人收益维度”上的差异就会被人为的“齐同”掉，而根据“自己收益维度”来做决策，从而选择背叛。 来源http://web1.psych.ac.cn/CN/News/2007-06/EnableSite_ReadNews31756821182268800.html阿莱在解释阿莱悖论是，用了这一模型：这一抉择模型认为决策者的认知能力无法胜任最优化模式所需要的精确定量计算，也不能够以“效用”或者“心理距离”的方式表达对选择对象整体估算的结果。因而假定：左右人类风险决策行为的机制不是最大限度地追求某种形式的期望(expectation)值，而是某种形式上辨察选择对象之间是否存在优势性(dominance)关系。借助一表征系统(最好和最坏可能结果维度)来描述涉及了阿莱选择题的备择方案，该模型将人类的抉择行为描述为一种搜寻一备择方案在主观上优势于另一备择方案的过程。即：在方案A(C)在最坏可能结果维度上优越于方案B(D)，而方案B(D)在最好可能结果维度上优越于方案A(c)的情况下，为了利用“弱优势”(weak dominance)原则达成决策，人们必须在一维度上将差别较小的两可能结果人为地“齐同”掉，而在另一维度上将“辨别”差别较大的两可能结果作为最终抉择的依据。来源：百度百科