深部大断面巷道围岩注浆加固技术研究与应用-论文

针对深部大断面巷道支护成型后服务期间围岩变形比较严重，巷道顶底板和两帮变形量较大等问题，基于莫尔-库仑准则和力学平衡原理，对巷道围岩注浆改性机理及巷道围岩注浆力学模型进行分析；采用FLAC3D数值模拟方法对比分析了分层掘进、一次见顶见底掘进、注浆加固与未注浆加固，4种交叉支护方法下围岩塑性区、应力场及围岩移近量演化规律。结果表明：注浆加固后巷帮塑性区破坏范围及围岩移近量明显减小，有效控制了巷道围岩变形。定性分析并确定了“分层掘进+滞后高压注浆+强力锚索支护”的矿压控制方案，实际应用结果表明该方法能够有效控制巷道围岩变形，可为深部大断面围岩巷道注浆加固的设计与应用提供借鉴。

氯化镁和碳氧自由基捕获剂协同阻化煤自燃的实验研究-论文

为了考察碳/氧自由基捕获剂（N,N-二苄基羟胺DBHA/2,6-二叔丁基-4-甲基苯酚BHT）和氯化镁结合形成的2种复合阻化剂对煤自燃抑制的行为，利用热分析（TG-DSC）、阻化性能测定和红外光谱实验对阻化处理前后的煤样自燃特性进行研究。结果表明：经复合阻化剂处理后的煤样CO释放量减少，交叉温度点和抑制率显著增高；复合阻化剂可降低反应体系中羟基、羰基和脂肪族—C—H等活性组分含量。在80 ℃之前，氯化镁发挥主要物理阻化作用，BHT和DBHA与水分子形成缔合氢键发挥协同阻化作用；在80~120 ℃，BHT与煤中含氧活性自由基结合，抑制煤与氧气吸附和含CO类化合物的生成，其协同抑制效果优于DBHA复合阻化剂;在120 ℃之后，DBHA复合阻化剂处理煤样的抑制率均在70%以上，比BHT对煤中自由基的捕获能力更强，抑制稳定性更高。

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股票买卖最佳时机leetcode-Best-time-to-buy-and-sell-stocks---all-variations:买卖股票

股票买卖最佳时机leetcode 该存储库包含买卖股票的最佳时间的所有变体。 所有这些练习题都可以在 leetcode 上找到。

用于光探测应用的MCP6491运放

本应用笔记介绍Microchip的MCP6491低输入偏置电流运放的功能、光电二极管的特性，以及有源光电二极管电流/电压转换器（即，光电二极管放大器）与无源版本相比所具有的优点。接着，将重点介绍光电二极管放大器电路的设计技术。介绍了提高电路性能的几个设计要点。然后，提供了实际的应用示例与PSpice模拟结果，帮助深入说明这些设计技术。此外，还介绍了光电二极管放大器的噪声分析和配套的低通滤波器设计。最后，简要介绍了可帮助降低泄漏电流的PCB技术。

颜色分类leetcode-DeepCC:一种新的基于深度学习的癌症分子亚型分类框架

颜色分类leetcode 深度CC DeepCC：一种新的基于深度学习的癌症分子亚型分类框架 () 更新 添加了对使用 keras 框架进行深度学习的支持。 修改了深度网络架构以获得更好的性能。 依赖关系 当前版本的 DeepCC 依赖于 keras 框架，支持 CPU 和 GPU。 请先按照说明安装在 R 中，并确保 keras 能够正确运行。 安装 您可以使用 devtools 直接从 GitHub 安装 DeepCC。 install.packages("devtools") devtools::install_github("CityUHK-CompBio/DeepCC") 或者 install.packages("remote") remotes::install_github("CityUHK-CompBio/DeepCC") 快速开始 作为案例研究，您可以从 CRCSC 的存储库中获取组织良好的结直肠癌数据。 DeepCC 只需要两个输入即可启动。 一个包含基因表达谱的数据框（每一行代表一个患者样本，列名应该是基因的 Entrez 标识符） 包含训练标签的字符向量（ NA

颜色分类leetcode-semantic-embeddings:用于语义图像检索的基于层次结构的图像嵌入

颜色分类leetcode 用于语义图像检索的基于层次结构的图像嵌入 此存储库包含用于生成以下论文中报告的结果的官方源代码： Björn Barz 和 Joachim Denzler。 IEEE 计算机视觉应用冬季会议 (WACV)，2019 年。 Björn Barz 和 Joachim Denzler。 IEEE 计算机视觉应用冬季会议 (WACV)，2020 年。 如果您使用此代码，请引用其中一篇论文（第一篇当您使用基于层次的语义嵌入时，第二篇当您使用余弦损失进行分类时）。 本自述文件的其余部分将侧重于学习基于层次结构的语义图像嵌入（上面提到的第一篇论文）。 如果您来这里是为了了解有关我们如何获得有关使用余弦损失对小数据集进行分类的论文中报告的结果的更多信息（第二个），您可以找到那些。 目录 1. 什么是基于层次的语义图像嵌入？ 从训练分类的深度神经网络的最后一个卷积层中提取和聚合的特征已被证明是适用于各种任务的有用图像描述符，例如迁移学习和图像检索。 关于基于内容的图像检索，通常声称视觉相似的图像聚集在这个特征空间中。 但是，这种方法有两个主要问题： 视觉相似性并不总是对应于语义

leetcode变形词-Right-Wing-Problem:涉及数组迭代、递归和OutOfBounds异常的小算法问题

leetcode变形词右翼问题 右翼问题总结如下：给定一个整数数组，其值小于或等于所述数组的长度，你如何判断从位置 0 开始的标记是否有可能到达数组的最后一个位置？大批？ 标记可以向两个方向移动：向左或向右。 位移是存储在标记当前“站立”位置的整数值。例如，如果标记在位置 0，并且位置 0 的整数值为 3，那么市场将向右移动 3 个位置（如它不能向左移动并超出数组的边界）。 此处实现的解决方案使用多重递归并且并非完全万无一失（请参阅 RightWing1.java 中的注释）。 该问题会生成许多测试用例（由用户输入确定）并将它们打印到 txt 文件中。 当可以到达最右边的位置时显示 TRUE，否则显示 FALSE。 获得答案所需的时间（以纳秒为单位）也沿随机生成的数组打印，供用户阅读。 对于右翼问题的更简单变体，存在线性解决方案。 该变体实现了以下更改：“如果市场只能向右移动，而永远不会向左移动怎么办？” 此变体的解决方案是将位置添加到它们对应的数组值中。 将“所需位置”定义为市场必须达到的位置才能到达最右边的位置。 遍历数组以验证是否可以到达“所需位置”。 我相信我将来可能会编码并提

采用无线传输的远程测温系统

温度在工农业生产、现代科学研究及高新技术开发过程中是一个极其普遍而重要的测量参数。随着无线传感器网络技术的发展和普及，各种测温系统也向无线化、智能化、低功耗方向发展。无线传感器网络技术综合了传感器技术、嵌入式计算技术、通信技术等，它的出现为随机性地研究数据提供了方便。传感器网络节点基本由四个单元构成：传感单元、处理单元（包括CPU、嵌入式操作系统等）、通信单元（无线通信模块）、电源。本设计中处理单元采用TI公司的低功耗单片机MSP430149，通信单元采用由低功耗CC1101无线通信模块，详细介绍了软硬件

leetcode迷宫505-Algorithms_LeetCode:leetcode探索部分的已解决算法

leetcode 迷宫 505 力码 # 标题 解决方案 运行 7 不适用 31 0 毫秒 86 0 毫秒 120 不适用 170 62 毫秒 174 1 毫秒 207 7 毫秒 245 1 毫秒 274 0 毫秒 275 0 毫秒 276 0 毫秒 309 0 毫秒 317 30 毫秒 371 7 毫秒 374 0 毫秒 384 69 毫秒 435 3 毫秒 485 1 毫秒 487 1 毫秒 505 7 毫秒 791 5 毫秒 797 2 毫秒 832 0 毫秒 889 1 毫秒 897 0 毫秒 968 2 毫秒 1004 2 毫秒 1136 7 毫秒 1245 19 毫秒 1252 1 毫秒 1289 284 毫秒 1564 15 毫秒 1570 2 毫秒 1580 15 毫秒 1586 64 毫秒