rational
摘 要： 从数控雕刻加工特点出发，针对shx矢量汉字字体在数控雕刻中出现的问题，提出用非均匀有理B样条（nonuniform rational B-spline，NURBS）曲线优化拟合矢量汉字的方法。在拟合过程中，首先对型值点的选取进行初步探讨，然后对NURBS曲线在反求过程中出现的首末数据点振荡失真问题，结合矢量汉字自身特点，提出增加虚型值点的解决方法。最后给出shx字体优化拟合程序流程图，并对shx楷体汉字拟合前后进行相应比较
RV，也称为"车轮上的家"，有两个功能"豪斯"和"汽车"，但它的属性还是汽车。它是一种移动的汽车，有家庭必备的基本设施。房车，也叫大篷车，"RV "，英文全称是rational vehicle，也译为房车或拖车，简称RV
Dean Leffingwell被公认为世界上精益敏捷**实践的权威之一，他是一位企业家和软件开发方法学家，以创建SAFe（世界上使用最广泛使用的规模化敏捷框架）而闻名。 他的畅销书《敏捷软件需求》、《规模化敏捷性》和《SAFe精炼》构成了精益敏捷实践和原则的现代思想的大部分基础。Leffingwell先生是几家成功创业公司的创始人，包括Requisite，Inc.（被Rational收购），他还曾担任Rally Software的首席方法学家，在此之前，他还担任Rational Software（现在是IBM的一部分）的高级副总裁
“对话文本负面情绪识别主要是从对话文本中识别出每个话语的负面情绪近年来已成为了一个研究热点。然而让机器在对话文本中识别负面情绪是一项具有挑战性的任务因为人们在对话中的情感表达通常存在上下文关系。为了解决上述问题本文提出一种基于关系图注意力网络(Rational Graph Attention Network RGAT)和宽度学习(Broad Learning BL)的对话文本负面情绪识别方法即RGAT-BL
“对话文本负面情绪识别主要是从对话文本中识别出每个话语的负面情绪近年来已成为了一个研究热点。然而让机器在对话文本中识别负面情绪是一项具有挑战性的任务因为人们在对话中的情感表达通常存在上下文关系。为了解决上述问题本文提出一种基于关系图注意力网络(Rational Graph Attention Network RGAT)和宽度学习(Broad Learning BL)的对话文本负面情绪识别方法即RGAT-BL
统一软件开发过程（英语：Rational Unified Process，缩写为RUP）是一种软件工程方法，为迭代式软件开发流程。最早由Rational Software公司开发，因此冠上公司名称。Rational Software公司后来被IBM并购，成为IBM之下的一个部门，因此又称IBM-Rational Unified Process
“对话文本负面情绪识别主要是从对话文本中识别出每个话语的负面情绪近年来已成为了一个研究热点。然而让机器在对话文本中识别负面情绪是一项具有挑战性的任务因为人们在对话中的情感表达通常存在上下文关系。为了解决上述问题本文提出一种基于关系图注意力网络(Rational Graph Attention Network RGAT)和宽度学习(Broad Learning BL)的对话文本负面情绪识别方法即RGAT-BL
Dean Leffingwell被公认为世界上精益敏捷**实践的权威之一，他是一位企业家和软件开发方法学家，以创建SAFe（世界上使用最广泛使用的规模化敏捷框架）而闻名。 他的畅销书《敏捷软件需求》、《规模化敏捷性》和《SAFe精炼》构成了精益敏捷实践和原则的现代思想的大部分基础。Leffingwell先生是几家成功创业公司的创始人，包括Requisite，Inc.（被Rational收购），他还曾担任Rally Software的首席方法学家，在此之前，他还担任Rational Software（现在是IBM的一部分）的高级副总裁
无机卤化物钙钛矿太阳电池因其优异的热稳定性和化学稳定性成为了最具吸引力的新型光伏材料之一。但在无机钙钛矿器件的制备过程中无法避免产生缺陷，与钙钛矿体相中存在的缺陷相比，表面的缺陷浓度更大，因此，使用界面工程对钙钛矿进行钝化，能够有效的提升钙钛矿器件的效率。 今年伊始，我院刘生忠教授团队在无机钙钛矿太阳电池效率方面取得了新进展，通过理论研究，确定组胺分子可以有效钝化钙钛矿的表面缺陷，最终将无机钙钛矿电池效率提高到当前世界记录效率（20.8%）
2007年8月20日至24日，火龙果软件受IBM软件部委托，实施了RSA+UML+OOAD技术培训： 使用RSA进行系统设计、架构于验证（Mastering Rational Software Architect） 包括来自中央国税、霍尼韦尔、T3G（大唐移动、飞利浦、三星联合投资，TD-CDMA研发）、大庆油田勘探开发研究院、中兴通讯、腾讯公司、台达电子、西门子通信、日立研发中心（UML建模与转换工具研发）、北京师范大学（教学应用）等企事业单位与院校的学员参加了培训，培训通过实例深入的讲解的如何进行有效的UML可视化建模、面向对象分析设计、RSA设计应用。通过课后反馈，学员对本次培训的满意度率达到了100%，对火龙果的技术专家和课程内容给予了高度的评价。 自2007年，火龙果的UML+OOAD培训将全面上升为UML2.0-2.1规范，同时培训面向高端工具和普通工具，客户和学员可以根据自己的需求选择特定的工具