原始数据

本报讯（记者魏冯）在我省开展的惠民惠农财政补贴资金“一卡通”管理问题专项治理中，泸州市创新利用大数据分析比对、精准巡访、纵向监督等10多项举措，精准发现问题形成震慑。 截至8月13日，泸州市共有1452名干部主动走进纪委监委说清问题，上交资金326.67万元，发现“一卡通”问题线索1646条，立案137件，追缴退赔资金129万元。 “我错了

为进一步研究历届青少年科技竞赛获奖者的成长经历，探寻青少年创新人才培养规律，汇集原始数据和样本，树立科学发展的正面典型，11月2日，德阳市科协召开我市历届青少年科技创新大赛全国获奖情况工作座谈会。四川省青少年科技中心项目主管梁石，市科协党组成员、副主席张林，德阳市教科院罗士儒及10所中小学学校的科技辅导员参加此次会议。会议由德阳市科技馆馆长庄科主持

雨量观测系统可广泛地应用于气象、防汛、农业、水文水利、环保、高速公路、机场和港口等领域。既可为气象台（站）、水文站、农林、国防、野外测报站等有关部门测量降水量、降水强度、降水时间等参数提供原始数据；也可为防洪、供水调度、电站、水库水情管理提供有参考价值的实时数据。 雨量监测系统可广泛地应用于气象、防汛、农业、水文水利、环保、高速公路、机场和港口等领域

二手高效液相色谱仪 岛津LC-20A 简要描述：二手高效液相色谱仪 岛津LC-20A在充实基本性能的同时，确立了高度对应网络要求的综合管理系统，一元化管理数据与装置，实现了分析的高效率，快速地满足多样化的客户需求。 二手高效液相色谱仪 岛津LC-20A在充实基本性能的同时，确立了高度对应网络要求的综合管理系统，一元化管理数据与装置，实现了分析的高效率，快速地满足多样化的客户需求。 2.柱温箱：可以装两根以上的柱子，(室温-10) ℃～85℃；安全措施：a.为防止过热，可设定使用*高温度;b.内装温度保险丝；c.内装可燃溶剂漏夜传感器

python copy怎么用_如何最简单、通俗地理解Python的拷贝？ ① 在python中，对象赋值实际上是对象的引用。当创建一个对象，然后把它赋给另一个变量的时候，python并没有拷贝这个对象，而只是拷贝了这个对象的引用。1. 直接赋值拷贝，传递对象的引用而已，原始列表改变，被赋值的b也会做相同的改变

运城GRC构件标准，标准化是行业发展程度的标志。规范是一种公开透明的东西。消费者和消费者都知道商品的原始数据、质量和性能

早期的加密系统是基于对称密码术，其特点是加密和解密密钥相同，对称密码技术的安全性依靠密钥泄露密钥代表所有人均可以对信息加/解密。随着对称密码技术的发展出现了很多对称密码算法。对称加密算法虽然实现了数据的机密传输但对称密码技术的致命缺陷――安全性依靠密钥导致对称加密处理密钥分发和管理问题

1、负责抗体工程化平台的建立和管理，包括抗体人源化设计，亲和力成熟等； 2、对在研项目进行文献调研，设计早期筛选的实验方案并指导实施； 3、负责抗体新药项目的调研、立项等工作； 4、负责项目的全流程管理，分析和整理实验数据，解决实验中遇到的问题，定期汇报； 5、联系CRO公司，签订采购及合作协议，对外包的实验进行定期跟进； 6、配合专利部门完成抗体相关专利的撰写及申请工作； 7、负责团队人员招聘、培训、任务分配、绩效考核、例会召开等管理； 8、监督管理库存清点、采购，制定预算，规范实验记录本的书写，原始数据的保存等； 1、博士及以上学历，免疫学、分子生物学，生物化学，生物制药等相关专业； 2、熟悉分子生物学常规试验，蛋白表达纯化，细胞培养，生物信息学，熟悉蛋白或抗体药物早期研发流程。

钢丝绳无损检测技术在矿井钢丝绳的应用中越来越受欢迎。在国家安全生产监督管理总局“矿用钢丝绳无损检测系统的现状与发展”课题的研究中，感受到现阶段的无损检测技术基本完善，同时提出了周期时间检测的核心概念。然而，人们在实地调查中发现，仍有很多消费者对定期无损检测的水平存在误解

基于改进卷积神经网络CNND的电主轴轴承故障诊断方法( ) 目的 解决深度学习方法在建立电主轴轴承故障诊断模型时出现的过拟合现象，提高电主轴轴承故障诊断准确率.方法 提出一种基于改进卷积神经网络的诊断方法，该方法在卷积神经网络的训练过程中融入Dropout优化方法，使整个故障诊断模型按照一定的比例随机“关闭”隐藏层中的神经元，减少模型在每一次训练过程中所需要调整的参数数量.结果 将Dropout优化方法与卷积神经网络相结合所建立的电主轴轴承故障诊断模型是可行的，其平均诊断准确率能够达到99.012%，远高于基于CNN、CNN+L2和BPNN这3种神经网络诊断方法的诊断准确率.卷积神经网络方法相比于传统的“基于信号处理提取到的特征和机器学习模型”方法，更适用于电主轴轴承故障诊断.结论 提出的CNND方法实现了卷积神经网络与Dropout优化方法的有机结合，对原始数据进行降维处理使模型学习到的特征更利于电主轴故障的分类，同时根据故障数据的特点确定相关参数的初始值，克服一般深度学习方法在进行电主轴故障诊断时出现的过拟合现象提高诊断准确率.