【大功率近红外半导体激光对蝗蝻致死作用的研究】这篇研究主要探讨了大功率近红外半导体激光对蝗蝻（Oedaleus asiaticus B.Bienko Nymphae）的致死效应，旨在寻找一种环保且高效的蝗虫防控方法，以替代传统的化学药剂。
研究中使用的激光器具有2W的功率和808nm的波长，这种类型的激光属于近红外范围，其热效应可能会对生物组织产生显著影响。
研究者针对三龄及以前龄期和三龄期后的亚洲小车蝗蝻进行了分组实验。
实验中，激光束直接照射蝗蝻的头部，以不同的功率密度和照射时间进行测试，并在照射后立即、5小时后以及次日观察蝗蝻的存活状态。
通过对比实验组和对照组，发现激光照射的蝗蝻在照射部位出现热损伤，活动能力显著下降。
随着激光剂量的增加和照射时间的延长，蝗蝻的活动能力进一步降低，死亡率逐渐升高。
研究结果显示，近红外激光对蝗蝻头部的照射具有良好的致死效果，且年龄较小的蝗蝻对激光的敏感度更高，致死效果更佳。
这是因为较年轻的蝗蝻身体结构相对脆弱，对热能的耐受性较低。
这一发现对于早期防治蝗灾具有重要意义，可以在蝗虫发育初期就有效控制其数量，防止其进一步扩散和造成更大的农作物损失。
激光作为一种非接触式杀虫手段，具有精准、快速和环境污染小的优点。
然而，该研究并未深入探讨激光对其他生物的影响，以及在实际操作中的可行性、成本效益和技术难题。
未来的研究可能需要考虑这些问题，同时，还需要进一步优化激光参数，以达到最佳的杀虫效果，同时避免对生态环境的潜在影响。
此外，该研究得到了高校博士点基金的支持，表明了学术界对这一领域的重视。
作者姚明印和周强分别是博士研究生和教授，他们的研究方向包括光机电生物诱导技术，这为理解激光在生物防治中的应用提供了专业背景。
这项研究为利用大功率近红外半导体激光控制蝗虫提供了理论基础，但实际应用仍需结合生物学、环境科学和技术工程等多方面的考量。
通过深入研究和优化，激光技术有望成为一种有效的生物控制策略，为全球的蝗虫防治提供新的解决方案。

【应聘人员面试情况记录】在招聘过程中，面试是评估应聘者是否符合职位需求的重要环节。
以下是对面试情况的详细记录，旨在为后续的决策提供全面、客观的数据支持。
1. **应聘人员基本信息** - 姓名：这部分应填写应聘者的全名，以便后续追踪与联系。
- 性别：了解应聘者的性别可以帮助公司考虑多元化的团队构成。
- 教育程度：应聘者的学历背景是评估其专业能力的一个关键因素，如本科、硕士或博士等。
- 年龄：年龄可能与工作经验、学习能力及适应性有关，但需注意避免年龄歧视。
- 户口所在地：对于某些需要工作许可证或居住证的岗位，户口所在地可能会影响应聘者的资格。
- 政治面貌：在中国，某些国有企业或特定岗位可能需要考虑应聘者的政治面貌。
- 目前所在单位：这可以反映应聘者的行业背景和工作经验。
- 目前担任职务：了解应聘者的现有职位，可对其技能和经验进行预判。
- 联系电话：确保能及时与应聘者取得联系，进行进一步的沟通。
2. **申请职务**：应聘者所申请的职位名称，如软件工程师、项目经理等，对应着特定的工作职责和要求。
3. **职业技能**：应聘者的专业技能和软技能，如编程语言、项目管理能力、团队协作精神等，这些都会直接影响其能否胜任工作。
4. **面试问题与说明** - 问题1：通常包括对专业知识的提问，例如“你如何解决一个复杂的编程问题？”或者“你在以往项目中遇到的最大挑战是什么？”。
- 问题2：可能涉及应聘者的行为或态度，如“你是如何处理团队冲突的？”或“描述一次你主动承担额外工作的情况”。
- 问题3：可能考察应聘者的长远规划与公司契合度，例如“你如何看待公司的发展前景，以及你个人的职业规划？”。
5. **其他说明**：这部分可以记录面试官对应聘者的第一印象、交流中的表现、潜在优势和不足，以及任何可能影响招聘决策的细节。
面试记录是评估人才的关键工具，它不仅帮助人力资源部门做出明智的决定，还能为后期的员工培训和发展提供依据。
在整理和分析这些信息时，要保持公正和专业，确保招聘过程的公平性和有效性。

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

在VB.NET编程环境中，掌握常用函数的使用是提高开发效率的关键。
以下是从“vb.net常用函数wgzn.txt”中提取并详细解释的一些重要知识点，涵盖了数值处理、字符串操作、日期时间管理、文件处理等多个方面。
### 数学函数1. **Abs(number)**：此函数用于获取数字的绝对值。
无论输入的数字是正数还是负数，返回的都是非负数，即去除了数字的符号部分。
2. **Atn(number)**：计算数值的反正切值，返回值为弧度制下的角度，范围在 -π/2 和 π/2 之间。
3. **Cos(number)**：计算数值的余弦值。
输入值应为弧度制的角度，输出为该角度的余弦值。
4. **Exp(number)**：计算 e（自然对数的底）的指数，即 e 的 number 次幂。
这在涉及指数增长或衰减的计算中非常有用。
5. **Log(number)**：计算以 e 为底的自然对数，即 ln(number)，对于处理概率和统计问题尤为重要。
6. **Sgn(number)**：返回数字的符号。
如果 number 大于零，则返回 1；
如果等于零，则返回 0；
如果小于零，则返回 -1。
### 字符串转换与处理1. **Asc(String)**：将字符串中的第一个字符转换为其对应的 ASCII 码。
这对于处理文本数据时进行编码转换非常有用。
2. **Chr(charcode)**：将一个 ASCII 码转换为相应的字符。
这是 Asc 函数的逆向操作，常用于构建或修改字符串。
3. **LCase(String)**：将所有大写字母转换为小写。
适用于标准化文本输入，便于比较和排序。
4. **UCase(String)**：将所有小写字母转换为大写。
同样用于文本标准化。
5. **StrConv(expression, conversion)**：可以执行多种字符串转换，如大小写转换、Unicode 转换等，提供更多的灵活性。
### 类型转换1. **CBool(expression)**：将表达式转换为布尔类型（Boolean）。
通常用于逻辑判断中，确保变量或表达式的类型正确。
2. **CDate(expression)**：将表达式转换为日期时间类型（Date）。
这对于处理时间序列数据至关重要。
3. **CInt(expression)**：将表达式转换为整数类型（Integer）。
在需要精确计数或索引时非常有用。
4. **CDbl(expression)**：将表达式转换为双精度浮点数（Double）。
当需要高精度数学运算时，如科学计算，此转换是必需的。
5. **CStr(expression)**：将表达式转换为字符串类型（String）。
在显示或记录数据时，通常需要将数值或其他类型的数据转换为字符串。
### 日期时间函数1. **DateAdd(dateinterval, number, datetime)**：向指定日期添加指定的时间间隔。
这对于日程安排、数据分析等领域非常有用。
2. **DateDiff(dateinterval, date1, date2)**：计算两个日期之间的差异。
可用于计算年龄、项目持续时间等。
3. **DatePart(dateinterval, date)**：从指定日期中提取特定的部分，如年份、月份、天数等。
在数据分析中，根据日期的不同组成部分进行筛选或分组很常见。
### 文件处理1. **FileDateTime(pathname)**：返回文件的创建日期和时间。
在监控文件状态或进行数据备份时很有帮助。
2. **FileLen(pathname)**：返回文件的长度（以字节为单位）。
在进行文件传输或存储空间管理时，了解文件大小是必要的。
3. **Open filename For mode As #filenumber**：用于打开文件，可以指定文件模式（如读取、写入或追加），并分配一个文件编号以便后续操作。
4. **Close filenumberlist**：关闭由 Open 打开的文件。
确保所有数据都已正确保存，并释放系统资源。
这些函数构成了VB.NET编程语言的核心工具集，熟练掌握它们将极大地增强程序员解决问题的能力。
无论是进行数学运算、字符串操作，还是管理日期时间与文件，这些函数都是不可或缺的。
在实际开发中，结合使用这些函数可以实现复杂的功能，提高代码的效率和可读性。

简介：
《关注课外阅读》课件的主题围绕课外阅读的重要性、如何指导学生进行课外阅读以及课外阅读指导应遵循的原则展开，旨在强调课外阅读在教育过程中的关键作用。
课外阅读的重要性不容忽视。
原苏联教育家苏霍姆林斯基指出，课外阅读对学生的世界观形成具有深远影响，因为它能够提供丰富的知识和多元的观点，帮助学生构建更加全面和深刻的认识世界的方式。
此外，课外阅读也是减轻学生学习压力的有效方法，通过自主选择和自我驱动的阅读，学生可以在轻松愉快的环境中获取知识。
对于学习有困难的学生，课外阅读更是能够开发他们的智力，因为阅读可以锻炼理解力、想象力和批判性思维。
吕叔湘先生的言论进一步强调了课外阅读在语文能力培养中的作用，他认为课内学习和课外阅读应以70%和30%的比例分配，这表明课外阅读对于语言素养的提升至关重要。
鲁迅先生的经验则证明，广泛的阅读是提高写作能力和语言表达能力的关键。
国内的实践经验也验证了课外阅读的诸多价值。
它能够促进学生的个性健康发展，使他们形成独立思考的习惯和独特的人格魅力；
同时，课外阅读拓宽了教学的边界，不再局限于教科书，而是通过各种类型的读物丰富学生的知识体系；
阅读可以培养良好的智力，提高解决问题和创新能力。
指导学生开展课外阅读需要策略和方法。
教师应当推荐适合学生年龄和兴趣的优秀读物，引导他们远离不良内容。
开展多样化的阅读活动，如读书会、分享会等，可以激发学生的阅读热情。
开设阅读指导课程，教授有效的阅读策略，能提升阅读效率。
同时，实施阅读评价，记录和跟踪学生的阅读进度，确保他们达到一定的阅读量。
课外阅读指导的原则强调其与课内阅读的协同，与写作、听说能力的融合，以及与学校活动的结合。
这样可以确保课外阅读不仅是孤立的行为，而是整体教育的一部分，与学生的其他学习活动相辅相成。
莎士比亚的名言形象地描绘了书籍的价值，强调了阅读在生活和智慧中的核心地位。
与书籍为友，意味着不断自我提升，发现无尽的知识世界。
因此，关注课外阅读，就是关注学生的全面发展，关注他们未来无限的可能性。

1、人脸识别sdk功能包含：摄像头操作封装，人脸检测、特征提取、人脸特征比对、性别检测、年龄检测；
2、本sdk二次开发包提供32位和64位dll，适用于Windows7以上系统，建议配置为i3+4G，开发包打包环境vs2015；
3、在64位i5上实测性能如下：人脸检测耗时:13毫秒;年龄检测耗时:93毫秒;性别检测耗时:79毫秒;特征提取耗时:109毫秒;比对10000次用时:1063毫秒;识别率＞99.8%;

抖音2019年度报告，主要从用户维度、行业维度、用户年龄维度等来分析。
短视频从业者必备手册。
欢迎下载，有问题可以联系。

职工信息，包括职工编号、职工姓名、性别、年龄、职称等；
出勤记录信息，包括上班打卡时间，下班打开时间，缺勤记录等；
出差信息，包括出差起始时间、结束时间、统计总共天数等；
请假信息，包括请假开始时间，结束时间，统计请假天数等；
加班信息，包括加班开始时间、结束时间、统计加班总时间。

某大学拟开发一个计算机分房管理系统，要求系统具有分房、调房、退房和咨询统计等功能。
房产科把用户申请表输入系统后，系统首先检查申请表是否合理，对不合法申请表拒绝接受；
对合法表根据类型进行处理。
分房申请，根据申请者情况（年龄、工龄、职称、职务、家庭人口等）计算其分数，高于阀值的进行排队。
分房时，读空房文件，把好房优先分给排在分房队列前面的人，并将房屋信息与申请者一起写入住房文件中。
若为退房申请，从住房文件中删除有关信息，并将房屋信息计入空房文件。
若是调房申请，根据申请者情况计算分数，并进行以上退房和分房处理。
系统可进行房屋信息维护（输入、删除、排序），以及各种住房信息统计、查询、打印等。

创建一个PEOPLE类,创建一个People类，定义成员变量如身份证号、姓名、性别、年龄；
定义成员方法“获取身份证号”、“获取姓名”、“获取年龄”等，再创建People类的对象。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。