为研究激光喷丸镍基合金残余应力的高温松弛行为，首先对IN718合金进行单次激光喷丸强化，随后，对喷丸后试样进行高温保持，对比分析了不同保温温度和不同保温时间下残余应力值、半峰宽值(FWHM)变化及晶粒演变特征。
结果表明，激光喷丸后，喷丸区域呈残余压应力状态，FWHM值升高，近表层材料晶粒明显细化；
高温保持过程中试样的残余应力松弛量与保温温度和保温时间呈正相关。
应力松弛速率在保温初期较大，随后逐渐减小。
保温温度为800℃，保温时间为300min时，残余应力松弛量最大，松弛幅度达82.14%。
保温温度一定时，材料表面FWHM值下降幅度随保温时间的增大而增大，600℃保温温度下，FWHM值变化不明显。
600℃保温300min后材料的晶粒尺寸仍较小，晶粒细化效应仍然显著，而800℃保温下晶粒长大迅速，保温300min后材料的晶粒细化效应基本消失。

1． 楼层由上至下依次编号为9，8，7，6，5，4，3，2，1，0。
每层都有向上和向下两个按钮，对应20个变量callup[0...9]和calldown[0...9]。
电梯内10个目标层按钮对应变量out[0...9]。
有人按下某个按钮时，相应的变量就增1，一旦要求满足后，该变量就减1。
当有多人的需求相同时，相应的处理时间就增长，用于模拟真实的情况。
2． 电梯处于三种状态之一：UP(上行)，DOWN（下行）和Idle（等候）。
如果电梯处于Idle状态且不在1层超过20个时间单位时，则驶回1层。
当电梯处于Idle状态时，一旦收到前往另一层的命令，就转入UP或DOWN状态，执行相应的操作。
3． 其它重要的变量有：floor----当前电梯外乘客所在楼层；
calling----当前电梯外按下按钮的乘客所在的楼层；
up_or_down----电梯外某层按钮的状态（向上箭头或向下箭头）；
waittime----电梯空闲时的等待时间；
total----电梯内的总人数（上限为15人）；
电梯的数据结构:state----电梯的状态（UP，DOWN，IDLE）current-----电梯目前所处楼层imovingto----电梯的目标楼层队列成员的数据结构：floor―――所在楼层up_down―――目标方向（向上或向下）structqueue*next―――指向下一个成员4． 【进入排队】先在等候队列中查找，若有信息相同（所在楼层相同，目标方向一致）的成员，则对队列无任何操作。
若没有，则在队列末尾插入该人。
5． 【进入电梯】电梯根据人数停留一定时间单位，每进入一个人，从队列中删除该人，callup[ele.current]或者calldown[ele.current]减一，total加一。
6． 【走出电梯】电梯根据人数停留一定时间单位，每出去一个人out[ele.current]减一.7． 【电梯的活动】E1.[在一楼停候]若有人按下一个按钮，则调用相关函数（比如入队，置楼层标志位为1等）处理当前事件.E2.[改变状态]如果电梯处于Up（或Down）状态，但该方向的楼层却无人等待，则要看反方向楼层是否有人等待，而决定置State为Down（或Up）还是Idle。
E3.[让人出入]如果电梯不空且out[ele.current]！＝0时，则电梯等候在该楼层出电梯的人离开。
接着检验在该楼层是否有等候前往同一方向去的乘客，若有则等候他们进入电梯。
总原则是先下后上。
E4.[在某楼层（非1楼）停候]若电梯到达目标楼层后，队列为空，则电梯在该楼层停候一定时间,在停候期间若有新的呼叫，则立即转入处理程序处理，否则返回一楼停候。
8． 电梯在上升或下降过程中需要不停地对当前方向上的最终楼层作调整。
比如当前向上，最终楼层为6楼，而有乘客在8楼按了按钮，则最终楼层调整为8楼。
相反方向同理。

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皮特写好英文散文的天真短毛绒，适合那些不能写出好字并想学做其他好东西的开发人员。
用于库的Linter接口。
在编写文档和提交消息时，这提供了多种英语用法文本提示。
该软件包需要。
组态在程序包设置中，您可以使用自定义节点二进制文件，自定义写良好脚本，并将参数传递给writegood命令。
有关命令的可能参数，请参见。
此外，您可以设置此短绒的严重性级别。
默认级别为Error。
将严重性级别设置为“警告”或“信息”有助于区分写良好的突出显示和普通的拼写检查器或更高优先级的短毛猫。
注意：额外的棉绒电子PrimeWrite-Good库为实现了一个linter，默认情况下关闭状态。
要启用E-Primelinting，您需要在此软件包的“设置”页面下的其他自变量输入中添加--yes-eprime标志。

z1.综合应用“深度优先搜索”、“宽度优先搜索”、“启发式搜索”这三种人工智能搜索技术的基本知识以及程序设计的相关知识。
z2.通过设计一个八数码问题求解程序，学习、了解状态空间搜索的思想，进一步加深对人工智能课程相关启发式搜索的理解。
z实验内容1.针对八数码问题，在Windows环境下用C/C++语言(Java语言)实现几种搜索算法(最好是图形界面)：y深度优先搜索P23y宽度优先搜索P24y启发式搜索算法（h1(n)=W(n)“不在位”的将牌数）P28y启发式搜索算法（h2(n)=P(n)将牌“不在位”的距离和）P40y启发式搜索算法（h3(n)=h(n)＝P(n)+3S(n)）P462.随机产生或手动输入初始状态，对于同一个初始状态，分别用上面的5种方法进行求解，并对比结果

´问题描述：码头仓库是划分为n×m个格子的矩形阵列。
有公共边的格子是相邻格子。
当前仓库中有的格子是空闲的；
有的格子则已经堆放了沉重的货物。
由于堆放的货物很重，单凭仓库管理员的力量是无法移动的。
仓库管理员有一项任务，要将一个小箱子推到指定的格子上去。
管理员可以在仓库中移动，但不能跨过已经堆放了货物的格子。
管理员站在与箱子相对的空闲格子上时，可以做一次推动，把箱子推到另一相邻的空闲格子。
推箱时只能向管理员的对面方向推。
由于要推动的箱子很重，仓库管理员想尽量减少推箱子的次数。
´编程任务：对于给定的仓库布局，以及仓库管理员在仓库中的位置和箱子的开始位置和目标位置，设计一个解推箱子问题的分支限界法，计算出仓库管理员将箱子从开始位置推到目标位置所需的最少推动次数。
´数据输入：由文件input.txt提供输入数据。
输入文件第1行有2个正整数n和m（1＜=n,m＜=100），表示仓库是n×m个格子的矩形阵列。
接下来有n行，每行有m个字符，表示格子的状态。
S表示格子上放了不可移动的沉重货物；
w表示格子空闲；
M表示仓库管理员的初始位置；
P表示箱子的初始位置；
K表示箱子的目标位置。
´结果输出:将计算出的最少推动次数输出到文件output.txt。
如果仓库管理员无法将箱子从开始位置推到目标位置则输出“Nosolution！”。
输入文件示例输出文件示例input.txtoutput.txt

三层架构ASP.NET网上书店+毕业论文+辅助文档，适合毕业生做的毕业设计，很详细啊！功能需求描述1) 网络书店的功能需求有如下几个方面。
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6) 会员中心：对会员的登录、修改密码及个人信息的管理。
7) 书籍的综合管理：包括对书籍的分类、添加书籍、书籍列表、修改图书的管理。
8) 订单管理：订单的列表及搜索。
9) 会员管理：可以添加会员和管理员、会员列表和管理员列表、设置会员和管理员状态、修改会员和管理员10) 登录管理功能：管理员可以输入密码登录系统，同时管理员也可以修改自己的口令。

共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.

室内静态环境下加入了动态规划算法，我们当前关注的是动态的、相对高维的状态空间中的路径规划，比如移动机器人在部分已知的室外环境中导航时考虑速度的轨迹规划。

对局部节点状态估计间误差相关性的处理是分布式估计融合或航迹融合的关键要素;针对当前分布式融合理论中关于混合多模型估计融合研究的空白,首先推导得出了采用相同模型成分的各局部节点交互多模型状态估计的误差互协方差矩阵的递推计算方法;其次,讨论了所得非对称实误差互协方差矩阵的正定特性,并分析了此类误差相关性与混合多模型估计算法中模型过程噪声之间的变化关系;上述结果使得基于互协方差组合融合算法的交互多模型状态估计融合成为可能,仿真实验亦验证了其有效性,相对其它不考虑误差相关性的融合算法,融合结果也更为真实.

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。