随着数学与计算机技术的飞速发展和巨量生物学数据的不断积累,一门新兴的充满活力的交叉学科&计算分子生物学(Computational Molecular Biology)应运而生。
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本文采用累积法进行预测,利用文献[3]的数据,通过计算结果可以看出油损耗预测的相对误差范围是1.55%-5.59%,平均相对误差是3.48%;
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与此同时新的问题也开始出现,设计者往往是把景观细部直接从资料集中照搬过来,或是对细部的罗列堆积和滥用,使细部设计产生过的现象。
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在传统动态分析法中加入灰生成理论中的AGO生成方法进行数据处理,在累加过程中,可以起到数据互补的作用,显化递增性。
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它能够在高速采集的同时通过FPGA实现实时累加,并且通过双通道A/D交替采样提高采样率。
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在分析财富的积累,我们限制一个子样本,提供完整的金融和人口变量统计数据。
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以测井资料、岩心化验及试油资料为基础,研究了辽河坳陷太古宇古潜山基性侵入岩脉对内幕油气成藏的影响。
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自20世纪70年代以来,全球信息化的发展速度加快,科学数据积累迅速增加。
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分析了回路控制数学模型对遥测数据输入误差的响应和积累,构造了回路控制计算输入序列的误差补偿算法,并且证明了误差补偿算法的数值稳定性。
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在近期所获大量新的地质地化资料基础上,重点对南海北部大陆架边缘盆地CO2成因及运聚成藏的主控因素进行了研究,并对可能的高CO2风险区进行了初步预测。
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