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罗毅; 雷志栋; 杨诗秀;
中国科学院,禹城综合试验站,北京,100101;
清华大学,水利水电工程系,北京,100084;
随机模型; 土壤水; 墒情; 蒸散发;
机译:径流模型对长期流量条件的概率预测和实时储水量预测
机译:TRIP河道模型中的一个简单的地下水方案:针对GRACE陆地储水量估计值和观测到的河流流量进行全球离线评估
机译:克服使用概念性地质模型建立3D随机油藏模型的挑战-一个案例研究
机译:建模和预测深海和近地表面中尺度大气层:对拟准营养层模型进行预测和预测,以及将其表面边界层模型耦合。
机译:随机模型正确预测CLN2的周期性表达后酵母细胞周期动态变化。
机译:本文提供了一个新的数值模型,该模型描述了暴露于高太阳热通量(高于1 MW / m2)的热厚木材样品的行为。基于无量纲数的初步研究用于对问题进行分类并支持模型构建假设。然后,提出了一个基于质量,动量和能量平衡方程的模型。这些方程式与液体蒸气干燥模型和假物种生物质降解模型耦合。通过与以前的实验研究进行比较,初步结果表明,这些方程不足以准确预测高太阳热通量下的生物量行为。的确,在样品暴露的表面上形成了充当辐射屏蔽层的炭层。除了这套经典的方程式之外,还必须考虑到辐射向介质的渗透。此外,由于生物质中含有水,因此还必须在炭蒸气汽化之后进行连续的介质变形。最后,通过添加这两种策略,当暴露于样品初始水分含量范围内的高辐射热通量时,该模型能够正确捕获生物质的降解。还得出了在高太阳热通量下生物量行为的其他见解。样品内部同时存在干燥,热解和气化前沿。这三个热化学前沿的共存会导致样品干燥产生的蒸汽产生焦炭气化,这是介质烧蚀的主要现象。
机译:使用随机最近邻数据挖掘方法从天气和一个预测的多个预测因子(低水平湍流)的天气预报中提取最大信息内容。
机译:一种用于预测语音识别性能的计算机实现的方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:至少接受输入,计算特征向量以引入这种输入,模型预测中所述特征向量中的至少一个,并获得对来自预测模型的入口的预测;系统;方法
机译:动态变化的色彩再现设备的在线模型预测和校准系统
机译:非水二次电池功能层的粘合剂组合,非水二次电池功能层的浆糊化组合,非水二次电池功能层,功能层连接,非连续的概念性,非连续的非水二次电池的制备
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