云南L教育公司竞争战略研究

来源 :云南财经大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:a2009090720
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水力压裂是一种广泛使用的油气井增产技术,总结机器学习在水力压裂作业中的应用研究,重点讨论机器学习在工程实际中的应用价值。分析经典机器学习算法、机器学习对水力压裂作业中的参数预测与评估以及机器学习对水力压裂作业的产能预测与优化等。讨论机器学习算法辅助水力压裂分析,提高水力压裂产率,并通过机器学习算法将数据转换为可用信息辅助工程师决策。最后提出机器学习在水力压裂作业中的发展方向是建立数据集的公共平台,
页岩含气量是页岩气勘探开发评价和预测的关键参数之一。常规利用地球物理方法开展页岩含气量预测是建立在总含气量与密度参数的线性拟合基础上,通过叠前密度反演实现含气量的预测。然而四川盆地Z区块钻探程度低,地质资料少,岩石样品实验数据缺乏,由线性回归公式建立的页岩含气量预测模型,预测精度较低,存在一定的误差。针对上述问题,本文提出了一种基于粒子群(PSO)的支持向量机(SVM)的页岩含气量预测模型。采用P
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目的探讨颈动脉粥样硬化和脑卒中的严重程度及其发生率在左侧与右侧大脑半球的差异。方法选取2020年1~10月北大医疗鲁中医院神经内科收治的脑卒中患者707例,其中脑出血121例,脑梗死586例。依据病灶部位将脑出血患者分为左侧半球62例,右侧半球59例;脑梗死患者分为左侧半球脑梗死患者369例,右侧半球386例。所有患者行颈动脉彩色超声、头颅CT、MRI和磁共振血管造影(MRA)检查。根据检查结果分