作物－畜牧综合系统（ICLS）是一种替代选择，可以帮助加强粮食生产，同时使环境受益。 但是，仍然缺乏对ICLS对南达科他州特定环境的土壤和经济效益影响的评估。 这项研究旨在评估在南达科他州玉米（Zea mays L。）-大豆（Glycine max L。）-黑麦（Secale graine L.）轮作下ICLS对土壤健康和经济效益的影响。 在黑麦作物播种后种植覆盖作物共混物，并在2015-2016年建立覆盖作物后进行放牧处理（有或无）。 这项研究的数据表明，大多数土壤特性不会受到放牧的负面影响。 然而，放牧相比非放牧增加了土壤容重（BD），降低了土壤有机碳（SOC）和土壤保水率（SWR）。 放牧对玉米单产的影响不显着。 覆盖作物不会影响pH值，电导率（EC），总氮（TN），β-葡萄糖苷酶，酸水解碳含量，微生物生物量碳和SWR，但会影响SOC，冷热水碳含量，BD ，在某些阶段和深度的渗透率（qs）。 不同的农作物混种对玉米产量的影响不那么强。 经济分析表明，实施ICLS可以使农场的利润在第一年增加$ 17.23 ac-1，第二年增加$ 43.61 ac-1。 这些发现表明，采用适当管理的

内容索引:Delphi源码,数据库应用,医学证明管理系统,管理系统　　Delphi医学证明登记管理系统，本系统具有数据录入、数据修改、删除、打补、数据浏览功能。登记新生儿出生后的一些信息等。包含有程序和完整的源代码，供您学习和研究。

matlab微分方程代码自述文件 GPU加速用于MRST（概念验证） 我今天（12月5日）开始进行评估和概念验证，以移植Matlab油藏模拟器以加速行驶。 部分工作需要SPE论文中的Eclipse数据集进行测试。 MRST。 我已将最重要的数据集上载到其自己的存储库中。 请参阅下面的参考。 由于PyTorch具有与GPU或GPU配合使用的内置功能，因此我们希望证明基于GPU的PyTorch可大大减少油藏模拟中的计算时间。 简而言之，这就是想法。 背景 少数科学家已经将他们的一些工作移植到了这种ML框架上，但是没有专门针对油藏模拟进行研究。 战略 测试构成MRST求解器核心的偏微分方程（PDE）。 使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。 最新书的作者提供了一些性能测试代码（请参阅附录）。 使用PyTorch for GPU复制Python中的功能。 将Matlab代码转换为PyTorch; 测量MRST求解器的计算时间。 如果在PyTorch中GPU的计算速度快10到100，则继续将更多的Matlab代码转换为基于PyTorch张量的计算。 感谢您的集思广益。 更新 已经有

自行设计一幅图像，验证离散傅立叶变换的性质，如： 频谱图中高频分量迅速衰减，可分离性，平移，周期性与共 轭对称性，旋转、线性和比例性，平均值。

1、任选 2、计算每个数据到 3、计算每个数据到 4、计算3中的新划分得到的每一类的中心位置 5、对于得到的中心点，计算每个数据，到

3：建立二维情况下调和函数的积分表达式。 取 u 为调和函数， = 0

本文介绍了一个支持错误定位的批处理数据拥有性证明方案。该方案基于区块链技术和零知识证明，能够有效地保护数据隐私和安全，并且能够快速地定位数据错误。作者通过实验验证了该方案的可行性和有效性。该方案可应用于云计算、物联网等领域，具有广泛的应用前景。

聚集签名能够将多个用户对多个信息的签名进行聚集， 缩短签名长度， 可以应用于电子合同签章、 边 界 网 关协议等领域。提出了一种基于证书的高效聚集签名方案， 以实现无序聚集和有序聚集两种方式， 并给出 了 安 全 分 析。通过与现有方案的效率分析对比， 表明本方案因无需知识证 明， 所 以 效 率 更 高。最 后 基 于 ＰＢＣ 算 法 包 实 现 本 方 案 的仿真， 并给出效率曲线图。

基于Kripke结构的UML状态图的形式语义和自动证明，赵也非，杨宗源，给UML赋予形式化的动态语义，可以在软件生命过程早期，对系统进行自动推导和证明。把模型检测应用于UML，是在软件架构中引入形式化

数据的持有性证明允许用户随时知道其数据是否仍然有效地保存在云存储平台中，以及是否可以随时、随地获取到该数据，这是云存储安全中的一个重要的挑战性问题。介绍了数据持有性证明的模型和衡量指标体系，分析了3种证明方案，并全面比较了6种常见的方法，最后给出了未来需要注意的研究方向。