- 重点词汇
- yourdet.你/您的;你们的;<口>(表示强调)—个;(泛指)大家的,人们的,任何人的;指有名或经常被谈论的人或事物
- anart. 一(在元音字母前代替不定代词a);一任一某一;一个;
- wouldv.(will 的过去式,用于转述)将;想要;希望;愿意;喜欢;带出想象的结果;(表示可能发生的事情没有发生,是因为之前另一件事没有发生)就会;
- filevt.提出(离婚诉讼或其他讼案);把…归档;用锉锉;发稿,寄给报社;
- resourcen.资源;物力,财力;办法;智谋;
- descriptionn.描述,说明;种类,性质;
- inprep. 在里面;在(某范围或空间内的)某一点;在(某物的形体或范围)中;在…内;在…中;进入
- frameworkn.构架;框架;(体系的)结构;机构,组织;
- RDFabbr.Rapid Deployment Force 快速部署部队;
- stored存信息的;
- IDn.身份证(identification的缩写);(电台或电视台暂时中断广播以宣布台名而出现的)间歇,停顿 (identification 的缩写);
- 相关例句
Dein Verlassen w ü rde Welten zerst ? ren , doch daran will ich nicht denken.
就算你的周围有毒, 我也会和你在一起,直到我死去.
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结果 缺血后肝组织ATP 、 RCR 及AKBR均明显下降 ( P & lt; 005 ).
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But RCN is resistant to 5-BUdR even after it was plaque purified in HAT media.
即使采用HAT培养基挑选的单斑病毒对5-BUdR也具有抵抗力.
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The problem of radio-communication networks ( RCN ) reliability with 2 terminal is considered.
提出了无线通信网络 ( RCN ) 的2-终点可靠性问题.
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摘要以可靠性为中心的维修思想极大地提高了装备维修的科学性.
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RCM devotes to establish its own academic norm, managing strategy and exhibition mechanism.
南画廊努力建立自己的学术标准 、 经营策略和展览机制.
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The practice of RCM on display line equipment management should be developed further more.
以“可靠性为中心”的维修理论在显示器装配线设备维修管理中具有良好的应用前景.
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以可靠性为中心的维修 ( RCM ) 因其先进性和实用性正受到越来越广泛的应用.
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在正问题求解中采用了一种 实时 算法 —— 缩减基法.
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在汽车车架分析中引入一种超高速计算方法 —— 缩减 基法.
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Methods 2 K 1 C RHT rats were catagorized into 2 groups . 4 and 8 wks afteroperation as controls.
方法建立2K1C-RHT模型,将大鼠随机分为4组:术后4,12周高血压组和对照组.
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Methods: The lung ACE, aorta NOS, plasma ET and plasma CGRP of RHR were inspected by using kits.
方法: 通过试剂盒测定灌胃红曲4周后RHR肺组织ACE活性和主动脉NOS活性, 以及灌胃红曲前后血浆ET和CGRP的变化.
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Methods: The RHR models were established by two-kidney one clip ( 2 K 1 C ) method.
方法: 采用二肾一夹 ( 2K1C ) 法建立RHR模型.
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A solving plan of prediction of frequency-hopping signals-the RBF neural network is presented.
提出了一种跳频信号频率预测的解决方案———RBF神经网络.
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The RBF ne ur al network model is proposed and used for predicting of cement strength.
利用RBF神经网络的算法,建立了水泥强度的预测模型.
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CHAOS -RBF软测量模型在化肥厂的应用效果良好, 误差保持在1.5%以内,不但提高了温度测量精度,而且有利于更好的生产控制.
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In this paper, adopt two methods: RBF neural network and Multiple neural network.
本文采用了两种方法: RBF神经网络和多神经网络.
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计算机仿真表明,采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能.
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