2020年央行调查报告：43.3%企业家认为宏观经济偏冷文档

合集下载

JB_T 2436.1-2020 导线用铜压接端头第1部分：0.5mm2～6.0mm2导线用铜压接端头

ICS29.120K30备案号：JB 中华人民共和国机械行业标准JB/T 2436.1—2020代替 JB/T 2436.1-1992导线用铜压接端头第1部分：0.5mm²～6.0mm²导线用铜压接端头Copper compression termimals for conductors —Part 1：Copper compressionterminals for 0.5mm²～6.0mm²conductors（报批稿）（本稿完成日期：2018年12月12日）XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX 中华人民共和国工业和信息化部发布JB/T 2436.1—XXXX目次前言 (III)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 产品分类 (1)3.1 型号和分类 (1)3.2 规格和尺寸 (2)4 压接工具和导线 (2)4.1 压接工具 (2)4.2 导线 (2)5 技术要求 (2)5.1 材质与加工 (2)5.2 外观和尺寸 (3)5.3 性能要求 (3)6 试验方法 (4)6.1 试验准备 (4)6.2 一般检查 (4)6.3 性能试验 (5)7 检验规则 (10)7.1 型式试验 (10)7.2 定期检验 (11)7.3 出厂检验 (12)8标志、包装及储存运输 (12)8.1 标志、包装 (12)8.2 产品运输、贮存的环境条件 (13)附录A（资料性附录）端头产品类别代号、结构图和外形尺寸 (14)A.1 TU1型裸端头结构图和外形尺寸 (14)A.2 TUL1型裸端头结构图和外形尺寸 (15)A.3 TO1型裸端头结构图和外形尺寸 (17)A.4 TC1型裸端头结构图和外形尺寸 (18)A.5 TJ1型裸端头结构图和外形尺寸 (20)A.6 TZ1型裸端头结构图和外形尺寸 (21)A.7 TP1型裸端头结构图和外形尺寸 (22)A.8 TL1型裸端头结构图和外形尺寸 (23)IJB/T 2436.1—XXXXA.9 TU1型预绝缘端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (23)A.10 TUL1型预绝缘端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (25)A.11 TO1型预绝缘端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (26)A.12 TC1型预绝缘端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (28)A.13 TJ1型预绝缘端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (29)A.14 TZ1型预绝缘端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (31)A.15 TP1型裸端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (31)A.16 TL1型预绝缘端头结构图和外形尺寸（包括带喇叭口） (32)附录B（资料性附录）TZ型端头试验连接用端子尺寸 (33)B.1 TZ型端头试验连接图及连接用端子尺寸 (33)图1 温升试验 (5)图2 压接电阻试验 (6)图3 耐拉力试验 (7)图4 拉力扭曲试验 (8)图5 介电强度试验 (8)图6 绝缘套固定度试验 (9)图7 着火危险试验 (10)图A.1 TU1型裸端头结构图 (14)图A.2 TUL1型裸端头结构图 (15)图A.3 TO1型裸端头结构图 (17)图A.4 TC1型裸端头结构图 (18)图A.5 TJ1型裸端头结构图 (20)图A.6 TZ1型裸端头结构图 (21)图A.7 TP1型裸端头结构图 (22)图A.8 TL1型裸端头结构图 (23)图A.9 TU1型预绝缘端头结构图（包括带喇叭口） (23)图A.10 TUL1型预绝缘端头结构图（包括带喇叭口） (25)图A.11 TO1型预绝缘端头结构图（包括带喇叭口） (26)图A.12 TC1型预绝缘端头结构图（包括带喇叭口） (28)图A.13 TJ1型预绝缘端头结构图（包括带喇叭口） (29)图A.14 TZ1型预绝缘端头结构图（包括带喇叭口） (31)图A.15 TP1型裸端头结构图（包括带喇叭口） (31)图A.16 TL1型预绝缘端头结构图（包括带喇叭口） (32)图B.1 TZ型端头压接电阻试验连接图 (33)表1 端头的名称与型号 (2)表2 试验电流值 (5)表3 扭力矩参数值 (6)表4 拉力扭矩试验参数 (8)表5 用于耐老化试验的恒温箱温度设定值 (9)表6 型式试验项目 (11)IIJB/T 2436.1—XXXX表7 定期检验项目 (12)表8 出厂检验项目 (12)表A.1 TU1型裸端头外形尺寸 (14)表A.2 TUL1型裸端头外形尺寸 (16)表A.3 TO1型裸端头外形尺寸 (17)表A.4 TC1型裸端头外形尺寸 (19)表A.5 TJ1型裸端头外形尺寸 (20)表A.6 TZ1型裸端头外形尺寸 (22)表A.7 TP1型裸端头外形尺寸 (22)表A.8 TL1型裸端头外形尺寸 (23)表A.9 TU1型预绝缘端头外形尺寸（包括带喇叭口） (24)表A.10 TUL1型预绝缘端头外形尺寸（包括带喇叭口） (25)表A.11 TO1型预绝缘端头外形尺寸（包括带喇叭口） (27)表A.12 TC1型预绝缘端头外形尺寸（包括带喇叭口） (28)表A.13 TJ1型预绝缘端头外形尺寸（包括带喇叭口） (30)表A.14 TZ1型预绝缘端头外形尺寸（包括带喇叭口） (31)表A.15 TP1型裸端头外形尺寸（包括带喇叭口） (32)表A.16 TL1型预绝缘端头外形尺寸（包括带喇叭口） (32)表B.1 TZ型端头试验连接用端子尺寸 (33)IIIJB/T 2436.1—XXXXIV 前言本部分按照 GB/T 1.1—2009给出的规则起草。

2020年广西气候概况

年内共出现 5 次大范围高温天气过程，分別出现在 5 月 5— 丨0 口，7 月 13— 18 日、21— 26 日、28— 3 1 日，8 月 2 7 —9 月 5 日（图 7 ) „ 其中 8 月 2 7 日至 9 月 5 n 的大范围高温天气过程，持续时间长达1()«丨，是 2 0 2 0 年高温持续吋间最长的过程，共有 8 0 个县 ( 市、区）;丨_,现日最高气温&35T 的高温天气。过程极端最高气温为 38.4K 崇左 , 9 月 2 日），打破当地 9 月极端最高气温id录，
1 资料和方法
使用的资料为2020年广西 9 1 个国家级地面气象观测站的气温、降水、日照等逐日观测资料，以及其它气象观测站的降水观测资料
气候平均值（常年值）以 1981 —2 0 1 0 年为基准。暴雨、高温、干旱、低温阴雨、寒露风等气候事件评价使用的标准为国家行业标准，或国家和广西气象局相关业务规定，评价方法使用国家气候中心规定的技术规范评价方法。冬季指 2 0 1 9 年 1 2 月一2 0 2 0 年 2 月，春季 3—5 月，夏季 6 — 8 月，秋季 9一 1 1 月。
2 0 2 0 年广西平均高温日数25(丨，较常年偏多 7(1 除柳州、金秀、耶坡等地未出现日最高气温 & 35T 的高温天气外，其余各地高温日数 1〜75d 宁明、龙州、涠洲岛、浦北、扶缓、乐业、梧州、龙圩等地高温日数为当地建站以来最多。

2020_考研政治考试大纲

4 :& -~ ~ 4~1;t:i!.tL
11. ::f* a#
~••~•&•iii.~A~~~~~£~4m•&.~~$~5~too#~~+~
~m~-~-~.tOO~~R~M~.~----·~~-·~-~9~4~. ~R
~~-*~4i~~~~~~~••~m~••u.~~•.1. =
1. 11i~/1lJl!!.~iA.~~Jt~#~ ;If *:~if-. 2.11t~-*~-~m~~#~+:&~*.~~m ~~~-~#~1f*~~ . ••
1'!'.~ J"l ,~H" ~ Pt- JOJ ,Ill[ •
Ill. ;;fi;\flj };.~i;l;.4tk.#J
-.i;l;.4~~.&.::fi;l;.lttfa]
~1..\ !Ji.;;fJ-$} h 100 ?J', • iii.at l•l h 180 -$}ii' •
..::.,~,1!~}::.
,r,; 0
~Ji.~.i.5l~~.lffi~~R$Jlr~-5lo4h~~~l'*-a~~~~~~44MA.~
-~-~44~i1~44g~~~- ~£~.A~-~~*~.~~~-~~N-~*
~-~~ft~~~s~••~~~-.~~~~~~-~~ma$a~.
2. ~4h~Jf*~~~Al
. • -~~~~~#A 40%·¥~~~~~~~-~--~~~~.t~.~&.
~&~~~-•~~&~~ua.•~~~&~&~~~. ••~i£~~~~~M·~-*~~~-~~+•~a~4•4n~&t~~m.*

膝骨性关节炎中医药治疗研究进展

第2 2卷第1 2期2020年12月辽宁中医药大学学报JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY OF TCMVol. 22 No. 12D ec.，2020DOI： 10.13194/j.issn.1673-842x.2020.12.046膝骨性关节炎中医药治疗研究进展徐志为，韩杰,余绍涌，邢沙沙，章晓云，刘昊(广西中医药大学附属瑞康医院，广西南宁530011 )摘要：膝骨性关节炎是临床的常见病，多发病。

许多学者运用传统中医特色疗法如中药、针刀、针刺、推拿等治疗方法对膝骨性关节炎患者进行治疗，取得了良好的临床疗效。

该文查阅中医药治疗膝骨性关节炎的相关文献，主要对现代医家、学者运用中医传统疗法治疗膝骨性关节炎患者的临床疗效进行了总结，综述膝骨性关节炎的中医药治疗研究进展..关键词：膝骨性关节炎；中医药；进展中图分类号：R684.3 文献标志码：A文章编号：1673-842X(2020) 12-0205-04R esearch P ro g ress o f T ra d itio n a l C hinese M edicine in th e T re a tm e n t o f K nee O ste o a rth ritis XU Zh iw ei,HAN J i e,YU Shaoyong,XIN G Sh ash a,ZH AN G X iaoyun,LIU Hao(Ruikang Hospital Affiliated to Guangxi University of Chinese M edicine,Nanning53001 1,G uangxi,China )A b s tra c t: Knee osteoarthritis is a common and frequently occurring d ise ase.Many scholars have used the traditional Chinese m edicine characteristic therapies such as Chinese m ed icin e,acupotom y, acupuncture and m assage to treat knee osteoarthritis patients,and achieved good clin ical e fficacy.This paper reviews the literature on the treatment of knee osteoarthritis with traditional Chinese m edicine,mainly summarizes the clinical efficacy of modern doctors and scholars in the treatment of knee osteoarthritis with traditional Chinese m edicine,and summarizes the research progress in the treatment of knee osteoarthritis with traditional Chinese medicine.K e y w o rd s：knee osteoarthritis;traditional Chinese m edicine;progress骨性关节炎（osteoarthritis，OA )是一种进彳了性退行性关节疾病，累及全身各大关节，其病理改变主要表现为关节软骨损伤、骨赘形成、软骨下骨改变、滑膜炎症和关节囊增生等。

雪佛兰科鲁兹 2020 款 1.5L 1.4T 车型参数表说明书

车型中文名全新科鲁兹1.5L 手动先锋版 1.5L 自动先锋版（天窗） 1.5L 手动炫锋版 1.5L 自动炫锋版 1.4T 双离合先锋版（天窗） 1.4T 双离合炫锋版 1.4T 双离合领锋版车型英文名All-new Chevrolet Cruze1.5 LS MT1.5 LS AT(Sunroof)1.5 LT MT1.5 LT AT1.4T LS DCG(Sunroof)1.4T LT DCG1.4T LTZ DCG车身参数Body Parameters 长度(mm)Length (mm)宽度(mm)Width (mm)高度(mm)Height (mm)轴距(mm)Wheelbase (mm)轮距(前/后)(mm)Track Width (front/rear)(mm)1535/1555整备质量(kg)Curb Weight (kg)1240127012401270131013101310轮胎Tyre225/45 R17油箱容积(L)Fuel Tank Capacity (L)行李箱容积(L)Trunk Capacity (L)动力参数Powertrain发动机Engine排量(mL)Displacement 最大功率(Kw/rpm)Max Power 最大扭矩(Nm/rpm)Max Torque 变速箱Transmission 6MT6AT6MT6AT驱动形式Drive Type 最高车速(Km/h)Top Speed185180185180200200200加速性能 0~100 Km/h(s)Acceleration 0~100 km/h(s)11.712.111.712.19.99.99.9燃油Fuel 排放标准Fuel Oil90km/h 等速油耗(L/100Km)90km/h F.E. Constant-Speed.(L/100km) 4.8 5.0 4.8 5.0 4.7 4.7 4.7综合工况油耗(L/100Km) F.E. combine(L/100km) 5.96.35.96.35.75.75.7底盘悬架（前/后）Suspension (Front/Rear)制动系统（前/后）Break(Front/Rear)转向系统EPS(SSPS)Start/Stop 智能启停系统Start/Stop smart start-stop systems s s s s s s 外观配置Exterior锐眼立体前大灯Headlamps - Halogen s s s s s s s 投射大灯HID Headlamps(AFL, Auto Washing System)------s 大灯自动感应开启Lamp, Power Auto on ------s 前大灯水平控制系统Headlight level control systems s s s s s s LED 日间行车灯LED daytime running light ------s 前雾灯Frt. Foglamp --s s -s s 外后视镜电动调整OSRVM PowerAdjustable/Heat/Turning Signals s s s s s s 外后视镜电加热External mirror electric heating------s 智能电动天窗（带防夹功能）Power Sunroof, w.Auto close-s s s s s s 16吋双五辐铝合金运动轮毂16 inch double five-spokealuminum sport wheels s s s s s s -17吋双五辐铝合金运动轮毂 17 inch double five-spoke aluminum sport wheels ------s 车身镀铬装饰Body chrome trim--s s s s s 内饰配置Interior织物内饰Fabric upholstery s s --s --PVC+织物内饰Leather Steering Wheel --s s ---真皮内饰Leather interior-----s s 真皮方向盘Leather steering wheel -----s s 多功能方向盘Multifunction steering wheel--s s -s s 方向盘4向调节Steering wheel 4 direction adjustments s s s s s s 驾驶员座椅6向手动调节Manual 4-way/Power 2-way hight ， Drivers s s s s s -副驾驶座椅4向手动调节The co-pilot 4 seat to manual regulations s s s s s s 驾驶员座椅8向电动调节Power 8-way Driver Seat ＋Power Lumbar support ------s 驾驶员座椅腰托Driver seat lumbar support ------s 前排座椅加热Seat Heated function (Frt.)------s 后排座椅整体放倒The rear seat down as a wholes s --s --后排座椅4/6放倒The rear seat down 4/6--s s -s s 前排中央扶手Front Armrests s s s s s s 后排中央扶手带杯托Rear central arm rest with cup holder--s s -s s 多功能驾驶信息显示系统Driver Inoformation Centers s s s s s s 安全科技Safety FeatureABS 防抱死制动系统ABSs s s s s s s ESC 电子车身稳定控制系统ESCs s s s s s s TPMS 智能胎压监测系统(四轮独立数显)TPMS intelligent tirepressure monitoring system(four wheel independent digital display)s s s s s s s HSA 坡道辅助系统HSA ramp auxiliary systemsssssss全新雪佛兰科鲁兹车辆配置表All-new Chevrolet Cruze Specifications466618072700146/4000前轮驱动Front-wheel drive符合国V排放标准China V standards前通风碟刹/后实心碟刹Front ventilated disc brakes /After the solid disc brakeEPS 电动助力转向(SSPS 随速助力)EPS electric power steering (SSPS with speed boost)93号(京沪92号)或以上无铅汽油No. 93 (Beijing Shanghai 92) or above lead-free gasoline240/2000~40004301.5L, 自然吸气，SIDI 顶置直喷1.5 L, naturally aspirated, SIDI overhead direct injection84/6600 1.4L, 涡轮增压，SIDI 顶置直喷1.4L, turbo charging, SIDI top direct injection110/5600205/55 R16146052149013991541/1561麦弗逊前悬架/扭力梁后悬架Mcpherson front suspension / torsion beam rear suspension麦弗逊前悬架/扭力梁后悬架+后瓦特连杆Mcpherson front suspension / torsion beam rear suspension + rear Watt link7DCGAPA自动泊车系统APA automatic parkingsystem------s前排安全气囊Frt. Airbags-Frt.s s s s s s s 前排侧安全气囊Side Airbags-Frt.s s s s s s s 前后一体安全气帘Curtain Airbags-Frt.---s-s s 前排安全带预拉紧Tighten the front seat belts s s s s s s s 后排安全带预拉紧Tighten the back seat belts---s-s s 倒车雷达Rear Parking Sensor--s s-s s 倒车影像CCD camera-----s s 侧盲区报警Side blind area alarm------s 发动机电子防盗Engine Immobilizer s s s s s s s安全带高度可调Seat belt height isadjustables s s s s s s前排安全带未系提醒Safty belt reminder s s s s s s s ISO标准儿童座椅固定装置ISOFIX Child Safty Seat s s s s s s s后车门儿童安全门锁Mechanical child locksystem(Rear Door Latch)s s s s s s s舒适科技Convenience Feature四门电动窗（驾驶员侧一键上下防夹功能）Four power windows s s s s s s s 电子手刹Electronic handbrake-s-s s s s 中控门锁Central locking & RKE s s s s s s s 遥控钥匙Remote key s s s s s s s一键启动和无钥匙进入A key to start and no key toenter------s定速巡航Cruise control------s 手动空调Manual HVAC - Single zone s s s s s s-全自动空调Auto HVAC - Single zone------s间歇式无骨雨刷The intermittent bonelesswipers s s s s s s高保真车载音响系统带6扬声器Sound system (6 speaker)s s s s s s sAUX in+USB多媒体接入端口AUX + USB in multimediaaccess ports s s s s s sMyLink 智能车载互联系统MyLink intelligent vehicleinterconnection systems s s s s s s7英寸多点触控电容彩屏7 inch multi touchcapacitive screens s s s s s s蓝牙音乐和蓝牙控制Bluetooth music andBluetooth controls s s s s s sOnstar智能行车伙伴Onstar(App control &bluetooth)-----s s4G LTE原装集成车载Wi-Fi4G LTE Car-Fi-----s s 自然语音控制Natural voice control--s s-s s 百度Carlife Baidu Carlife--s s-s s 苹果CarPlay Apple Carplay s s s s s s s 外观颜色Body Color极光白White o o o o o o o 耀岩黑Black o o o o o o o 冷铂银Silver o o o o o o o 冰河蓝Blue o o o o o o o 钛金灰Gray o o o o o o o 烈焰红Red o o o o o o o 内饰颜色Interior color星罗深灰织物Dark grey fabric s s--s--织锦浅灰PVC+织物双拼Brocade light greyPVC+Double fabric--o o---织锦深灰PVC+织物双拼Brocade dark greyPVC+Double fabric--o o---雅光灰黑真皮Elegant light grey blackleather-----o o马鞍棕真皮Saddle brown leather-----o o选装附件包Optional accessoriespackage运动装饰套装(后备箱防擦条+LED蓝光迎宾踏板 +运动金属操控踏板)Sports decorated suit (Trunk rubbing strip+LED blue light pedals+Manipulation of the pedal movement metal)舒适套装（全天候后备箱垫 +全天候绒面脚垫）Comfortable suit（All-weather trunk mat+All-weather suede mat)舒适升级套装（全天候后备箱垫 +全天候绒面脚垫+行车记录仪）Comfortable upgrade kit(All-weather trunk mat+All-weather suedemat+Tachograph)o(￥449）o(￥449）o(￥999）。

2020CSP-J初赛答案和分析

2020CCF非专业级别软件能力认证第一轮认证入门级（CSP-J）参考答案一、单项选择题（共15题，每题2分，共计30分）12345678910B AC BD B B C C D1112131415C D B B D二、阅读程序（共3题，除特殊说明外，判断题 1.5分，选择题3分，共计40分）1.√，×，√，×，C，D2.×，×，√，D，A，D3.×，√，×，C，B，D三、完善程序（共10题，每题3分，共计30分）第1题第2题1234512345D D D A D C C C B B【解析】一、单项选择题1.每个存储单元都会被分配一个地址，我们可以访问物理地址进行读取/写入数据。

2.编译器的作用。

3.^为与，V为或，只有D正确。

4.每个像素占32位，4字节。

2048*1024个像素占2048*1024*4/1024/1024=8M。

5.这个是进行优化的冒泡排序。

不优化的冒泡排序是这样的，我们需要n-1趟排序，第i趟我们就可以排好第i大的位置(1<=i<=n-1）,所以我们每次仅需要排第一个到n-i+1的即可。

然后我们再来看题目的伪代码，设置一个flag从n开始，直到flag为1才结束。

每次k=flag-1，也就是需要排序的倒数第二个，并设置flag=1。

然后从头到需要排序的，如果前面的大那么就交换，并记下flag。

那么下一次循环就会从更新的flag开始。

那如果已经从小到大排好序了，那么也不会交换，也不会更新flag，直接就结束循环了。

6.temp为递归调用前n-1个求得的，如果temp小于A[n]，答案就是temp，否则为A[n],这是找小的。

递归下去，就找到最小的了。

7.链表就是为了解决数组插入删除需要移动元素以及扩展麻烦的这个问题，当然也带来了不可随机访问的问题，他是用指针进行存储的，存储的是下一个的位置。

8.也就是形成一棵树的时候，树每两点均联通。

2020秋雅礼高一期中考试数学试卷及答案

上勹;二 B
c
D
二、多项选择题：本题共4小题，每小题5分，共20分．在每小题给出的选项中，有多项符合题目要求．全部选对的得5分有选错的得0分，部分选对的得3分．
9. 给出下面四个推断，其中正砚的为（
A. 若a,
bE(O, +oo),
则幻？匀 ab
B若x, yE(O, +oo)则lgx+lgy�勾厄�
An(乌B)等于（ A. {2, 5}
B. {3,6}
C. {2, 5, 6)
D. {2,3,5,6,8}
2. 下列各组函数中，表示同一个函数的是（ A. y=x-1和y=x1 -I x+I
C. f(x)=x'和g(x)=(x+I)'
B. y=x。和y=I
伍）2 伍） D. f(x)=—— 和g(x)=�2
A. 充分不必要条件 C. 充要条件
B. 必要不充分条件 D. 既不充分也不必要条件
丁．馀.ll)�o,..=I叶
'J= j)(..一I\屯(1,too)上？
0
"2.
芫尸\,<.-o..\
1江伲灼）上？
厌\°'�\
券氏岫I jl''�耘伶=Ix一. 叫在Q,t'f9)上
乃伤叫衿伪夫令不父岳�1气
私达A
D若 x>O 时， f(x)=x2 -2x, 则 x<O 时， f(x)=-x'-2 x
10.fWt.
A: 仲）＝才lo)'S) 佃：：0, 赵彴 P.>; 卡�)l.1�对众．＂顷订徇
: . ��)tt启)::.-lbtl=-IS

乙卷英语答案解析-“超级全能生”2020高考全国卷24省1月联考乙卷答案解析-英语

恐慌

文章大意本文是一篇说明文主要介绍了几种减压的
词汇积累&("$'37(+&5=负面的消极的
方法
:$&34%=恐慌!:*%'$1.(+&5=便携式的 )+$%':/*&(%=手机!%*'$%-+&5=旋转的
&*"0

解题思路根据上文中的" /(%($%()*+(,(-'3:)# 可
解题思路根据第三段第二句 6'&*'*&.-4*7(%)
8('$3.)$1*#'2(3"/'9%(8#4'3*& :.$& $&8 (;(%43)( 1#'
$883'3*&$..- '($4/() -*#
$1*#'*1<(4'37( )(''3&" $&8

去战胜挑战 5项意为世上无难事只怕有心人故选 5 C项意为时间就是金钱 J项意为失败乃成功之母 >项意为事实胜于雄辩
知$/**, 意为" 吸引# ! 故选 J! &!"%!推理判断题!
4*&'$4'23'/ U$%'/ #)3&"LC?CQ)5((: ?:$4(L('2*%,

2/34/ 4*&)3)')*0'/%((0$43.3'3()3& 8300(%(&':$%')*0'/(

DS423 产品手册说明书

P ro d u c t Ma n u a l D S423Ta ble o f C o n t en tsC h a pt e r1 B ef or e Y ou S t a rt21.1Pa ck a ge c o n t en ts2 1.2S y n o l o g y D S423 a t a gl a nce3 1.3S yst em m o de s a nd L ED indic a tors4 1.4O t he r L ED defini t i o n s6 1.5H a r d w a r e S p ecific a t i o n7 1.6S p a r e Pa rts81.7O pt i o n a l A cce ssor ie s9C h a pt e r2 H a r d w a r e C o m po nen ts in st a ll a t i o n102.1R ec o mmended too l s10 2.2P r ec a ut i o n s10 2.3I n st a ll d r i v e s14 2.4A dd a M em ory M o d u le to S y n o l o g y N A S16 2.5A dd a n M.2NVM e SS D to S y n o l o g y N A S182.6S t a rt up Y our S y n o l o g y N A S20C h a pt e r3 I n st a llD SM o n S y n o l o g y N A S213.1I n st a ll D SM w i t h W eb A ss i st a n t213.2L e a r n M or e22C h a pt e r4 S yst em Ma in t en a nce234.1R e p l a ce t he Ma lf u nc t i o ning F a n23C h a pt e r5 T rou ble s h oot ing325.1T rou ble s h oot ing checkli st32 5.2C o mm o n i ssu e s r e so l ut i o n33 5.3B ef or e you c o n t a c t S y n o l o g y T echnic a l S upport37 5.4C o n t a c t ing S y n o l o g y T echnic a l S upport38 5.5G e tt ing inf or m a t i o n,hel p,a nd s e rv ice38C h a pt e r 1 B ef or e Y ou S t a rtT h a nk you f or pur ch a s ing t hi s S y n o l o g y pro d u c t ! B ef or e s e tt ing up your ne w S y n o l o g y N A S ,p le a s e check t he p a ck a ge c o n t en ts to v e r if y t h a t you h a v e r ecei v ed t he i t em s bel ow . A l so , m a ke sur e to r e a d t he s a fe ty in stru c t i o n s c a r ef u ll y to a vo id h a r ming yours elf or d a m a ging your S y n o l o g y N A S .N ot e s :A ll im a ge s bel ow a r e f or ill ustr a t i v e purpos e s o nl y , a nd m a y diffe r f ro m t he a c tu a l pro d u c t .1.1 Pa ck a ge c o n t en tsC o n t a c t your r e s elle r if your p a ck a ge i s mi ss ing a n y o f t he bel ow c o n t en ts :Ma in u ni t x 1AC pow e r c or d x 1AC pow e r a d a pt e r x 1RJ 45 L A N c a ble x 1S c r e ws f or 2.5" d r i v e s x 18H a r d d r i v e tr a y ke y x 21.2S y n o l o g y D S423 a t a gl a nceN o.Na me D e s c r i pt i o n1ST A TUSI ndic a torD i sp l a ys t he st a tus o f t he syst em.F or m or e inf or m a t i o n,s ee"S yst em m o de s a nd L ED indic a tors".2D r i v e S t a tusI ndic a torD i sp l a ys t he st a tus o f e a ch d r i v e.F or m or e inf or m a t i o n,s ee"O t he r L ED indic a tors".3D r i v e T r a y L o ck L o ck or u nl o ck d r i v e tr a ys.4US B3.2G en1P ortC o nnec t e xt e r n a l d r i v e s or ot he r US B de v ice s to t he S y n o l o g yN A S he r e.5P ow e r B utto nP r e ss to pow e r o n your S y n o l o g y N A S.T o pow e r o ff your S y n o l o g y N A S,pr e ss a nd h o ld u n t il youhe a r a bee p sou nd a nd t he P ow e r L ED st a rts fl a s hing.6D r i v e T r a y I n st a ll d r i v e s(h a r d di s k d r i v e s or so lid st a t e d r i v e s)he r e.7L A N P ort C o nnec t ne twor k c a ble he r e.8R E S E T B utto nM o de1 P r e ss a nd h o ld u n t il you he a r a bee p sou nd to r e stor e t he I P a dd r e ss,D NS s e rv e r,a nd p a sswor d f or t he a dmina cc ou n t to def a u l t.M o de2 P r e ss a nd h o ld u n t il you he a r a bee p,r ele a s e t heb utto n immedi a t el y,t hen pr e ss a nd h o ld a g a in w i t hin10s ec o nd s to r ein st a ll D i s k S t a t i o n Ma n a ge r D SM .F or de t a iled inf or m a t i o n o n h ow to r e s e t your S y n o l o g y N A S,p le a s e r efe r to t hi s a rt icle.9US B3.2G en1P ortC o nnec t e xt e r n a l d r i v e s or ot he r US B de v ice s to t he S y n o l o g yN A S he r e.10P ow e r P ort C o nnec t pow e r c or d he r e.11F a n D i spos e s o f e x ce ss he a t a nd c oo l s t he syst em.I f t he f a n m a lf u nc t i o n s,t he S y n o l o g y N A S w ill emi t a bee p ing sou nd.12K en s ing to nS ec ur i ty S l otA tt a ch a K en s ing to n s ec ur i ty l o ck he r e.1.3S yst em m o de s a nd L ED indic a torsS yst em m o de s defini t i o n sT he r e a r e7syst em m o de s in S y n o l o g y N A S.T he S yst em m o de s a nd t hei r defini t i o n s a r e a s bel ow:S yst em m o de D efini t i o nP ow e r ing o n S y n o l o g y N A S i s pow e r ing o n w hen you pr e ss t he pow e r b utto n or r e st a rt ing w hen you ru n op e r a t i o n s in D SM.D ur ing t he b oot up pro ce ss,t he de v ice a l so p e r f or m s h a r d w a r e ini t i a li z a t i o n,su ch a s h a r d w a r e r e s e t or BI OS ini t i a li z a t i o n.S h utt ing d ow n S y n o l o g y N A S i s s h utt ing d ow n a s a r e su l t o f pr e ss ing t he pow e r b utto n or op e r a t i o n in D SM.D SM n ot r e a d y D SM i s n ot r e a d y f or us e.T hi s c ou ld ei t he r be:S y n o l o g y N A S i s pow e r ed o n,b ut D SM i s n ot prop e r l yin st a lled.S y n o l o g y N A S i s c urr en t l y pow e r ing o n a nd ini t i a li z ings e rv ice s nece ss a ry f or D SM to f u ll y f u nc t i o n.T he a tt a ched UPS de v ice h a s in su fficien t pow e r;D SM stopsa ll s e rv ice s to pr e v en t d a t a l oss(en t e rs s a fe m o de).D SM i s r e a d y f or us e D SM i s f u ll y f u nc t i o ning,a nd us e rs c a n s ign in.H ibe r n a t i o n S y n o l o g y N A S h a s been idle f or a w hile a nd i s n ow in H ibe r n a t i o n m o de.A pp lic a t i o n C e rt a in p a ck a ge s/s e rv ice s(e.g.,USBC opy a nd F ind me s e rv ice) w hile in op e r a t i o n w ill c o n tro l t he a c t i o n s o f t he L ED.A f t e r t he op e r a t i o n i s c o m p le t e,t he L ED indic a tor w ill r e tur n to i ts n or m a l st a t e.P ow e r ed o ff S y n o l o g y N A S i s pow e r ed o ff.I den t if y S yst em M o de sY ou c a n iden t if y t he syst em m o de t h rou gh t he POW E R a nd ST A TUS L ED indic a tors.P le a s e r efe r to t he t a ble bel ow f or m or e de t a il s.S yst em M o dePOW E R L ED ST A TUS L EDB l u e G r een O r a ngeP ow e r ing o n B linking O ff O ffS h utt ing d ow n B linking S t a t ic O ff/S t a t ic1D SM n ot r e a d y S t a t ic B linking O ff/B linking1D SM i s r e a d y f or us e S t a t ic S t a t ic O ff/S t a t ic1H ibe r n a t i o n S t a t ic O ff O ff/S t a t ic1A pp lic a t i o n S t a t ic S w i t chingP ow e r ed o ff O ff O ff O ffN ot e s:I f t he ST A TUS L ED r em a in s st a t ic or a nge or c o n t in uous l y blink s or a nge,t hi s indic a t e st he r e a r e syst em e rrors su ch a s f a n f a il ur e,syst em ov e r he a t ing,or vo l u me deg r a de.P le a s e s ign in to D SM f or de t a iled inf or m a t i o n.T r a n s i t i o n s be tw een S yst em M o de sT o be tt e r u nde rst a nd t he tr a n s i t i o n be tw een syst em m o de s,p le a s e r efe r to t he e x a m p le s bel ow:P ow e r ed o n w i t h n o D SM in st a lled:P ow e r ed o ff>P ow e r ing o n>D SM n ot r e a d yP ow e r ed o n w i t h D SM in st a lled:P ow e r ed o ff>P ow e r ing o n>D SM n ot r e a d y>D SM i s r e a d y f or us eE n t e r ing hibe r n a t i o n t hen w a king up f ro m hibe r n a t i o n:D SM i s r e a d y f or us e>I n hibe r n a t i o n>D SM i s r e a d y f or us eS h ut d ow n:D SM i s r e a d y f or us e>S h utt ing d ow n>P ow e r ed o ffP ow e r f a il ur e w i t h UPS a tt a ched:D SM i s r e a d y f or us e>D SM n ot r e a d y(d u e to pow e r f a il ur e,D SM en t e rs s a fe m o de)>S h utt ing d ow n>P ow e r ed o ff>P ow e r ing o n(pow e r h a s r ec ov e r ed,D SM w ill r eb oot)>D SM n ot r e a d y>D SM i s r e a d y f or us e1.4O t he r L ED defini t i o n sL ED I ndic a tor C o l or S t a tus D e s c r i pt i o nS t a t ic D r i v e r e a d y a nd idleD r i v e st a tusG r eenB linking A cce ss ing d r i v eO r a nge1S t a t ic L o c a t ing d r i v eD r i v e de a c t i v a t ed b y us e rP ort di s a bled2D r i v e he a l t h st a tus i s C r i t ic a l or F a ilingR em ov ing t hi s d r i v e w ill c a us e syst emd a m a ge;t hi s i s t he o nl y d r i v e w i t h D SMin st a lledO ff N o in t e r n a l D r i v eR e a r1G b E L A N (o n upp e r s ide o fj a ck)G r eenS t a t ic N e twor k c o nnec t edB linking N e twor k a c t i v eO ff N o ne twor kR e a r1G b E L A N (o n l ow e r s ide o fj a ck)G r eenS t a t ic1G b ps c o nnec t edO r a nge100M b ps c o nnec t ed O ff10M b ps c o nnec t ed/N o ne twor kN ot e s:W hen t he d r i v e L ED indic a tor i s or a nge,w e r ec o mmend you s ign in to D SM a nd g o to S tor a ge Ma n a ge r >HDD/SS D f or m or e inf or m a t i o n.P le a s e try to r e st a rt your S y n o l o g y N A S or r e-in s e rt t he d r i v e s,t hen ru n t he HDD/SS D m a n u f a c tur e r's di a gn ost ic too l to check t he he a l t h st a tus o f t he d r i v e s.I f you c a n s ign in to D SM,p le a s e ru n t he b u il t-in S.M.A.R.T.t e st to s c a n t he d r i v e s.I f t he pro blemr em a in s u n r e so l v ed,p le a s e c o n t a c t S y n o l o g y T echnic a l S upport f or hel p.1.5H a r d w a r e S p ecific a t i o nI t em D S423C PU I n t el C ele ro n J4125R A M DD R42GBC o m p a t ibleD r i v e T yp e•3.5"/2.5"S A T A x4•M.22280NVM e SS D x2E xt e r n a l P ort•US B3.2G en1x2L A N P ort1G b E RJ 45 x2 S i z e H x W x D (mm)166x199x223 W eigh t(kg) 2.18A genc y C e rt ific a t i o n • FCC C l a ssB • CEC l a ss B • UK CA • B SM I C l a ss B •EAC • V CCI • CCC • R C M • K C • R o H S C o m p li a n tHDD H ibe r n a t i o n Y e s S ched u led P ow e r O n /O ffY e s Wa ke o n L A NY e sE n v i ro nmen t R e qu i r emen t • L ine vo l t a ge : 100V to 240V AC• F r e qu enc y : 50 / 60H z• O p e r a t ing T em p e r a tur e : 32˚F to 104˚F 0˚C to 40˚C • S tor a ge T em p e r a tur e : 5˚F to 140˚F 20˚C to 60˚C• R el a t i v e H u midi ty : 5% to 95% R HN ot e s :M o del sp ecific a t i o n s a r e su bjec t to ch a nge w i t h out n ot ice . R efe r to S y n o l o g y w eb s i t e f or t he l a t e st inf or m a t i o n .1.6 S p a r e Pa rtsV i s i t S p a r e Pa rts if you need to r e p l a ce syst em f a n s , di s k tr a ys , or pow e r supp l y u ni ts .M o del Na meP ic tur eD e s c r i pt i o nD i s k T r a y T yp e D 93.5"/2.5" D r i v e T r a y W i t h L o ckFA N 92 92 25_1S yst em F a n 92 92 25 mm1.7O pt i o n a l A cce ssor ie sW i t h S y n o l o g y a cce ssor ie s,you c a n c usto mi z e your S y n o l o g y N A S to fi t diffe r en t b us ine ss en v i ro nmen ts w i t h out worry ing a b out c o m p a t ibili ty a nd st a bili ty.R efe r to S y n o l o g y P ro d u c tsC o m p a t ibili ty L i st f or m or e inf or m a t i o n.C h a pt e r2 H a r d w a r e C o m po nen tsin st a ll a t i o n2.1R ec o mmended too l sT hi s s ec t i o n li sts t he r e qu i r ed a nd opt i o n a l too l s us ed in t he in st a ll a t i o n pro ced ur e s.P hilli ps#2s c r e w d r i v e r(w i t h a c ross t i p)A t le a st o ne3.5"or2.5"S A T A d r i v e(s ee he r e f or c o m p a t ible m o del s)C a ut i o n:I f you in st a ll a d r i v e t h a t c o n t a in s d a t a,t he syst em w ill f or m a t t he d r i v e a nd e r a s e a lle x i st ing d a t a.B a ck up a n y im port a n t d a t a bef or e in st a ll a t i o n.N ot e s:I f a n a uto m a t ic s c r e w d r i v e r i s us ed,s e t i ts torqu e r e a ding to4.0(+/ 0.3 kgf-cm.2.2P r ec a ut i o n sB ef or e in st a lling or r em ov ing a n y c o m po nen ts in your S y n o l o g y N A S,r e v ie w a ll s a fe ty inf or m a t i o n.C a ut i o n:L e a v ing str a y or l oos e s c r e ws in s ide your S y n o l o g y N A S m a y s e v e r el y d a m a ge i tsc o m po nen ts.A vo id d ropp ing a n y me t a llic o bjec ts in to t he N A S,su ch a s p a p e r cli psa nd h a i rp in s.D o n ot pu ll a c a ble b y i ts c o nnec tor or i ts pu ll t a b w hen di s c o nnec t ing i t.C e rt a inc a ble s h a v e c o nnec tors w i t h l o cking t a b s or t h u mb-s c r e ws t h a t m ust be r ele a s edbef or e di s c o nnec t ing t he c a ble.W hen di s c o nnec t ing a c a ble,kee p i t e v enl y a ligned toa vo id bending t he c o nnec tor p in s.W hen c o nnec t ing a c a ble,m a ke sur e t h a t t he portsa nd t he c o nnec tors a r e c orr ec t l y or ien t ed a nd a ligned.I f you need to m ov e your S y n o l o g y N A S,ge t so me o ne to a ss i st you.D o n ot a tt em pt tolif t i t o n your ow n to pr e v en t inj ury.Ma ke sur e t h a t your S y n o l o g y N A S i s wor king c orr ec t l y bef or e in st a lling opt i o n a lh a r d w a r e c o m po nen ts.I f your S y n o l o g y N A S i s n ot wor king c orr ec t l y,s ee t he"T rou ble s h oot ing"ch a pt e r to d o b a s ic trou ble s h oot ing.I f t he pro blem c a nn ot beso l v ed,s ee t he s ec t i o n"G e tt ing inf or m a t i o n,hel p,a nd s e rv ice"f or m or e inf or m a t i o n.A l w a ys c a r ef u ll y h a ndle syst em c o m po nen ts(su ch a s P CI e c a r d s,mem ory m o d u le s,a nd syst emb o a r d s)b y t he edge s or t he f r a me.D o n ot tou ch so lde r j o in ts,p in s,ore xpos ed ci r c u i try.D o n ot p l a ce p a rts a nd ot he r c o m po nen ts(su ch a s P CI e c a r d s,mem ory m o d u le s,a ndsyst em b o a r d s)o n t he top c ov e r o f t he N A S or ot he r me t a l sur f a ce s.O nl y sp ecific S y n o l o g y N A S support t he h ot-sw a pp ing o f c o m po nen ts a nd a r ede s igned to op e r a t e s a fel y w hile i t i s tur ned o n.B ef or e wor king in s ide your S y n o l o g y N A SP ow e r o ff t he S y n o l o g y N A S,incl u ding a ll a tt a ched p e r i p he r a l s.D i s c o nnec t t he S y n o l o g y N A S f ro m t he elec tr ic a l out le t a nd di s c o nnec t t he p e r i p he r a l s.A f t e r wor king in s ide your S y n o l o g y N A SR ec o nnec t t he p e r i p he r a l s a nd c o nnec t t he S y n o l o g y N A S to a n elec tr ic a l out le t.P ow e r o n t he a tt a ched p e r i p he r a l s a nd t hen pow e r o n t he S y n o l o g y N A S.P r e v en t ing elec trost a t ic di s ch a r geS t a t ic elec tr ici ty di s ch a r ge f ro m a finge r or ot he r c o nd u c tors migh t le a d to syst em h a l t,l oss o f d a t a,or ot he r d a m a ge s to syst em b o a r d s or ot he r st a t ic-s en s i t i v e c o m po nen ts.T hi s typ e o f d a m a ge m a y a l so r ed u ce t he life e xp ec t a nc y o f t he S y n o l o g y N A S.P r e v en t e xposur e to st a t ic elec tr ici ty b y d o ing t he f o ll ow ing:A vo id h a nd c o n t a c t b y tr a n sport ing a nd stor ing h a r d w a r e c o m po nen ts in st a t ic-s a fec o n t a ine rs.K ee p elec trost a t ic-s en s i t i v e h a r d w a r e c o m po nen ts in t hei r c o n t a ine rs u n t il t he y a rr i v e a tst a t ic-f r ee wor k st a t i o n s.P l a ce h a r d w a r e c o m po nen ts o n a g rou nded sur f a ce or tou ch t hem bef or e r em ov ing t hem f ro m t hei r c o n t a ine rs.A vo id tou ching j o in ts,p in s,le a d s,or ci r c u i try.A l w a ys be prop e r l y g rou nded w hen tou ching a st a t ic-s en s i t i v e h a r d w a r e c o m po nen t ora ss embl y.W hen h a ndling a h a r d w a r e c o m po nen t,c a r ef u ll y h o ld i t b y t he edge s or t he f r a me.U s e a n elec trost a t ic-di s ch a r ge wr i st str a p or ot he r g rou nd syst em s.T he S y n o l o g y N A S s h ou ld be p l a ced o n a n a n t i-st a t ic m a t E S D m a t).T he S y n o l o g y N A S w ill prov ide st a ndb y pow e r w hen i t i s c o nnec t ed to AC pow e r e v en if i t i s pow e r ed o ff.D a m a ge c a n be d o ne to t he N A S if a c o nd u c tor i s a cciden t a ll y tou ched a nd p a rtsa r e s h ort-ci r c u i t ed u nde r t hi s c o ndi t i o n.B ef or e r em ov ing t he top r e a r c ov e r,m a ke sur e t he ACpow e r supp l y i s di s c o nnec t ed.Sa fe ty in stru c t i o n sK ee p a w a y f ro m di r ec t su nligh t a nd chemic a l s.E n sur e a st a ble en v i ro nmen tw i t h n o a b rupt ch a nge s in t em p e r a tur e or h u midi ty.P l a ce t he u ni t r igh t s ide up a t a ll t ime s.K ee p t he u ni t a w a y f ro m li qu id s.B ef or e cle a ning,u n p l u g t he pow e r c or d(s)a nd us e a d a m p cl ot h to w i p e t hesur f a ce.D o n ot us e chemic a l a e roso l cle a ne rs.T o pr e v en t t he u ni t f ro m f a lling ov e r,d o n ot p l a ce i t o n c a rts or a n y u n st a blesur f a ce s.W hen s e tt ing up t hi s pro d u c t,us e o nl y S y n o l o g y-prov ided or de s ign a t edc a ble s,pow e r c ord s,PSU s,a nd powe r a d a pt e rs t h a t a dhe r e to l o c a lr eg u l a t i o n s a nd s a fe ty r e qu i r emen ts.E n sur e t he pow e r c or d(s)a r e p l u ggedin to t he c orr ec t pow e r supp l y vo l t a ge a nd t h a t t he AC vo l t a ge prov ided i sc orr ec t a nd st a ble.F a il ure to d o so m a y r e su l t in m a lf u nc t i o n s or fi r e s.D o n ot us e S y n o l o g y-prov ided a cce ssor ie s o n n o n-S y n o l o g y pro d u c ts.Wa r ning,elec tr ic s h o ck h a z a r d.T o r em ov e a ll elec tr ic a l c urr en t f ro m t hede v ice,en sur e t h a t a ll pow e r c or d s a r e di s c o nnec t ed f ro m t he pow e r sour ce.T he r e i s a r i s k o f e xp l os i o n if t he b a tt e ry i s r e p l a ced w i t h a n inc orr ec t typ e.D i spos e o f us ed b a tt e r ie s a ppropr i a t el y.P ow e r c or d(s)m ust be p l u gged in to a so cke t-out le t w i t h e a rt hingc o nnec t i o n.K ee p your b o d y p a rts a w a y f ro m a m ov ing f a n.T hi s pro d u c t m ust be in st a lled b y qu a lified p e rso nnel in a r e str ic t ed a cce ssl o c a t i o n(e.g.,dedic a t ed e qu i p men t roo m s,s e rv ice cl os e ts,e t c.).S yst em r eli a bili ty g u ideline sT o g u a r a n t ee a de qu a t e syst em c oo ling a nd r eli a bili ty,f o ll ow t he syst em r eli a bili ty g u ideline s li st ed bel ow.L e a v e a de qu a t e sp a ce a rou nd t he S y n o l o g y N A S to en sur e t h a t i ts c oo ling syst em wor k s w ell.L e a v e a pprox im a t el y50mm 2inche s)o f op en sp a ce a rou nd t he f ro n t a nd r e a r o f t heS y n o l o g y N A S.D o n ot p l a ce o bjec ts in f ro n t o f t he f a n s.F or prop e r c oo ling a nd a i r fl ow,in st a ll t he S y n o l o g y N A S c ov e r bef or e you pow e r i t o n.O p e r a t ing a S y n o l o g y N A S w i t h out i ts c ov e r migh t d a m a ge S y n o l o g y N A S c o m po nen ts.I f your S y n o l o g y N A S h a s a i r d u c ts or a i r b a ffle s,d o n ot r em ov e t hem w hile t he S y n o l o g y N A Si s ru nning.O p e r a t ing t he S y n o l o g y N A S w i t h out t he a i r d u c ts or a i r b a ffle s migh t c a us e yoursyst em to ov e r he a t.O p ening or r em ov ing t he S y n o l o g y N A S top c ov e r w hile t he syst em i s pow e r ed o n m a y e xpos e you to a r i s k o f elec tr ic s h o ck.I f you m ust pow e r o n t he S y n o l o g y N A S w i t h out i ts top c ov e r,en sur e t h a t n o o ne i s ne a r t heS y n o l o g y N A S a nd t h a t n o too l s or ot he r o bjec ts h a v e been lef t in s ide i t.D o n ot op e r a t e t he syst em w i t h out S y n o l o g y N A S c ov e r f or a d ur a t i o n e x ceeding fi v e min ut e s.W hen r e p l a cing a h ot-sw a p d r i v e,in st a ll t he ne w h ot-sw a p d r i v e a s soo n a s poss ible.B a ck up a ll im port a n t d a t a bef or e you m a ke ch a nge s to d r i v e s.2.3I n st a ll d r i v e sT o r em ov e t he d r i v e tr a y,pu ll out t he d r i v e tr a y h a ndle in t he di r ec t i o n a s s h ow n in t he im a ge bel ow.L o a d d r i v e s in t he d r i v e tr a ys.F or3.5"d r i v e s: R em ov e t he f a st ening p a nel s f ro m t he s ide s o f t he d r i v e tr a y.P l a ce t hed r i ve in t he d r i v e tr a y.T hen in s e rt t hef a st ening p a nel s to s ec ur e t he d r i v e in p l a ce.F or2.5"d r i v e s: R em ov e t he f a st ening p a nel s f ro m t he s ide s o f t he d r i v e tr a y a nd stor et hem in a s a fe p l a ce.P l a ce t he d r i v e in t he a r e a o f t he d r i v e tr a y indic a t ed in t he im a gebel ow.T ur n t he tr a y ups ide d ow n a nd t igh t en t he s c r e ws to s ec ur e t he d r i v e in p l a ce.I n s e rt t he l o a ded d r i v e tr a y in to t he em pty d r i v e b a y a nd pus h i t b a ck u n t il you he a r a clickw hen t he tr a y i s l o cked in to p l a ce.N ot e s:Ma ke sur e t he tr a y i s c o m p le t el y in s e rt ed.O t he rw i s e,t he d r i v e migh t n ot f u nc t i o nprop e r l y.I n s e rt t he h a r d d r i v e tr a y ke y in to t he h a r d d r i v e tr a y l o ck,tur n t he ke y cl o ck w i s e(to t he"I"pos i t i o n)to l o ck t he h a r d d r i v e tr a y h a ndle,a nd t hen r em ov e t he ke y.R e p e a t t he st e ps a b ov e to in st a ll a ll pr e p a r ed d r i v e s.D r i v e s a r e n u mbe r ed a s s h ow n bel ow.N ot e s:I f you p l a n to c r e a t e a R AID vo l u me,w e r ec o mmend in st a lling d r i v e s o f iden t ic a l s i z e tom a ke t he be st us e o f d r i v e c a p a ci ty.2.4A dd a M em ory M o d u le to S y n o l o g y N A SO pt i o n a l S y n o l o g y mem ory m o d u le i s de s igned to e xp a nd t he mem ory o f your S y n o l o g y N A S.F o ll ow t he st e ps bel ow to in st a ll,check,or r em ov e a mem ory m o d u le o n your S y n o l o g y N A S.T o in st a ll t he mem ory m o d u leS h ut d ow n your S y n o l o g y N A S.D i s c o nnec t a ll c a ble s f ro m your S y n o l o g y N A S to pr e v en t poss ible d a m a ge.R em ov e t he d r i v e tr a ys f ro m t he d r i v e b a ys.A n em pty mem ory s l ot i s l o c a t ed o n t he inne r-r igh t s ide o f your S y n o l o g y N A S.N ot e s:W hen you r em ov e t he d r i v e tr a ys,s en s i t i v e in t e r n a l c o m po nen ts a r e e xpos ed.A vo id tou ching a n yt hing ot he r t h a n t he mem ory a ss embl y w hen r em ov ing ora dding mem ory.I n s e rt t he ne w mem ory m o d u le in to t he em pty s l ot:a A lign t he s m a ll g a p be tw een t he g o ld c o nnec tors o f t he mem ory m o d u le w i t h t he n ot ch o nt he em pty s l ot.I n s e rt t he mem ory m o d u le in to t he s l ot.Ma ke sur e t h a t t he m o d u le i sprop e r l y in s e rt ed.b G en t l y pus h d ow n t he mem ory m o d u le u n t il you he a r a click.N ot e s:H o ld t he mem ory m o d u le b y i ts edge s a nd a vo id tou ching t he g o ld c o nnec tors.S y n o l o g y w ill n ot prov ide f u ll pro d u c t w a rr a n ty or t echnic a l support if a n o n-S y n o l o g y mem ory m o d u le i s us ed f or mem ory up g r a de.I n s e rt t he d r i v e tr a ys b a ck in to t he d r i v e b a ys.R ec o nnec t t he c a ble s r em ov ed in st e p1,t hen pr e ss t he pow e r b utto n to tur n o n yourS y n o l o g y N A S.T o m a ke sur e your S y n o l o g y N A S r ec o gni z e s t he ne w mem ory c a p a ci ty I n st a ll D i s k S t a t i o n Ma n a ge r D SM .P le a s e s ee"I n st a ll D SM o n S y n o l o g y N A S"f or m or einf or m a t i o n.S ign in to D SM a s a dmin or a us e r bel o nging to t he a dmini str a tors g roup.G o to C o n tro l Pa nel> I nf o C en t e r a nd check T ot a l P h ys ic a l M em ory.I f your S y n o l o g y N A S d o e s n ot r ec o gni z e t he mem ory or d o e s n ot st a rt up su cce ss f u ll y,p le a s em a ke sur e t h a t t he mem ory m o d u le i s in st a lled c orr ec t l y.T o r em ov e t he mem ory m o d u leF o ll ow st e p1to2o f t he"T o in st a ll t he mem ory m o d u le"s ec t i o n to s h ut d ow n your S y n o l o g yN A S,di s c o nnec t t he c a ble s a nd r em ov e t he d r i v e tr a ys.P us h t he le v e rs o n b ot h s ide s o f t he mem ory m o d u le outw a r d.T he mem ory m o d u le w ill be r ele a s ed f ro m i ts s l ot.H o ld t he mem ory m o d u le b y i ts edge s a nd r em ov e i t f ro m t he s l ot.I n s e rt t he d r i v e tr a ys b a ck in to t he d r i v e b a ys.R ec o nnec t t he c a ble s r em ov ed in st e p1,t hen pr e ss t he pow e r b utto n to tur n o n yourS y n o l o g y N A S.2.5A dd a n M.2NVM e SS D to S y n o l o g y N A SY ou c a n in st a ll up to two M.2NVM e2280SS D s o n your S y n o l o g y N A S.F o ll ow t he st e ps bel ow f or SS D m o d u le in st a ll a t i o n a nd r em ov a l.T o in st a ll a n M.2NVM e SS D m o d u leS h ut d ow n your S y n o l o g y N A S.D i s c o nnec t a ll c a ble s f ro m your S y n o l o g y N A S to pr e v en t poss ible d a m a ge.T he SS D s l ots a r e l o c a t ed a t t he b otto m o f your S y n o l o g y N A S.R em ov e t he two c ov e rs prot ec t ing t he m o d u le s.Y ou w ill s ee two em pty s l ots t h a t a r en u mbe r ed a s s h ow n bel ow.N ot e s:H o ld t he SS D m o d u le b y i ts edge a nd a vo id tou ching t he g o ld c o nnec tors.S t a rt f ro m t he s l ot1.I n s e rt your SS D m o d u le in to t he em pty s l ot:a A lign t he s m a ll g a p be tw een t he g o ld c o nnec tors o f t he SS D m o d u le w i t h t he n ot ch in t heem pty s l ot.I n s e rt t he m o d u le in to t he s l ot.Ma ke sur e t h a t t he m o d u le i s prop e r l y in s e rt ed.b P us h t he le v e r outw a r d a s s h ow n bel ow.W hile h o lding t he le v e r,pus h d ow n t he SS Dm o d u le,t hen r ele a s e t he le v e r to s ec ur e t he SS D m o d u le.R e p l a ce t he c ov e rs.I f needed,r e p e a t t he st e ps a b ov e to in st a ll a s ec o nd SS D m o d u le in to t he s ec o nd s l ot.R ec o nnec t t he c a ble s r em ov ed in st e p1,t hen pr e ss t he pow e r b utto n to tur n o n yourS y n o l o g y N A S.T o r em ov e t he M.2NVM e SS D m o d u leS h ut d ow n your S y n o l o g y N A S.D i s c o nnec t a ll c a ble s f ro m your S y n o l o g y N A S to pr e v en t poss ible d a m a ge.P us h t he le v e r outw a r d.T he m o d u le w ill pop up a nd be r ele a s ed f ro m t he s l ot.H o ld t he SS D m o d u le a nd r em ov e i t f ro m t he s l ot.R e p l a ce t he c ov e rs.R ec o nnec t t he c a ble s r em ov ed in st e p1,t hen pr e ss t he pow e r b utto n to tur n o n yourS y n o l o g y N A S.2.6S t a rt up Y our S y n o l o g y N A SU s e t he L A N c a ble to c o nnec t t he S y n o l o g y N A S to your sw i t ch,rout e r,or h u b.C o nnec t o ne end o f t he AC pow e r a d a pt e r to t he pow e r port o f your S y n o l o g y N A S.C o nnec to ne end o f t he AC pow e r c or d to t he AC pow e r a d a pt e r,a nd t he ot he r to t he pow e r out le t.P r e ss t he pow e r b utto n to tur n o n t he S y n o l o g y N A S.C o ng r a tu l a t i o n s!Y our S y n o l o g y N A S i s n ow o nline a nd de t ec t a ble f ro m a ne twor k c o m put e r.。

湖南省天壹名校联盟2020届高三12月大联考理科数学

!8!(!% C )
{
|)$-$6
C
ø

s
$
3
/"$,
¡

"
$$$,
O
a
4
$334455$"))%
+6% 6%
*-%
!
(!)% Â ",)%$0
槡 (%)×-)'$6)% '$5/"$, O !!
!9!(!% C ) gÛ$.ù 6 "$,1"!$!,! O Ü É ù ¾ è $$$! R 7 "!$) "7,!! (!)%Â" "7,!( $,,!$!0 (%)5Ê "$ "7,! Ü:Oí:Ñ!
ùú 01"$, OüýþOÿ !
,&9
.&!%
/&!'
Q R S ( ? ( + " @ ( A @ ( # B + %$ B
0&!"
2#*'%+($$
!'!{|#$% Bð"wÔ#1#*%+%0$ $&)%#*% OÐ0Ñ
!
3#$'
!"!$%&)('O & % » $$)!+)%))!!$×)3 )! )%3O $ ' 8 ($ ) 3 O Ñ
.&**!$%+
/&(* - $!)' (%$+ - )
0&*!$%+
%!{|$ ($1$ O
,&*%

全优卷 2020年人教版语文三年级上册生字试卷(含答案)

全优卷2020年人教版语文三年级上册生字一、字音。

1．[易错音]给下面词语中的加粗字选择正确的读音，用“√”画出来。

瞪眼（dèng dēng）嘴馋(chán cán) 缤纷(bīn bīng) 赠送（zēng zèng）2．[易错音]用“√”画出下列加粗字的正确读音。

鲫鱼(jíjì) 胸脯（púbú）诱人(yǒu yòu)(1)知有儿童挑(tiǎo tiāo)促织，夜深篱落一灯明。

(2)他的腿落(luòlào)下了残疾，走路一摇一晃(huǎng huàng)的。

(3)海参（cān shēn）到处（chǔchù）都是，在海底懒洋洋地蠕动。

3．[易错音]选出每组中读音错误的一项。

(1)①衣裳(yīshang) ②融化(róng huà) ③蒲公英（pǔgōng yīng）( )(2)①蟋蟀(xīshuāi) ②偶尔(ǒu ěr) ③忽然(hūrán) ( )(3)①呢喃(nínán) ②膝盖(qīgài) ③瞬间(shùn jiān) ( )(4)①糊涂（hútu）②缩句(suōjù) ③吞咽（tūn yān）( )4．[易错音]下列加粗字读音有误的一组是( )。

A．汇集(huì) 宣布(xuān) 橘子（jú）喇叭(lǎ)B．背诵( sòng) 讫异(zhái) 凌乱(líng) 悲哀（bēi）C．戒尺(jiè) 斧头（fǔ）牙齿(chǐ) 兀立(wù)D．诚实(chéng) 努力（nǔ）纪律(lǜ) 歧视(qí)5．[多音字]用“√”画出下列句子中加粗字的正确读音。

(1)只要回头看看胡萝卜先生走了多长(cháng zhǎng)的路，就可以知道他的这根胡子已经长(ch áng zhǎng)了多长(cháng zhǎng)了。

(完整版)sch壁厚等级对照表

承插焊管件（一）Socket Welding FittingsGB/T 14383、SH 3410、HG/T 21634、ASME B16.11、JIS B2316公称通径Nominal Pipe Size 承插孔深度Depth ofSocket壁厚Wall Thickness中心至承插孔底Center to Bottom of SocketAC min90°弯头、三通、四通90°Elbow、Tee、Cross45°弯头45°ElbowDN NPS J min SCH803000SCH1606000XXS9000SCH803000SCH1606000XXS9000SCH803000SCH1606000XXS90006 8 10 1/81/43/81010103.23.34.03.54.04.4---------111114111416---------8888811---------15 20 25 1/23/411013134.55.05.66.07.08.09.510.011.516192219222725283211131413141816192132 40 50 11/411/221313166.36.47.08.09.011.012.013.014.027323832384135385418212521252922252865 80 100 21/2341616198.910.010.012.513.8------------4157675764------------2932413235------------·本表列出的为承插焊管件各相同部分尺寸，不同标准规定的接管尺寸及承插孔径d1、流通孔径d2尺寸见承插焊管件的接管外径、承插孔径及流通孔尺寸表。

·当产品为异径时，流通孔d2的尺寸用异径公称通径相对的d2尺寸、中心至承插孔底的尺寸A与同径管件相同。

研究生考试 - 2020年GCP考试及答案

A. 药理机制
B. 药物剂量与效应关系
C. 药物剂虽与药物浓度 0. 药物浓度与效应关系
12为了达到监查目的，申办者应当，
A. 建立系统的、有优先顺序的、基于风险评估的方法
2
B. 对所有临床试验的监查范围和性质采用一致的方法 C. 与研究者商呈确定监查计划 0. 监查计划应当强调对所有数据和流程的监查 13. 以下哪一项不属千监查员的职责
D. 临床试验的设计、实施、记录、评估、结果报告和文件归档 16 探索性临床试验通常对受试者进行严格筛选，以保证受试者人群
A. 安全性 B. 伦理性
C. 同质性
0 . 有效性 17. 申办者应制定研究者手册修订的书面程序，审阅研究者手册通常频率是
A. 1 年 1 次
B. 1 年 2 次 C. 2 年 1 次 0. 3 年 1 次
A. 可能改变伦理委员会同戏戏见的问题
B. 可能影响受试者安全的问题
C. 可能影响临床试验实施的问题 0 . 严重不良享件 19.下列哪项不包括在试验方案内？
A. 试验目的 B. 试验设计 C. 病例数
D. 知惰同意书 20 探索性临床试验通常对受试者进行严格筛选，以保证受试者人群，
A. 安全性 B. 伦理性
C . 具有行政职位或一定的技术职称
D. 1b::f:J/, .}多卜者 f{ 代 (J i)、 •j;'.; /丿令 . 11,li 冗占了 I': . 』l、 r、巧 t'J JI 又 ;;,'. t i L', 七｀
25关于研究者和临床试验机构应当具有完成临床试验所需的必要条件，以下哪一项描写错误？
A. 监管所有研究人员执行试验方案，并采取措施实施临床试验的质虽管理。 B. 确保所有参加临床试验的人员充分了解试验方案及试验用药品 C 确保临床试验数据的其实、完整和准确

基于CNN-ResNet-LSTM模型的城市短时交通流量预测算法

2020年10月第43卷第5期北京邮电大学学报Journal of Beijing University of Posts and TelecommunicationsOct．2020Vol．43No．5文章编号：1007-5321（2020）05-0009-06DOI ：10．13190/j．jbupt．2019-243基于CNN-ＲesNet-LSTM 模型的城市短时交通流量预测算法蒲悦逸1，王文涵1，朱强1，陈朋朋1，2（1．中国矿业大学计算机科学与技术学院，徐州221116；2．中国矿业大学矿山数字化教育部工程研究中心，徐州221116）摘要：针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响，提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ＲesNet-LSTM ，将卷积神经网络（CNN ）、残差神经单元（ＲesNet ）和长短期记忆循环神经网络（LSTM ）集成到一个端到端的网络框架．利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征，并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度，可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合，得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合，得到城市区域的交通流量预测值．用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证，CNN-ＲesNet-LSTM 模型不仅在准确率方面比传统模型高，而且在保证预测准确率的情况下，模型使用的参数也少．关键词：短时交通流量预测；深度学习；长短期记忆循环神经网络；卷积神经网络中图分类号：TP18文献标志码：A收稿日期：2019-11-26基金项目：徐州市科技计划项目（KC18061）；国家自然科学基金项目（51674255）作者简介：蒲悦逸（1994—），男，硕士生．通信作者：陈朋朋（1983—），男，教授，E-mail ：chenp@cumt．edu．cn．Urban Short －Term Traffic Flow Prediction AlgorithmBased on CNN －ＲesNet －LSTM ModelPU Yue-yi 1，WANG Wen-han 1，ZHU Qiang 1，CHEN Peng-peng 1，2（1．School of Computer Science and Technology ，China University of Mining and Technology ，Xuzhou 221116，China ；2．Mine Digitization Engineering Ｒesearch Center of the Ministry of Education ，China University of Mining and Technology ，Xuzhou 221116，China ）Abstract ：With the continuous advancement of smart city construction ，urban short-term traffic flow fore-casting becomes more and more important．According to the influence of traffic flow characteristics and external factors on traffic flow forecast results ，the model CNN-ＲesNet-LSTM for urban short-term traffic flow forecasting is proposed．The model integrates convolutional neural networks （CNN ），residual neuralunits （ＲesNet ）and long-short-term memory networks （LSTM ）into an end-to-end network framework．The convolutional neural network is used to capture the local spatial characteristics of traffic flow ，and multiple residual neural units are added to deepen the network depth and improve the prediction accura-cy．On the other hand ，the long short-term memory-cycle neural network is used to capture temporal characteristics of traffic flow data．The output results of the two networks are combined by the correspond-ing weights to obtain the predicted results through the trajectory data．Finally ，the traffic flow prediction values of the urban areas are obtained by fusing with external factors．Through the verification of theCNN-ＲesNet-LSTM model by Beijing data，the model is not only higher in accuracy than the traditional model，but also has fewer parameters in the case of ensuring the accuracy of prediction．Key words：traffic flow forecasting；deep learning；long short-term memory network；convolutional neu-ral network智能交通系统（ITS，intelligent traffic system）的完善是建设智能城市的主要环节［1］，智能交通系统能缓解交通拥堵，减少车辆尾气排放，提高交通运营效率［2］．通过将卷积神经网络（CNN，convolutionalneural networks）、残差神经单元（ＲesNet，residualneural units）和长短期记忆循环神经网络（LSTM，long-short-term memory networks）集成到一个端到端的深度学习网络CNN-ＲesNet-LSTM，能同时考虑轨迹数据和外部因素对交通流量的影响，从而进行短时预测．经实验结果验证，模型在保证预测准确率的情况下，减少了模型的参数．传统的流量预测方法很难对大规模的数据进行准确预测［3－4］．深度学习已在许多领域被证明取得了成功，例如图像、音频和语言学习任务［5］，单一神经网络模型无法充分提取交通流量数据时空特征［6－8］．为了充分发挥各模型的优势，Bates和Granger［9］提出了组合预测的思想．众多研究人员开始用组合模型对交通流量进行预测［10-12］．1短时交通流量预测问题短时交通流量预测问题定义为：在一个确定的时间间隙内预测某一观测点在下一个时间间隙的交通流量，时间间隙通常选择5 30min，第i个观测点在第t个时间间隙的流量记作f i，t，在间隙T时，交通流量序列F=｛f i，t|i∈D，t=1，2，…，T｝（D是预测区域中全部的观测点），此时流量预测任务为预测间隙T+1的交通流量f i，T+1或者T+n的交通流量fi，T+n．然而，精确的预测受3个因素影响，设某一时间间隙的交通流量为X．1）临近性Xc =（Xt0－T h+3，Xt0－T h+2，Xt0－T h+1，…，Xt0）∈Ｒ2ˑMˑK其中Ｒ为轨迹集合，即每一个时间间隙的交通流量往往受前一个时间间隙流量的影响，同时也会影响下一个时间间隙的流量．随着人群上下班，一天中城市交通流量最为活跃的时间段分别为早、晚高峰．图1所示为北京市一天中进入某一区域的交通流量，可以看出，9：00、12：00、17：30的交通流量较多．图1北京市一天的交通流量2）趋势性Xt=（Xt0－T m+3，Xt0－T m+2，Xt0－T m+1，…，Xt0）∈Ｒ2ˑMˑK 图2所示为北京市某一区域2015-03-12—2015-06-12连续4个月在12号11：30—12：00的出租车流量，能够看出，人们喜欢在天气凉爽的月份出行，随着温度升高，人们越来越喜欢待在家里．图2北京市交通流量趋势性3）周期性Xp=（Xt0－T d+3，Xt0－T d+2，Xt0－T d+1，…，Xt0）∈Ｒ2ˑMˑK 由预测时间间隙之前多天与预测时间间隙相同的序列组成．城市区域的交通流量具有周期性，即同一月份中每一天相同时间间隙的车流大致相同，图3为2013-07-01—2013-07-07期间北京市从周一到周日12：30—13：00时的出租车入流的趋势图．可以看到，在工作日时进入该区域的出租车数量相近，而节假日进入该区域的出租车数量明显多于工作日．01北京邮电大学学报第43卷图3北京市交通流量周期性为了更好地考虑空间和时间上各因素对交通流量的影响，将城市区域根据经纬度划分成一个MˑN的网格地图，其中1个网格表示1个区域．第m 行第k列网格（m，k）的入流和出流定义为x in，m，k t =∑T r∈Ｒ|｛n＞1|hn－1（m，k）∧h n∈（m，k）｝|（1）x out，m，k t =∑T r∈Ｒ|｛n≥1|hn∈（m，k）∧h n+1 （m，k）｝|（2）图4CNN-ＲesNet-LSTM网络结构其中：T r：h1→h2→…→h Tr为Ｒ中的一个轨迹，h n为地理位置的坐标，h i∈（m，k）为点h n在网格（m，k）中．对每个时间间隙t，将MˑN个区域的入流（Xt）0，m，k=x in，m，kt和出流（X t）1，m，k=x out，m，kt为X t，Xt∈Ｒ2ˑMˑK．采取的时间间隙为30min，即每30min统计一次城市区域内所有网格的入流与出流情况，并建立时空矩阵P t为Pt=Xlon1，lat1…Xlon1，lat kXlon m，lat1…Xlon m，latk（3）2网络模型通过将卷积神经网络、残差神经单元和长短期记忆循环神经网络集成到一个端到端的深度学习网络，网络结构如图4所示．一方面使用卷积神经网路来捕获城市区域内交通数据的局部空间特征，并使用残差神经单元来加深网络的深度从而提高预测的准确性；另一方面，使用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量间数据的时间特征，然后将2个网络的输出利用相应的权重矩阵融合，最后与外部因素（天气、温度、风速等）融合，从而实现预测每个区域短时的交通流量．2.1卷积神经网络首先构建X c，X t和X p三个模块．这3个模块通过一个相同的二维卷积神经网络结构以模拟时间临11第5期蒲悦逸等：基于CNN-ＲesNet-LSTM模型的城市短时交通流量预测算法近性、趋势性以及周期性．卷积算子定义为f（W*X+b）（4）其中：f为激活函数，*为卷积运算，W为权重矩阵，b为偏置值．临近性、趋势性、周期性3个模块的卷积算子分别为X（l）c=(f∑l c j=1W（l）c_j*X t－j+b（l）)c（5）X（l）t=(f∑l t j=1W（l）t_j*X t－j+b（l）)t（6）X（l）p=(f∑l p j=1W（l）p_j*X t－j+b（l）)p（7）2.2残差神经元通过加入多个残差单元以解决模型过拟合问题，如式（8）所示，在卷积层的基础上增加了M个残差单元．X（l+1）c =X（l）c+ （X（l）c；θ（l）c），l=1，2，…，M（8）其中：为残差函数，θ（l）c为在l层的残差单元所有能够学习的参数．2.3长短期记忆循环神经网络LSTM的输入通常是序列数据，因此需要对初始输入数据进行处理，首先将卷积神经网络的每个输入，即图中的X c，X t，X p展开成一维矩阵，然后将其转换成适合LSTM网络的输入形式．通过不同门的功能，使得LSTM网络能够处理具有长期依赖性的交通流量数据．2.4融合在进行多源数据融合时，首先将X c，X t，X p利用权重矩阵进行融合得到轨迹数据X tra．Xtra =WcX c+W t X t+W p X p（9）其中为哈达马积．其次将外部数据X ext与轨迹数据X tra利用tanh 函数融合得到最终时间间隙t的交通流量预测值为槇X=tanh（Xext +Xtra）（10）其中：tanh为双曲正切函数，确保最终结果在［－1，1］．3实验3.1数据集描述利用北京市数据［13］对CNN-ＲesNet-LSTM模型进行验证，北京市数据由出租车自带GPS设备收集的出租车轨迹数据和北京市的外部因素数据组成，信息如表1所示．表1数据集信息参数数值数据类型出租车GPS数据时间跨度2013-07-01—2013-10-302014-03-01—2014-09-302015-03-01—2015-09-302015-11-01—2016-04-10时间间隙/min30外部因素天气情况16种天气类型（晴天，下雪等）温度/ħ［－24.6，41.0］风速/（mile·h－1）［0，48.6］3.2评价标准利用均方根误差（ＲMSE，root mean square er-ror）和平均绝对百分比误差（MAPE，mean absolute percentage error）对模型进行评价，ＲMSE和MAPE 是常见量化模型优劣的重要标准，其值分别为rＲMSE=1n∑ni=1（yi槇－yi）槡2（11）mMAPE=1n∑ni=1yi－槇yiyiˑ100（12）3.3超参数影响模型自身参数的改变同样会影响最终的预测结果．因此，为得到最好的预测结果，对模型使用的参数进行了自身的对比实验．首先，对卷积核尺寸大小从2ˑ2增加到7ˑ7时分别进行了实验，实验结果如图5（a）所示．当卷积核尺寸大小从2ˑ2到3ˑ3时，ＲMSE下降明显；当卷积核尺寸大小从3ˑ3变化到6ˑ6时，ＲMSE变化不很明显；而卷积核尺寸大小为7ˑ7时，ＲMSE变大．由于模型训练时长通常随着卷积核额的增大而加长，所以将卷积核尺寸大小设置为3ˑ3；其次，对残差神经单元的个数从7 13分别进行了实验，实验结果如图5（b）所示．随着残差神经单元从7增加到11，模型深度加深，ＲMSE一直减小．但是，当深度继续加深，即残差神经单元从11增加到13时，ＲMSE反而增大．因此选择的残差单元数为11．最后，对实验迭代次数进行比较，ＲMSE和MAPE的值分别如图5（c）和（d）所示，ＲMSE和MAPE均在150次时取得最小值．21北京邮电大学学报第43卷图5超参数影响3.4实验结果将提出的CNN-ＲesNet-LSTM模型与其他模型进行了比较，如表2所示．从预测结果来看，模型AＲIMA和循环神经网络（SimpleＲNN，GＲU，LSTM）对最终流量的预测误差比较大，由于提出的CNN-ＲesNet-LSTM模型充分考虑了交通流量的时空特征，所以CNN-ＲesNet-LSTM模型与其他6个模型在交通流量的短时预测相比，表现出了较好的结果，其ＲMSE值为16.10，MAPE值为1.699．从模型复杂程度上看，CNN-ＲesNet-LSTM模型在保证较好预测结果的基础上大大降低了模型的复杂程度，其参数数量为281054．表2实验结果对比模型模型参数参数数量ＲMSE MAPE AＲIMA无无20.29 4.370 CNN2层CNN，参数与CNN-ＲesNet-LSTM相同4278420.38 2.179 CNN3层CNN，参数与CNN-ＲesNet-LSTM相同15356819.51 2.070 SimpleＲNN3层SimpleＲNN，参数与CNN-ＲesNet-LSTM相同566699.9313.980 GＲU3层GＲU，参数与CNN-ＲesNet-LSTM相同1686680.9813.719 LSTM3层LSTM，参数与CNN-ＲesNet-LSTM相同2246674.1514.020 ConvLSTM2层ConvLSTM，参数与CNN-ＲesNet-LSTM相同55000218.65 2.030 ST-ＲesNet［13］2层CNN，参数与CNN-ＲesNet-LSTM相同226652816.69 1.910 CNN-ＲesNet-LSTM—28105416.10 1.6994结束语提出了一种新的能够对短时交通流量进行准确预测的组合学习模型CNN-ＲesNet-LSTM，可根据历史轨迹数据，结合外部因素对城市各个区域交通流量的变化进行预测．该模型将卷积神经网络与长短31第5期蒲悦逸等：基于CNN-ＲesNet-LSTM模型的城市短时交通流量预测算法期记忆循环神经网络集成到一个端到端的网络框架，分别捕获城市交通流量数据的局部空间特征和长依赖性之间的相关特征，并通过增加残差神经单元个数加深网络深度，以提高模型的预测准确性．为了验证模型的性能，利用北京市出租车GPS数据对模型进行了评估，并通过与多个常用的预测方法（AＲIMA，CNN，BasicＲNN，LSTM，GＲU，ST-ＲesNET，ConvLSTM）进行比较，证实了提出的模型拥有较高的准确性．因只按照经纬度将北京市进行网格划分，并未考虑交通路网的复杂性，下一步的研究将考虑复杂的交通路网信息，对具体的路段和地区进行分类研究，同时对其他城市的数据进行分析，从而增强模型的泛化能力，提高算法的普适性．参考文献：［1］陈湘军，阮雅端，陈启美，等．车辆图像稀疏特征表示及其监控视频应用［J］．北京邮电大学学报，2016（S1）：81-86．Chen Xiangjun，Ｒuan Yaduan，Chen Qimei，et al．Sparse feature representation of vehicle images and itssurveillance video application［J］．Journal of BeijingUniversity of Posts and Telecommunications，2016（S1）：81-86．［2］Zhang Nan，Wang Feiyue，Zhu Fenghua，et al．Dyna-CAS：computational experiments and decision support forITS［J］．IEEE Intelligent Systems，2008，23（6）：19-23．［3］Sun Bin，Cheng Wei，Goswami Prashant，et al．Short-term traffic forecasting using self-adjusting k-nearestneighbours［J］．IET Intelligent Transport Systems，2017，12（1）：41-48．［4］Castro-Neto M，Jeong Y S，Jeong M K，et al．Online-SVＲfor short-term traffic flow prediction under typicaland atypical traffic conditions［J］．Expert Systems withApplications，2009，36（3）：6164-6173．［5］Schmidhuber J．Deep learning in neural networks：an overview［J］．Neural Networks，2015，61：85-117．［6］Huang Wenhao，Song Guojie，Hong Haikun，et al．Deeparchitecture for traffic flow prediction：deep belief net-works with multitask learning［J］．IEEE Transactions onIntelligent Transportation Systems，2014，15（5）：2191-2201．［7］Lu Wenqi，Luo Dongyu，Yan Menghua．A model of traf-fic accident prediction based on convolutional neural net-work［C］∥20172nd IEEE International Conference onIntelligent Transportation Engineering（ICITE）．Singa-pore：IEEE，2017：198-202．［8］Zhao Zheng，Chen Weihai，Wu Xingming，et al．LSTM network：a deep learning approach for short-term trafficforecast［J］．IET Intelligent Transport Systems，2017，11（2）：68-75．［9］Bates J M，Granger C W J．The combination of forecasts ［J］．Journal of the OperationalＲesearch Society，1969，20（4）：451-468．［10］Shi Xingjian，Chen Zhourong，Wang Hao，et al．Convo-lutional LSTM network：a machine learning approach forprecipitation nowcasting［C］∥Advances in Neural Infor-mation Processing Systems．Montreal：Neural Informa-tion Processing Systems Foundation，2015：802-810．［11］段宗涛，张凯，杨云，等．基于深度CNN-LSTM-Ｒes-Net组合模型的出租车需求预测［J］．交通运输系统工程与信息，2018，18（4）：215-223．Duan Zongtao，Zhang Kai，Yang Yun，et al．Taxi de-mand prediction based on deep CNN-LSTM-ＲesNet com-bined model［J］．Journal of Transportation Systems En-gineering and Information Technology，2018，18（4）：215-223．［12］Wu Yuankai，Tan Huachun，Qin Lingqiao，et al．A hy-brid deep learning based traffic flow prediction methodand its understanding［J］．TransportationＲesearch PartC：Emerging Technologies，2018，90：166-180．［13］He Kaiming，Zhang Xiangyu，Ｒen Shaoqing，et al．Deep residual learning for image recognition［C］∥Pro-ceedings of the IEEE Conference on Computer Visionand PatternＲecognition．Las Vegas：IEEE ComputerSociety，2016：770-778．41北京邮电大学学报第43卷。

2020届神州智达高三诊断性大联考英语试题解析

对付兀戍．仗护牲吕
处. IJ fill'', ; JIil徇I(. 芯根祝弟段及弟．段(1 旬．飞otll rr>lliug bl!lck n1ltl1 沁 i�,·halll'nging"11f\11: 仆人儿)1\� 会
仙杀，fir/1\'I的'I牧fllH他小WI 百.)1「以f'i搭．从州的农l丈＇没想办沈对付)[I肉改选D.
ui
Chin,·"' arc
,n· o·, "r I . •.ii::) v,·ar�from·i1tH· d．vn,, 1)' to thl' lll'XI I人'L:' lll v l'ach dyn:, ty huilt it own (、;
to)飞.,、ord it�
. ..旷，＇、＂
妞］；如tur,·:.s "可知：．仇，-::1 貊)J丿外，多个朝代j1各纽1'1i)戊故 n;B
奖押祫,· 1.; ·比的人.[;,]他if肃Jf!I; 正能卅故.i111. , .·.,·
、、、 .. 、, :_>;;_ (' HU'l! 、j'l/1祈尥什HH•义，：'�. :,; �pq I父"Tl,i gi,r::; :t1<•C11", JClll<·cli(JI) h> <Jn\(·l)J\(-, ,y, Sc,·tnpl,、 .. If ii,心
^. 把他们的创心变为现卖＆故l•t <令．
.. ,'．
, ）
词义拈俜l迎