1.1使用工具

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机械制图教案-1.1绘图工具及使用

关键
加强绘图工具使用的训练
板
书
设
计
绪论
一、图样及其在生产中的作用
二、本课程的性质、任务、教学目标
三、教学内容和学习方法
第一节绘图工具及使用
一、绘图工具及其使用方法
二、其它绘图工具
课后
小结
本节课让学生们了解制图国家标准的相关规定以及绘图工具和仪器的使用和维护方法，并能独立正确使用，为以后的学习和工作打下良好的基础。
5、承前启后，为后续专业课奠定基础。
第一节绘图工具及使用
一、绘图工具及其使用方法
正确使用绘图工具，课提高图面质量和加快绘图速度。常用的绘图工具有以下几种：
1、绘图板、丁字尺和三角板
2、分规和圆规
3、比例尺
4、曲线板
5、铅笔
二、其他绘图工具
小结：总结本节课内容并布置课后作业
师生问好，强调课堂纪律。
提问学生到黑板完成练习题
详细讲解图样在制造和维修中的应用。
讲解本学科的任务和教学目标以及教学内容和学习方法。
详细讲解机械制图中绘图工具及其使用方法。
总结布置作业
3
5
10
30
30
10
2
机械图样与机械制造业图样有相类似之处，其绘图、读图方法均相同，所不同的是，许多专用零部件其机构、形状、功用有所不同。
二、本课程的性质、任务、教学目标
三、教学内容和学习方法
1、严格遵守国际标准和有关技术规定；
2、掌握正确的看图和绘图技能；
3、严格要求，树立对生产负责的思想；
4、联系实际，总结出机械绘图共性的规律；
教学设计
授课班级
授课日期第 1Biblioteka 2 课时课型新授

教科版六年级上册科学练习-1.1《使用工具》（含答案）

《使用工具》练习一、填空题1.利用机械即可（），又能（）。

2.（）又被人们习惯地称为工具。

3.常见的机械大都是由（）、（）、（）以及（）等基本组件组合而成的。

4.选择工具的前提是（）、（）。

5.取图钉比较方便的方法是（）；取木螺钉比较省力的工具是（），取钉子比较省力的工具是（）。

二、选择题1.螺丝刀、钉锤、剪子这些机械构造简单，又叫（）A.机械B.简单机械C.复杂机械D.装置2.翘起一块石头，使用的工具是（）A.木板B.绳子C.滑轮D.撬棍3.下列（）是机械A.螺丝刀B.钉锤C.剪子D.杠杆4.下列说法错误的是（）A.机械的种类繁多，而且比较复杂B.不同的工具有不同的用途C.不同工具的科学道理都是相同的D.人类很早就开始使用简单机械了5.油桶通过（）推上车，比较省力。

A.斜面B.杠杆C.滑轮D.轮轴三、简答题1.什么是机械？什么是简单机械？2.教室里的桌椅坏了，需要修理，这时候需要用到哪些工具呢？《使用工具》练习答案一、填空题1.减轻体力劳动提高工作效率解析：机械是能够改变力的大小和方向的装置，利用机械即可减轻体力劳动，又能提高工作效率。

2.简单机械解析：螺丝刀、钉锤、剪子这些构造很简单，称为简单机械。

而螺丝刀、钉锤和剪子又是工具，因此简单机械又被称为工具。

3.杠杆轮轴滑轮斜面4.省力使用方便5.用小刀或剪刀来撬用螺丝刀用羊角锤来撬二、选择题1.B解析：本题考察的是简单机械的概念。

2.D解析：翘起一块石头，使用的工具是撬棍。

3.D解析：螺丝刀、钉锤、剪子这些是简单机械；而只有杠杆是机械。

4. C解析：不同的工具有不同的用途，不同的工具有不同的科学道理。

5.A三、简答题1.机械是能使我们省力或方便的装置。

螺丝刀、钉锤、剪子这些机械构造很简单，又叫简单机械。

2.需要用的工具有螺丝刀、钉锤、钳子等。

1.1DNA重组技术的基本工具QRB

EcoRⅠ 限制酶
EcoRI特异识别什么序列？会切断什么化学键？形成什么末端？
什么叫黏性末端？
被限制酶切开的DNA两条单链的切口，带有几个伸出的核苷酸，他们之间正好互补配对，这样的切口叫黏性末端。
什么叫平末端？
当限制酶从识别序列的中心轴线处切开时，切开的DNA两条单链的切口，是平整的，这样的切口叫平末端。
名师面对面
（人教版）
GUANGZHOUBOYAN
学习目标
1、基因工程的原理。 2、基因工程的操作工具、种类和作用。 3、运用所学的DNA重组技术，模拟制作重组DNA分子模型。
胰岛素从猪、牛等动物的胰腺中提取，100Kg胰腺只能提取4-5g的胰岛素，其产量之低和价格之高可想而知。
将合成的胰岛素基因导入大肠杆菌，每 2000L培养液就能产生 100g胰岛素！使其价格降低了30%-50%!
可把黏性末端之间的缝隙缝合起ecolidna连接或tdna连接酶即恢复被限制酶切开的两个核苷酸之间的磷酸二酯键dna连接酶还可把平末端之间的缝隙缝合起来但效率较低tt44dnadna连接酶连接酶eecolicolidnadna连接酶连接酶t4dnat4dna连接酶比较连接酶比较类型eecolicolidnadna连接酶连接酶tt44dnadna连接酶连接酶来源来源功能功能大肠杆菌大肠杆菌tt44噬菌体噬菌体恢复恢复磷酸磷酸只能连接只能连接黏性末端黏性末端能连接能连接黏性末端黏性末端和和平末端平末端效率较低效率较低相同点相同点差别差别dna聚合酶dna连接酶区别1区别2相同点dna连接酶与dna聚合酶是一回事吗
1、来源：主要是原核生物
2、种类： 4000多种。
回文序列
3、作用：识别双链DNA 分子的某种特定的核苷酸序列，并且使每一条链中特定部位的两个核苷酸之间的磷酸二酯键断开. （特异性） 4、特点：一种限制酶只能识别一种特定的核苷酸序列并且能在特定的切点上切割DNA分子 (酶的专一性) 5、结果：形成两种末端黏性末端平末端

新编制工具1.1---用户手册范本

NEEQ新编制工具用户手册目录1.新编制工具简介 (1)2.运行环境 (1)3.安装/更新编制工具 (1)1)初次或覆盖安装 (1)2)在线升级（针对电脑上已安装此编制工具的情况） (4)4.启动系统 (4)5.新建报告 (4)1)新建临时公告 (5)2)新建定期报告 (5)3)关于向导 (6)6.编制报告 (6)1)基本编制 (6)表格操作 (6)浮窗提示 (7)选项操作 (7)模块操作 (7)2)系统帮助 (9)操作手册 (9)披露指引 (9)关于信息 (9)7.数据校验 (9)8.导出PDF (10)9.如何获取帮助 (11)10.常见问题 (11)1）系统启动失败处理 (11)2）编制报告常见问题 (13)3）数据校验常见问题 (14)1.新编制工具简介新编制工具直接在Office Word中编制公告，用户在Word中创建报告、编制报告、校验报告、导出PDF提交件。

新编制工具使用Word的容控件捕获用户输入，用户需注意将容填入控件中。

表格部分需要输入容的单元格没有控件，这是系统优化处理后的正常现象。

仅有下拉框选项或数据联动时会保留表格的容控件。

2.运行环境新编制工具需要Office 2007或以上版本。

➢Windows操作系统（支持Windows XP以上，推荐Win7）；如使用的操作系统是Windows XP，则要求安装.NET框架3.5 SP1；同时支持.NET 4.0。

➢至少4G存，不设上限；➢至少Office 2007，推荐Office 2010及以上。

3.安装/更新编制工具1)初次或覆盖安装请从官方下载最新的安装包，官方下载地址为：:8081/xxpl/pages/download.html工具安装根据安装导向，进行新编制工具的安装，具体操作如下：注：如电脑中有360安全卫士等安全防护软件，安装过程中会提示用户有程序在修改Office插件，请允许操作，并完成安装。

说明：在指定时间完成确认，如果没有确认可能影响系统正常启动，需要卸载后，重新安装。

110110天珣实用工具手册V1.1_ 天珣内网安全风险管理与审计系统V6.6.9.2

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出版时间2011年1月10日1.天珣实用工具说明 (4)2.天珣客户端诊断工具 (4)3.天珣服务器诊断工具 (5)4.客户端卸载工具 (6)5.Winmd5Hash.exe (7)6.离线同步工具 (9)1.天珣实用工具说明天珣自带有部分供服务器和客户端使用的工具，包括服务器诊断工具、客户端诊断工具等，这些工具放在安装光盘的tools目录中：2.天珣客户端诊断工具天珣客户端诊断工具是当客户端发生异常，例如线程、句柄数过多，CPU、内存占用率过高，CC无法停止服务等，收集客户端软硬件信息以及dmp文件以便分析的一个实用诊断工具。

1.1使用工具Microsoft Word 97 - 2003 Document

1.使用工具一、教学目标（一）科学概念：1．机械指的是利用力学原理组成的各种装置。

2．杠杆、滑轮、斜面等都是机械。

3．简单机械又被人们习惯地称为工具。

科学词汇：机械、杠杆、滑轮、斜面、简单机械（二）过程与方法：1.尝试在实践中解决指定的科学问题(拔图钉、铁钉和木螺钉)。

2发现做同样的事情，用不同的工具效果是不同的，并从中了解更多的常用工具。

科学方法：反复实践、分析推断（三）情感,态度,价值观:1.意识到工具和机械可以帮助我们做一些事情。

2.恰当地选用工具和机械可以提高我们的工作效率。

3.让学生正确认识工具对人类社会的影响，培养学生对简单机械原理的探索热情与兴趣。

核心价值观：工具与生活。

二、教学重难点重点：选用不同工具解决问题。

难点：选择不同工具解决问题的原因讨论。

三、教学过程（一）创设情境，进入探究主题：引入：【图片】同学们知道这些漂亮的图片是用什么工具做成的？预设：剪刀师：生活中除了剪刀之外，还有哪些工具呢？我们开火车，每人说一个，注意倾听，不能和前面的同学重复。

如果重复了怎么办呢？预设：学生说出各种工具。

（二）回顾统计，我们用过什么工具？师：同学们说出了这么多的工具，说明我们同学平时很善于观察。

除了同学们说的这些还有很多很多其他的工具，播发课件展示各种工具。

在生活中同学们使用过工具吗？预设：使用过。

师：小组谈谈自己曾经使用过哪些工具？用他们来做过什么事情？将讨论的结果填在书本P2面表格中。

【学生活动】师：【展示学生的劳动成果】同学们发现了什么呢？比如：剪刀，可以做。

也就是说同一种工具可以做很多的事情。

那一件事情能不能用不同的工具来完成呢？（根据实际情况再分析，学生能说就说，不能说就待下面来解决）（三）指导探究：选用什么工具好？1、选用何种工具好？师：【图片】认识它们吗？分别是（铁钉、螺丝钉、图钉），请同学们仔细观察铁钉和螺丝钉有什么不同？预设：铁钉一端平的，另一端尖的，两端之间是光滑的；螺丝钉一种一端有十字花纹另一端是尖的，两端之间有螺纹，还有一种一端有一字花纹另一端是尖的，两端之间有螺纹。

1.1 使用工具

1.1 使用工具【教学目标】科学概念：认识机械指的是利用力学原理组成的各种装置。

杠杆、滑轮、斜面等都是机械。

简单机械又被人们习惯地称为工具。

过程与方法：常识在实践中解决指定的科学问题（如拔图钉、铁钉和木螺钉），发现做同样的事情，用不同的工具效果是不同的，并从中了解更多的常用工具。

情感、态度、价值观：意识到工具和机械可以帮助我们做一些事情，恰当地选用工具和机械可以提高我们的工作效率。

【教学重点】选用不同工具解决问题【教学难点】选择不同工具解决问题的原因讨论。

【教学准备】记录表（学生）；常用工具，剪刀、螺丝刀、开瓶器、羊角锤、小刀、镊子、老虎钳（教师）；钉有三个图钉、2个铁钉、两个木螺丝钉的木板一块。

【教学过程】一、谈话导入新课同学们，这个漂亮的窗花剪纸是用什么工具制作出来的？（出示窗花剪纸）。

剪刀除了能剪窗花之外还能做些什么事？（剪绳、剪指甲……）那么锤子能帮助我们做哪些事情？（出示锤子）二、我们用过什么工具1、在生活中，我们常常用工具来帮助我们做事情，今天我们就来研究我们常用的工具（板书课题：使用工具）2、你还知道哪些工具？他们能帮助我们做什么事？请大家在小组内讨论一下，然后把工具名称和能做的事情填在书本P2表格内。

比一比，哪些同学想地更多。

3、小组讨论填表工具名称可以做哪些事情工具名称可以做哪些事情4、小组汇报：请一个小组上台来介绍，并且可以使用老师讲台上的工具做示范（提供工具）。

5、教师小结：看来同学们对工具的使用已经比较熟悉，并且能运用到现实生活中去了。

那么下面就请大家来帮我解决一个问题。

（启后）三、选用什么工具好1、老师这里有钉有一些钉子的木板（出示木板），1）如果要把钉子冲木板中取出来，请问我该选择什么样的工具比较合适？2）请小组内的同学先观察一下钉在木板上的钉子，思考你需要哪些工具？3）说说你选择这些工具的理由2、小组长领材料，组织小组成员开展实验3、全班交流：说说你们刚才选择的工具是最合适的吗？分组发言共同评论。

C51批量字模提取工具v1.1

C51批量字模提取工具帮助文档：1、文字的转换软件打开后在字符输入框里面输入想要转换的汉字就可以进行批量转换(1.1版本中由原来的20个汉字减少为19个)点击开始转换或者回车键即可看到效果，输出结果在下方。

默认转换为16*16点阵字体。

按复制结果(ALT+C)即可快速复制。

1文字的转换2文字方向2、文字的方向点击文字方向中的任意方向，软件即会转换出对应翻转文字的结果，如图2所示3、读取顺序选择根据不同单片机和不同的写程序习惯，这里提供读取顺序选择，当然，根据不同的顺序选择也可以制造出反字等效果。

大家可以自行学习研究。

4、字符反白制作LCD菜单时经常使用的功能哦，操作很简单。

在转换之前或转换完成以后，点击字符反白，则当前的图片变成反白状，或所有字重新转换成反白字。

效果如图3：图3 文字反白5、字体点阵大小选择每次文字转换之前都可以进行点阵选择，选择适当的字体大小。

12点阵比较节省空间以下为12点阵的介绍。

点击12中英之后，点击开始转换，则结果就出来了。

如图4所示图4 12点阵测试6、半角字符的使用在字符输入框中输入一个半角字符，或清空字符框之后点击16*8，即可切换至半角字符模式。

（12点阵的直接输入半角字符即可，软件会自动识别）此模式必须每个英文字母单独转换，切勿一起打进去。

后面有介绍英文字母数字的批量操作。

图5 半角字符7、自定义绘图在任何时候可以使用鼠标在绘图板中进行绘图，知道满意之后，点击开始转换（回车），即可得到结果，此时也可以进行反白操作哦！8、半角字符的批量处理操作因为软件不支持英文混排，此时便可以使用捕获到文件操作进行批处理。

点击捕获到文件，保存到随意的一个路径之后，我们之后进行的所有转换操作软件都会进行记录。

此时您可以按照这个顺序输入a回车b回车c回车d回车e回车f回车g回车等等，直到所有想要的半角字符转换完成，在次点击捕获到文件，以停止捕获，此时可以根据提示查看文件，也可以按快捷键（CTRL+O）查看内容。

1.1使用工具

•
•
Part 2:建构学习
•1.在生活生产中，人们做事情常常用工具来帮忙，我
们认识那些工具？我们使用过工具吗？说说你都用过哪些工具？（填写P2表格） •2.人类为什么要使用工具？没有工具，我们的生活将会怎么样？
工具名称剪刀开瓶器
可以做哪些事兼职、裁衣服开瓶器
羊角锤
钳子螺丝刀镊子扳手
钉钉子、起钉子
夹持或扭弯、剪断金属丝拧螺丝、撬桶盖夹取物品安装与拆卸螺栓、螺钉、螺母
斧子
筷子水果刀
劈木材
夹饭菜切水果
Part 3:小组讨论
1、拔钉子。课本P2图中有三颗图钉、两颗铁钉和两颗螺丝钉，请选择恰当的工具将它们从木板上拔起来。 2、选择适当的工具来完成P3的三个任务：运油桶、搬石块、升国旗。
第一章工具和机械
1.1使用工具
ห้องสมุดไป่ตู้
课前准备
1、课本 2、课堂练习本和笔 3、愉快的学习心情（闭眼30秒调整心情）
Part 1:目标展示
1.通过学习，知道什么是机械，能正确认识生活中的简单机械。 • 2.尝试在实践中解决指定的科学问题（拔图钉、铁钉和木螺钉），发现做同样的事情，用不同的工具效果是不同的。 •3.从实践中了解锤子、剪刀、镊子等更多的常用工具的特点和用途。
滑轮
以利很用方绳便子地和轮子组成定滑轮可
将国旗挂到旗杆顶上
动手画一画
科学概念：机械是能使我们省力或方便的装置。螺丝刀、铁锤、剪刀这些机械构造很简单，又叫简单机械。简单机械又被人们习惯地成为工具。
Part 5:课堂练习
一、判断题 1、我们经常用剪刀制作数学方面的图纸，所以它是学习用品，不是简单机械。（） 2、不同工具是有不同作用的，但是它们的原理都是一样的。（） 3、所有的工具都能帮我们带来方便。（） 4、我们可以用羊角锤拔出螺丝钉。（）二、选择题 1.下列物品中不属于简单机械的是（） A.螺丝刀 B.钢笔 C.剪刀 2.我们可以用（）把钉子钉到木头里更方便。 A.羊角锤 B.剥线钳 C.开瓶器

新编制工具1.1 - 用户手册

NEEQ新编制工具用户手册目录1.新编制工具简介 (1)2.运行环境 (1)3.安装/更新编制工具 (1)1)初次或覆盖安装 (1)2)在线升级（针对电脑上已安装此编制工具的情况） (4)4.启动系统 (4)5.新建报告 (4)1)新建临时公告 (5)2)新建定期报告 (5)3)关于向导 (6)6.编制报告 (6)1)基本编制 (6)➢表格操作 (6)➢浮窗提示 (7)➢选项操作 (7)➢模块操作 (7)2)系统帮助 (9)➢操作手册 (9)➢披露指引 (10)➢关于信息 (10)7.数据校验 (10)8.导出PDF (11)9.如何获取帮助 (11)10.常见问题 (11)1）系统启动失败处理 (11)2）编制报告常见问题 (13)3）数据校验常见问题 (15)1.新编制工具简介新编制工具直接在Office Word中编制公告，用户在Word中创建报告、编制报告、校验报告、导出PDF提交件。

新编制工具使用Word的内容控件捕获用户输入，用户需注意将内容填入控件中。

表格中大部分需要输入内容的单元格没有控件，这是系统优化处理后的正常现象。

仅有下拉框选项或数据联动时会保留表格内的内容控件。

2.运行环境新编制工具需要Office 2007或以上版本。

➢Windows操作系统（支持Windows XP以上，推荐Win7）；如使用的操作系统是Windows XP，则要求安装.NET框架3.5 SP1；同时支持.NET 4.0。

➢至少4G内存，不设上限；➢至少Office 2007，推荐Office 2010及以上。

3.安装/更新编制工具1)初次或覆盖安装请从官方网站下载最新的安装包，官方下载地址为：:8081/xxpl/pages/download.html工具安装根据安装导向，进行新编制工具的安装，具体操作如下：注：如电脑中有360安全卫士等安全防护软件，安装过程中会提示用户有程序在修改Office插件，请允许操作，并完成安装。

MAPZONE+Mobile桌面工具用户手册V1.1

MAPZONE Mobile 桌面工具V1.0使用手册北京图众科技有限公司BEIJING MAPZONE TECHNOLOGY CO.LTD.1.系统概述MAPZONE Mobile桌面工具是为了为了配合MAPZONE Mobile（包括安卓）移动平台来使用的软件，主要提供了MAPZONE格式数据的新建、打开、浏览、查询以及数据下发、和更新。

可以导入ArcGIS工程，导入ArcGIS的shapefile格式的图层和mdb格式的图层，以及将MAPZONE图层导出shapefile格式和mdb文件。

2.系统安装MAPZONE Mobile桌面工具需要在含有.Net Framework2.0(XP系统，Win7系统自带此环境)的环境下使用，电脑上没有.NetFramework 2.0请先安装。

使用MAPZONE Mobile桌面工具安装包进行软件安装，安装后不需要注册，可以直接使用软件。

使用导入工程需要注意需要含有ArcGIS Runtime9.3环境。

3.数据格式说明MAPZONE 系统使用的是北京图众科技有限公司自主研发的数据格式；一个数据工程包含有两个文件，以zmp为后缀的工程文件和以zdb为后缀的数据库文件；zmp工程文件中保存的是与工程相关的信息，例如设置的比例尺，图层样式，标注等信息；zdb数据中存储的是真实的空间数据（包括图形数据和属性数据），在Mobile中采集或编辑的图形是实时存储。

4.系统整体界面3.1.菜单3.1.1.文件3.1.1.1.新建工程新建工程提供两种方式：一、不使用模板创建空工程；二、使用模板创建工程，此工程中含有与模板相同数据结构的图层及地图表现形式。

新建工程步骤：1. 填写工程名称；2.选择工程模板；3.指定工程存储目录；4.指定工程的坐标系统；3.1.1.2.打开工程选择一个已知路径下的zmp格式的工程文件，打开工程。

3.1.1.3.保存工程将修改过的工程保存，保存修改的样式等信息。

教科版六年级科学上册《1.1 使用工具》说课稿

教科版六年级科学上册《1.1 使用工具》说课稿一. 教材分析《教科版六年级科学上册》第一单元的第一课时是《1.1 使用工具》。

这部分内容主要让学生了解工具的起源和分类，以及如何正确使用工具。

教材通过丰富的图片和实例，使学生感受到工具在人类社会发展中的重要作用。

本节课的内容为后续学习各种科学实验仪器和实验方法打下基础。

二. 学情分析六年级的学生已经具备了一定的生活经验，对日常生活中常见的工具有所了解。

他们在课堂上善于观察、思考，具备一定的动手操作能力。

然而，对于工具的起源和发展以及科学实验中工具的使用方法，他们可能还比较陌生。

因此，在教学过程中，我需要注重激发学生的兴趣，引导他们主动探究，培养他们的观察能力和动手能力。

三. 说教学目标1.知识与技能：了解工具的起源和分类，掌握各种工具的使用方法。

2.过程与方法：通过观察、操作、讨论等环节，培养学生的观察能力和动手能力。

3.情感态度价值观：感受工具在人类社会发展中的重要作用，培养学生热爱科学、探究真理的情感。

四. 说教学重难点1.教学重点：工具的起源和分类，各种工具的使用方法。

2.教学难点：工具在人类社会发展中的作用，科学实验中工具的使用方法。

五. 说教学方法与手段1.教学方法：采用问题驱动、观察、操作、讨论等教学方法，引导学生主动探究。

2.教学手段：利用多媒体课件、实物模型、实验器材等教学手段，生动形象地展示工具的使用方法。

六. 说教学过程1.导入：通过展示一张古代人类使用工具的图片，引发学生对工具的兴趣，进而导入新课。

2.探究工具的起源和分类：引导学生观察教材中的图片，了解工具的起源和分类。

3.学习各种工具的使用方法：以小组为单位，让学生动手操作教材中的实验，学习各种工具的使用方法。

4.讨论工具在人类社会发展中的作用：学生进行讨论，让学生谈谈自己对工具在人类社会发展中的作用的看法。

5.总结：教师引导学生总结本节课所学内容，强化记忆。

七. 说板书设计板书设计如下：工具的起源和分类起源：古代人类为了解决生活问题，发明了各种工具。

亿图PLC V1.1编辑软件说明-CN

HUST PLC-EditorV1.10使用说明2008-02-02第一章HUST PLC-Editor简介1.1 HUST PLC-Editor简介可程序逻辑控制系统，英文称为Programmable Logic Controller System，简称为PLC，亦称MLC (Machine Logic Controller)。

其作用是用来控制机械接口和CNC 接口讯号的逻辑程序，也就是控制加载/输出信号(I/O Signal) 的流程顺序，借以控制工具机的动作。

HUST 数控器是利用梯形图(Ladder Diagram) 来编辑PLC，梯形图也称梯形程序(Ladder program)，在本手册这两个名词通用。

PLC 系统以软件方式取代硬件配线，其优点除了可简化硬件逻辑线路外，并提供可变更的接口讯号地址(Address)，依不同逻辑线路需求，以软件来规划不同的梯形图线路，借以作为使用者控制CNC 及机械接口讯号之用。

PLC 是HUST 数控器系统程序的一部份，虽然HUST 提供有标准梯形图，但因各种不同工具机的动作千变万化，因此这些梯形图往往必须加以修正，或建立新的梯形图来满足工具机的特殊动作。

HUST 数控器提供一个梯形图编辑软件(称为PLC Editor)，用来修正或建立梯形图。

本软件系提供以图形输入方式，来建立梯形图程序，借以避免使用者为了编写梯形图而必须学习和记忆梯形图指令的困扰。

在此PLC 系统下，除了可作I/O 讯号的AND、OR 等逻辑控制外，并提供了计时、计数、逻辑、算数和比较等运算能力，可用于如车床的换刀机构设计及控制等。

本手册就是介绍如何使用HUST PLC Editor(Windows version)。

HUST PLC Editor 提供下面5种功能:编辑(EDIT)功能-- 用来编辑梯形图。

编译(COMPILE)功能-- 把梯形图编译为68000 机械码档案，该档案可以烧录到EPROM/FLASH-ROM 中。

教科版科学六上1.1《使用工具》说课稿

教科版科学六上1.1《使用工具》说课稿一. 教材分析《使用工具》是教科版科学六上第一单元的第一课，本节课的主要内容是让学生了解和掌握各种常用工具的名称、用途和使用方法。

通过本节课的学习，让学生能够运用工具解决实际问题，培养学生的动手能力和探究精神。

二. 学情分析六年级的学生已经具备了一定的生活经验，对一些常用工具有一定的了解。

但是，对于各种工具的名称、用途和使用方法，还需要进一步的学习和掌握。

此外，学生们的动手操作能力和团队协作能力也需要在本节课中得到锻炼和提高。

三. 说教学目标1.知识与技能：了解各种常用工具的名称、用途和使用方法。

2.过程与方法：通过观察、操作、讨论等方式，学会使用工具解决实际问题。

3.情感态度与价值观：培养学生热爱科学、乐于探究的精神，培养学生的团队协作意识。

四. 说教学重难点1.教学重点：各种常用工具的名称、用途和使用方法。

2.教学难点：如何让学生熟练掌握工具的使用方法，并能够运用工具解决实际问题。

五. 说教学方法与手段本节课采用“情境教学法”、“分组合作法”和“实践教学法”进行教学。

通过设置生活情境，引导学生观察、操作和讨论，从而掌握工具的使用方法。

同时，利用多媒体课件和实物道具，为学生提供直观的学习资源。

六. 说教学过程1.导入：创设一个生活情境，让学生观察和思考，引出本节课的主题。

2.自主学习：学生分组讨论，汇报各种常用工具的名称、用途和使用方法。

3.实践操作：学生分组进行工具使用实践，教师巡回指导。

4.讨论交流：学生汇报实践过程中遇到的问题和解决方法，进行互动交流。

5.总结提升：教师引导学生总结本节课的学习内容，强调工具的正确使用方法。

6.拓展延伸：设置一个生活实践任务，让学生运用所学知识解决实际问题。

七. 说板书设计板书设计简洁明了，突出本节课的主题和内容。

主要包括工具的名称、用途和使用方法。

八. 说教学评价本节课的评价主要采用过程性评价和终结性评价相结合的方式。

教科版科学六年级上册1.1《使用工具》教案

教科版科学六年级上册1.1《使用工具》教案一. 教材分析《使用工具》是教科版科学六年级上册的第一课第一节，主要讲述了工具的定义、分类和用途。

通过本节课的学习，使学生了解工具在人们生活中的重要性，培养学生使用工具的技能和意识。

二. 学情分析六年级的学生已经具备了一定的生活经验和观察能力，对于工具有一定的了解。

但是，他们对工具的分类和用途可能还没有系统的认识。

因此，在教学过程中，教师需要引导学生通过观察、思考、实践等方式，掌握工具的基本知识。

三. 教学目标1.知识与技能：了解工具的定义、分类和用途，学会使用常见工具。

2.过程与方法：通过观察、实践，培养学生的动手能力和团队协作能力。

3.情感态度与价值观：感受工具在人们生活中的重要性，培养学生热爱科学、探究真理的态度。

四. 教学重难点1.教学重点：工具的定义、分类和用途。

2.教学难点：工具的使用方法和技巧。

五. 教学方法1.情境教学法：通过生活情境，引导学生了解工具的用途。

2.观察法：引导学生观察工具的形状、功能，培养学生的观察能力。

3.实践操作法：让学生亲自动手操作，掌握工具的使用方法。

4.小组讨论法：培养学生团队协作能力，提高学生的交流表达能力。

六. 教学准备1.教师准备：Toolbox（工具箱）、各种工具（如锤子、螺丝刀、剪刀等）、PPT、教学视频等。

2.学生准备：笔记本、笔。

七. 教学过程1.导入（5分钟）教师通过展示一个真实的修理情境，引导学生关注工具在生活中的重要性。

例如，展示一个坏了的椅子，询问学生如何修理。

让学生思考：修理椅子需要哪些工具？这些工具有什么作用？2.呈现（5分钟）教师通过PPT或教学视频，向学生介绍各种工具的图片、名称和用途。

同时，引导学生关注工具的分类，如手动工具、电动工具等。

3.操练（10分钟）教师将学生分成小组，每组发放一个Toolbox（工具箱）和一些损坏的物品（如损坏的手表、坏掉的玩具等）。

让学生以小组为单位，尝试使用工具箱中的工具修理这些物品。

1.1文言文学习之——掌握和用好工具书

掌握和使用工具书文言文不仅是考试的一个重点，读古书也是一种很美的兴趣爱好。

但是对于没有基础的人来说，这无异于一门外语。

为此，学好文言文，就需要——掌握和使用工具书！一字典和词典我国的工具书种类繁多，数量丰富，源远流长。

一般可分为字典、词典、类书、政书、年鉴、手册、书目、索引、名录、图谱、年表等。

这里着重说说中学生学习文言文使用的基本工具书：字典和词典。

字典是解释字的形体、读音和意义的工具书。

词典是解释语词的意义及其用法，也对字的形、音、义稍作说明的工具书。

由于汉字是表意文字，许多字既是书写单位，又是表意单位，字词的区别往往不大明显，因而字典和词典的区别也就不那么绝对。

近代以来，汉语中的复音词占了绝对优势，字、词才逐渐成为不同的概念，但为了便于使用，许多字典兼收词条，词典也兼释字义。

汉字有五万多个，常用的有四千个左右。

常用字往往一字多形、多音、多义，字的读音、含义不同，又可分别组成若干个词，在文言文中，这种情况尤为突出。

为了正确了解字的形、音、义及其不同用法，就需要勤查字(词)典。

对中学生来说，会使用《新华字典》《现代汉语词典》《古汉语常用字字典》《成语词典》《辞海》《辞源》，已经基本上可以解决问题，而从学习文言文的角度说，以《古汉语常用字字典》最为实用现在，着重说一说使用字(词)典应该具备的几项基本知识和技能。

1.要熟练地掌握几种查检法。

汉字查检法有两个系统，是音序，一是形序。

音序法是按照字音排列汉字，现在都采用按汉语拼音方案顺序排列法。

形序法通常有三种；(1)部首检字法，(2)笔画笔顺检字法，(3)四角号码检字法。

2.要善于结合上下文的意思来确定所查的字的读音并选择义项。

文言文中有些字有两个乃至三四个读音，有些字还有异读情况(详见《诵读的要领》)；至于一词多义现象则尤为普遍。

有些词的义项多达一二十条。

可是，这个字(词)进入特定的句子以后，又只能读一音、表一义。

因此，查字(词)典必结合这个字(词)在句子中所处的地位和上下文的意思来确定。

六年级上册科学课件-1.1《使用工具》教科版 (共46张PPT) - 副本

一天，鲁班向墨子夸耀说：“我有舟战的钩和拒，你的义也有钩和拒吗？”，墨子是主张和平、反对战争，鼓励人们相敬、相爱，仁义至上的。

他于是回答：“我是用爱来钩，用恭来拒。你用钩钩人，人家也会钩你；你用拒拒人，人家会用拒拒你。你说‘义’的钩拒，难道不比‘舟’的钩拒强
吗。”，鲁班无言以对。

鲁班又拿出他的发明：一只木鹊，它可以连
羊角锤
是美国人在20世纪初发明的，如今被广泛使用，是一种常用手动敲击类工具. 可以用来拔钉子，也可以用来敲击工件.
各种各样的工具
活动扳手
是用来紧固和起松螺母的一种工具。
各种各样的工具
管钳
铁质管道，管件连接时，用来紧固或松动的工具．
各种各样的工具
开瓶器
钳工锤
用于物体加工敲击用.
剥线钳
二、选用什么工具好
剪纸、剪布、剪绳子拧螺丝
常见的工具
常见的工具
是用来压制水晶头的一种工
具。常见的电话线接头和网线
压线钳
接头都是用驳线钳压制而成的。
常见的工具
钢卷尺
这些工具我们见过吗？
螺丝刀
这些工具我们见过吗？
橡胶锤
用来抹平和贴瓷砖等易碎装饰材料的。
这些工具我们见过吗？
钢锯
这些工具我们见过吗？
铁锹
各种各样的工具
飞三天而不落地。墨子却说：“这木鹊还不如
一个普通工匠顷刻间削出来的一个车辖，车辖
一装在车轴上，车子就可以负重五十石东西；而你的鹊有何实际作用呢？木匠做的东西，有利于人的称为巧，无利于人的只能叫作拙。”

鲁班听完，深知墨子的哲理，后来，他一心
为民所用，发明了许多受老百姓实用的木制品，

Load Shaper 1.1.1 电量形状修改工具说明书

Package‘loadshaper’October13,2022Type PackageTitle Producing Load Shape with Target Peak and Load FactorVersion1.1.1Date2022-05-08Language en-USDescription Modifying a load shape to match speciﬁc peak andload factor is a fundamental component for various power systemplanning and operation studies.This package is an efﬁcient toolto modify a reference load shape while matching the desired peakand load factor.The package offers both linear and non-linear method,described in<https:///riazakhan94/load_shape_match_peak_energy>.The user can control the shape of theﬁnal load shape by regulatingcertain parameters.The package provides validation metrics forassessing the derived load shape in terms of preserving time seriesproperties.It also offers powerful graphics,that allows the user tovisually assess the derived load shape.Imports stats,graphicsLicense GPL-3Encoding UTF-8LazyData trueRoxygenNote7.1.2Suggests testthat,knitr,rmarkdownVignetteBuilder knitrDepends R(>=2.10)NeedsCompilation noAuthor Md Riaz Ahmed Khan[aut,cre]Maintainer Md Riaz Ahmed Khan<******************************.edu> Repository CRANDate/Publication2022-05-1716:20:02UTC12ercot R topics documented:ercot (2)lscore (3)lslin (4)lslog (7)plot.lslin (9)plot.lslog (11)print.lscore (12)print.lslin (13)print.lslog (14)summary.lscore (15)summary.lslin (16)summary.lslog (17)Index18 ercot ERCOT Hourly Load DataDescriptionHourly load data of different operational areas of Electric Reliability Council of Texas(ERCOT) for year2019-2021.The extra day(2/29/2020)from2020was intentionally omitted to have8760 data for each year.UsageercotFormatA data frame with26280rows and15variables.Sourcehttps:///gridinfo/load/load_hist/Examplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTplot(loads,type="l")linear_loadshape<-lslin(loads,target_lf=0.50)summary(linear_loadshape)#-------------------------------------loads2<-ercot[ercot$Year==2020,]$ERCOTplot(loads2,type="l")linear_loadshape2<-lslin(loads2,target_lf=0.7)summary(linear_loadshape2)lscore3 lscore Load Shape ScoreDescriptionlscore provides a diagnostic score for evaluating the derived load shape in retaining time series properties.Usagelscore(ls,type="acf",output=2,lag=NULL)Argumentsls An object of class lslin or lslog,created using function lslin or lslog type Type of correlation to be evaluate,either"acf"or"pacf"output Type of output to be used,either1or2;uses ls$y if1and ls$y2if2lag Maximum lag at which to calculate the acf or pacf.Same as lag.max in acf.If Null,then default is used.DetailsThe diagnostic measure is calculated as a weighted mean absolute percent error(MAPE)of auto correlation or partial auto correlation values of the derived series with respect to the original.The values are calculated for given g=0is omitted from calculation for auto correlation as it would be always1.If o i and d i are the correlation values of original and derived load shape at lag i,then weighted MAPE is calculated aswmape=lagi=1w i∗|(o i−d i)/o i|where w i=|o i|lagi=1|o i|Since wmape is a measure of error,lower value indicates better preservation of time series property. ValueA list of the followings:•wmape:Weighted MAPE.•lag:Lags at which ACF or PACF values were evaluated and used in calculating wmape.•type:Type of Correlation(ACF or PACF)•cor_x:ACF/PACF values of the original load.•cor_y:ACF/PACF values of the derived load.•weight:Weights at different lags used to calculate wmape.Examplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTlinear_loadshape<-lslin(loads,target_lf=0.4)#--------------scores_1<-lscore(linear_loadshape,type="acf",lag=20)print(scores_1)#--------------scores_2<-lscore(linear_loadshape,type="pacf")print(scores_2)lslin Linear Method for Matching Peak and Load FactorDescriptionlslin applies linear method to a reference load shape to match the peak and load factor to target values.See"Details"for the algorithm.Usagelslin(x,target_max=10000,target_lf=0.7)Argumentsx A numeric array,representing reference load shape.All values must be strictly positive containing no NA(s).The length of x must be greater>167.target_max Target peak value of resultant load shape,must be>0.target_lf Target load factor of resultant load shape,must be numeric in between0and1 (exclusive).DetailsThe algorithmﬁrst evaluates the load factor of the reference load shape x,which is deﬁned by the ratio of average to peak value.If the target load factor is greater than reference level,then all base values are multiplied by a number>1.If the target load factor is less than reference level,then all base values are multiplied by a number<1.The multipliers increase/decrease linearly and are applied to the based values after ordered.If x is the ordered version of x,then x i will be multiplied by1−(i−1)∗β,whereβis a constant calculated as:β= ni=1x i−target load factorni=1xi(i−1)The load factor of the derived series matches the target.For target<base,βis positive and vice-versa.The algorithm attempts hard to match the load factor of the derived load shape to the base load factor.βbecomes large in magnitude for large difference of base and target load factor.In case β>1,it is possible to get negative multipliers which force the values to be negative.This particular situation can occur when target load factor is signiﬁcantly smaller than the base load factor.If the target load factor is much bigger than the base load factor,one/both of the followings can occur:•As a linearly increasing function is multiplied by a decreasing function(x ),it is possible that the maximum of the product can exceed the maximum value of the base(x ),resulting in a different load factor.•As a linearly increasing function is multiplied by a decreasing function(x ),it is possible that the product is not strictly decreasing.The product array is re-ordered to produce theﬁnal values.The return object contains a data frame df,having the following columns:•x_index:An index given to the original load shape x,starting from1to length(x).•x:The original array x,unaltered.•x_rank:The rank of the data points of the given array x,from1for the peak to length(x) for the lowest value.•x_ordered:Sorted x(largest to smallest).•x_pu:Per unit x,derived by diving x by max(x).•x_ordered_pu:Per unit x,sorted from largest to smallest.•mult:Derived multipliers,would be applied to sorted per unit x.•y_ordered_pu:Product of per unit sorted x and mult.•y_ordered_pu2:y_ordered_pu,sorted again,in case y_ordered_pu does not become de-creasing.•y_pu:Resultant load shape in per unit.This is derived by re-ordering y_ordered_pu2with respect to their original rank.•y:Resultant load shape.This is derived by multiplying y_pu by taget_max/base_max ValueA list of class"lslin",having following elements:•df:A data frame.See"Details".•beta:Slope of the linearly increasing/decreasing multipliers.See"Details".•max_mult:Maximum of the multipliers.•min_mult:Minimum of the multipliers.•base_load_factor:Load factor of the reference load shape x.•target_load_factor:Target load factor.•derived_load_factor:Load factor of the derived load shape(object$df$y).•base_max:Peak value of the base load shape,x•target_max:Target peak value of the new load shape.•derived_max:Peak value of the derived load shape(object$df$y)•base_min:Minimum value of the base load shape,x•derived_min:Minimum value of the derived load shape(object$df$y)•dec_flag:A logicalﬂag stating whether the multipliers resulted in strictly decreasing values.TRUE indicates the order was not preserved.Only applicable for target_max>base_max.See "Details".•lf_flag:A logicalﬂag indicating if the load factor of the derived shape differs from the target by more than1%.•min_pu_flag:A logicalﬂag indicating existence of negative values in the derived load shape.TRUE indicates the existence of negative values.Only applicable for target_max<base_max.See"Details".See Alsolslog,print.lslin,summary.lslin,plot.lslin,lscoreExamplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTplot(loads,type="l")linear_loadshape<-lslin(loads,target_lf=0.50)summary(linear_loadshape)#-------------------------------------loads2<-ercot[ercot$Year==2020,]$ERCOTplot(loads2,type="l")linear_loadshape2<-lslin(loads2,target_lf=0.7)summary(linear_loadshape2)##-------------------------------------loads3<-ercot[ercot$Year==2020,]$ERCOTplot(loads3,type="l")linear_loadshape3<-lslin(loads3,target_lf=0.95)summary(linear_loadshape3)#-------------------------------------loads4<-ercot[ercot$Year==2020,]$SCENTplot(loads3,type="l")linear_loadshape4<-lslin(loads4,target_lf=0.3)summary(linear_loadshape4)lslog Logistic Method for Matching Peak and Load FactorDescriptionLogistic Method for Matching Peak and Load FactorUsagelslog(x,target_max=10000,target_lf=0.7,k=1,inf_pos=0.5,iter=500,def_l=1)Argumentsx A numeric array,representing reference load shape.All values must be strictly positive containing no NA(s).The length of x must be>167.target_max Target peak value of resultant load shape,must be>0.target_lf Target load factor of resultant load shape,must be numeric in between0and1 (exclusive).k Steepness parameter,must be a positive number.See"Details".inf_pos Inﬂection point parameter.See"Details".iter Number of iterations for solving certain parameter.Must be>=30.See"De-tails".def_l Start parameter for solving l,must be a positive numeric.DetailsThe algorithmﬁrst evaluates the load factor of the reference load shape x,which is deﬁned by the ratio of average to peak value.If the target load factor is greater than reference level,then all base values are multiplied by a number>1.If the target load factor is less than reference level,then all base values are multiplied by a number<1.The multipliers increase or decrease with a sigmoid pattern.The sigmoid function is a transformed version off(x)=L1−exp(−k(x−x0))Parameter k is shape parameter,shaping the"sigmoidness"of the rger value of k indicates more steepness in the function and lower value results in changes in multipliers in more linear fashion.Location parameter x0controls the inﬂection point of the function and derived from inf_pos.inf_pos=0.5indicates the inﬂection point of the sigmoid multipliers is halfway.The L parameter in the sigmoid is numerically solved.The number of iterations is equal to the iter argument,optimized based on the minimum difference between the derived and target load factor.The return object contains a data frame df,having the following columns:•x_index:An index given to the original load shape x,starting from1to length(x).•x:The original array x,unaltered.•x_rank:The rank of the data points of the given array x,from1for the peak to length(x) for the lowest value.•x_ordered:Sorted x(largest to smallest).•x_pu:Per unit x,derived by diving x by max(x).•x_ordered_pu:Per unit x,sorted from largest to smallest.•mult:Derived multipliers,would be applied to sorted per unit x.•y_ordered_pu:Product of per unit sorted x and mult.•y_ordered_pu2:y_ordered_pu,sorted again,in case y_ordered_pu does not become de-creasing.•y_pu:Resultant load shape in per unit.This is derived by re-ordering y_ordered_pu2with respect to their original rank.•y:Resultant load shape.This is derived by multiplying y_pu by taget_max/base_max ValueA list of class"lslog",having following elements:•df:A data frame.See"Details".•k:Steepness parameter.See"Details".•inf_pos:Inﬂection point parameter.See"Details".•L:Numerically solved optimized L parameter.See"Details".•max_mult:Maximum of the multipliers.•min_mult:Minimum of the multipliers.•base_load_factor:Load factor of the reference load shape x.•target_load_factor:Target load factor.•derived_load_factor:Load factor of the derived load shape(object$df$y).•base_max:Peak value of the base load shape,x•target_max:Target peak value of the new load shape.•derived_max:Peak value of the derived load shape(object$df$y)•base_min:Minimum value of the base load shape,x•derived_min:Minimum value of the derived load shape(object$df$y)•dec_flag:A logicalﬂag stating whether the multipliers resulted in strictly decreasing values.TRUE indicates the order was not preserved.Only applicable for target_max>base_max.See "Details".•lf_flag:A logicalﬂag indicating if the load factor of the derived shape differs from the target by more than1%.•min_pu_flag:A logicalﬂag indicating existence of negative values in the derived load shape.TRUE indicates the existence of negative values.Only applicable for target_max<base_max.See"Details".See Alsolslin,print.lslog,summary.lslog,plot.lslog,lscoreExamplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTplot(loads,type="l")logistic_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.50,k=0.5)summary(logistic_loadshape)#---------------------------------------------------loads2<-ercot[ercot$Year==2020,]$ERCOTplot(loads2,type="l")logistic_loadshape2<-lslog(loads2,target_lf=0.6,k=0.5,inf_pos=0.4)summary(logistic_loadshape2)#---------------------------------------------------loads3<-ercot[ercot$Year==2020,]$ERCOTplot(loads3,type="l")logistic_loadshape3<-lslog(loads3,target_lf=0.9)summary(logistic_loadshape3)plot.lslin Plot Linear Load ShapeDescriptionPlot method of lslin objectUsage##S3method for class lslinplot(x,case=1,col=c(1,2),scatter=FALSE,legend=TRUE,leg_pos="topright",...=NULL)Argumentsx An object of class lslin,created by lslin function.case A numeric value from{1,2,3}to select the type of plot.See"Details".col Color of the plots.Can be numeric or text or mixed as in col.For length(col) <2,a default second color is used.scatter Logical.Scatter plot if TRUE,line plot if FALSE.legend Logical indicating if legend to be displayed.leg_pos A text value for position/location of the legend.Default is topright.See legend for full list of keywords.ed for S3generic/method consistency.DetailsIf scatter=FALSE then per unit load duration curve for case=1,per unit load for case=2,actual load(in original unit)for case=3.If scatter=TRUE then per unit scatter plot for case=1or2, actual load scatter plot for case=3.ValueNULL.Examplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTlinear_loadshape<-lslin(loads,target_lf=0.5)#--------------plot(linear_loadshape,col=c(2,4))plot(linear_loadshape,case=2,col=c(2,4))plot(linear_loadshape,case=3,col=c("salmon","deepskyblue"),leg_pos="topleft")plot.lslog11 plot.lslog Plot Logistic Load ShapeDescriptionPlot method of lslog objectUsage##S3method for class lslogplot(x,case=1,col=c(1,2),scatter=FALSE,legend=TRUE,leg_pos="topright",...=NULL)Argumentsx An object of class lslog,created by lslog function.case A numeric value from{1,2,3}to select the type of plot.See"Details".col Color of the plots.Can be numeric or text or mixed as in col.For length(col) <2,a default second color is used.scatter Logical.Scatter plot if TRUE,line plot if FALSE.legend Logical indicating if legend to be displayed.leg_pos A text value for position/location of the legend.Default is topright.See legend for full list of keywords.ed for S3generic/method consistency.DetailsIf scatter=FALSE then per unit load duration curve for case=1,per unit load for case=2,actual load(in original unit)for case=3.If scatter=TRUE then per unit scatter plot for case=1or2, actual load scatter plot for case=3.ValueNULL.12print.lscoreExamplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTlog_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.5,inf_pos=0.3,k=0.8)#--------------plot(log_loadshape,col=c(2,4))plot(log_loadshape,case=2,col=c(2,4))plot(log_loadshape,case=3,col=c("salmon","deepskyblue"),leg_pos="topleft")print.lscore Print Summary of Load Shape ScoreDescriptionPrint Summary of Load Shape ScoreUsage##S3method for class lscoreprint(x,...=NULL)Argumentsx An object of class lscore,created by the function lscore.ed for S3generic/method consistency.ValueNULL.Prints the summary of the load shape score.NoteSame as summary.lscoreSee Alsolslin,lscore,lscoreprint.lslin13Examplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$SOUTH#--------------log_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.5)print(lscore(log_loadshape,type="acf"))print(lscore(log_loadshape,type="pacf"))#--------------lin_loadshape<-lslin(loads,target_lf=0.5)print(lscore(lin_loadshape,type="acf"))print(lscore(lin_loadshape,type="pacf"))print.lslin Print Linear Load ShapeDescriptionPrint method for summarizing lslin objectUsage##S3method for class lslinprint(x,...=NULL)Argumentsx An object of class lslin,created by the function lslin.ed for S3generic/method consistency.ValueNULL.Prints the summary of the derived load shape using linear method.NoteSame as summary.lslinSee Alsolslin14print.lslogExamples#---------------------loads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTlinear_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.5,k=0.5)print(linear_loadshape)#---------------------loads2<-ercot[ercot$Year==2019,]$ERCOTlinear_loadshape2<-lslog(loads2,target_lf=0.75,k=1)print(linear_loadshape2)print.lslog Print Logistic Load ShapeDescriptionPrint method of lslog objectUsage##S3method for class lslogprint(x,...=NULL)Argumentsx An object of class lslog,created by the function lslog.ed for S3generic/method consistency.ValueNULL.Prints the summary of the derived load shape using linear method.NoteSame as summary.lslogSee AlsolslogExamples#---------------------loads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTlogistic_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.5,k=0.5)print(logistic_loadshape)#---------------------loads2<-ercot[ercot$Year==2019,]$ERCOTlogistic_loadshape2<-lslog(loads2,target_lf=0.75,k=1)summary.lscore15 print(logistic_loadshape2)summary.lscore Summary of Load Shape ScoreDescriptionSummary method of lscore objectUsage##S3method for class lscoresummary(object,...=NULL)Argumentsobject An object of class lscore,created by the function lscore.ed for S3generic/method consistency.ValueNULL.Prints the summary of the load shape score.NoteSame as print.lscoreSee Alsolslin,lslog,lscoreExamplesloads<-ercot[ercot$Year==2019,]$SOUTH#--------------log_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.5)summary(lscore(log_loadshape,type="acf"))summary(lscore(log_loadshape,type="pacf"))#--------------lin_loadshape<-lslin(loads,target_lf=0.5)summary(lscore(lin_loadshape,type="acf"))summary(lscore(lin_loadshape,type="pacf"))16summary.lslin summary.lslin Summary of Linear Load ShapeDescriptionSummary method of lslin objectUsage##S3method for class lslinsummary(object,...=NULL)Argumentsobject An object of class lslin,created by the function lslin.ed for S3generic/method consistency.ValueNULL.Prints the summary of the derived load shape using linear method.NoteSame as print.lslinSee AlsolslinExamples#---------------------loads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTlinear_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.5,k=0.5)summary(linear_loadshape)#---------------------loads2<-ercot[ercot$Year==2019,]$ERCOTlinear_loadshape2<-lslog(loads2,target_lf=0.75,k=1)summary(linear_loadshape2)summary.lslog17 summary.lslog Summary of Logistic Load ShapeDescriptionPrint method for summarizing lslog objectUsage##S3method for class lslogsummary(object,...=NULL)Argumentsobject An object of class lslog,created by the function lslog.ed for S3generic/method consistency.ValueNULL.Prints the summary of the derived load shape using linear method.NoteSame as print.lslogSee AlsolslogExamples#---------------------loads<-ercot[ercot$Year==2019,]$COASTlogistic_loadshape<-lslog(loads,target_lf=0.5,k=0.5)summary(logistic_loadshape)#---------------------loads2<-ercot[ercot$Year==2019,]$ERCOTlogistic_loadshape2<-lslog(loads2,target_lf=0.75,k=1)summary(logistic_loadshape2)Index∗datasetsercot,2acf,3col,10,11ercot,2legend,10,11lscore,3,6,9,12,15lslin,3,4,9,10,12,13,15,16lslog,3,6,7,11,14,15,17plot.lslin,6,9plot.lslog,9,11print.lscore,12,15print.lslin,6,13,16print.lslog,9,14,17summary.lscore,12,15summary.lslin,6,13,16summary.lslog,9,14,1718。