未来一年学习计划(2013.10.14)

本规划详细阐述了在未来一年内如何通过针对性的学习和个人项目提升职业技能,包括C/C++基础强化、编程竞赛训练、学术论文发表及在线课程学习等方面。

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针对过去一年的广撒网,盲目性,现就未来一年规划如下:

一、工作面试知识储备方面(在实验室的上午时间 ,8:30-11:30)

总体思路:总结前期项目过程中到的问题与解决思路;扎实C/C++基础;做ACM、经典笔试题 形成解题思路

主要参参考书籍:

《剑指offer 名企面试官精讲典型编程题 》和作者博客   (10.14日---11月)

《编程之美》

微软面试100题系列by_July 和作者博客

c/c++书籍:

《The C++ Programming Language 》(10.14、11月)

《C++Primer第四版》

《Effective C++中文第三版》

        结果呈现:一周有2-3篇读书笔记或解题思路。

二、实验室工作(在实验室的下午时间,14:00-17:30  19:00-22:00)

1、重传项目(19:00-22:00)

           看老板给的文章,初期保证3天1篇,逐步减少时间,思考文章思路;目标:2013年完毕前发一篇paper

      2、交通流项目   积极跟进(14:00-17:30 )

三、其他学习

       1、公开课

本学期跟进两门课程  争取拿到合格毕业书。

a、斯坦福的机器学习(10.14-未来10周) 

                b、待定

        2、朋友家电 :逐步减少,做的联系、拓宽自己视野、思路

四、锻炼

      每周至少1次羽毛球活动、尽量参加乒乓球运动


           


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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