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文檔簡(jiǎn)介
1、淺談十滴水一一人工智能搜索測(cè)試此搜索算法平均比網(wǎng)上能搜索到的同類算法答案每局優(yōu)02滴水,未出現(xiàn)過(guò)答案劣于網(wǎng) 上同類算法的情況,可能存在一些小漏洞導(dǎo)致的答案偏差,歡迎廣大神犇指正。核心思想:先對(duì)確定劣質(zhì)的搜索樹(shù)進(jìn)行剪枝,然后通過(guò)類人工智能的方法向分析出的能得到最優(yōu)解的概 率大的方向進(jìn)行搜索,通過(guò)分析函數(shù)來(lái)構(gòu)造搜索方向,通過(guò)狀態(tài)樹(shù)調(diào)控函數(shù)來(lái)調(diào)控狀態(tài)樹(shù)的 平均規(guī)模,來(lái)統(tǒng)籌時(shí)間和準(zhǔn)確度,通過(guò)智能構(gòu)造答案序列函數(shù)來(lái)對(duì)搜索成果進(jìn)行最大限度的 優(yōu)化,由于最優(yōu)解的不唯一性和大量性,選擇拋棄搜索全部狀態(tài)而選用概率性全局剪枝的方 法,在小概率選擇期望值小的方向,絕對(duì)優(yōu)勢(shì)概率選擇預(yù)估最優(yōu)方向的基礎(chǔ)上,通過(guò)剪去不 理
2、想的局面進(jìn)行非確定性搜索,雖然不能保證搜索到的解全是最優(yōu)的,但是由于人工智能的 方法對(duì)搜索方向,搜索樹(shù),答案序列的處理,將隨機(jī)搜索的錯(cuò)誤概率降到了非常低的狀態(tài), 此算法搜索時(shí)間和搜索精確地類似的成反比,通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)調(diào)試后的人工智能參數(shù),證明搜 索到非最優(yōu)解的概率與剪枝率成對(duì)數(shù)關(guān)系并穩(wěn)定到千分之一,并且所得的答案與標(biāo)準(zhǔn)答案差 超過(guò)1的概率小到百萬(wàn)分之一。本算法的核心函數(shù);1、滲透蟻群算法遺傳算法思想的概率性淘汰和創(chuàng)新函數(shù)2、滲透模糊圖像識(shí)別思想的獲取水滴圖像密集度參數(shù)函數(shù)3、智能答案序列啟發(fā)式優(yōu)化函數(shù)4、智能調(diào)控搜索樹(shù)狀態(tài)函數(shù)5、智能交互式判斷函數(shù)6、十滴水模擬函數(shù)主要流程:輸入數(shù)據(jù)-獲取當(dāng)前局
3、面的價(jià)值評(píng)價(jià)-抽取狀態(tài)樣本-搜索出一個(gè)解-搜索樹(shù)智能調(diào)控-智能優(yōu)化解到局部最優(yōu)解-輸出數(shù)據(jù)算法詳解下面我來(lái)詳細(xì)講解一下核心函數(shù)的思想方法和特殊的智能處理:一、輸入函數(shù)本部分加入了大量的特判來(lái)對(duì)付極端數(shù)據(jù)對(duì)程序的危害,也是本程序最簡(jiǎn)單的部分,加入的 特判有:輸入越界判斷,輸入非法字符判斷二、輸出函數(shù)本部分是所有函數(shù)中第二簡(jiǎn)單的函數(shù),本部分先判斷不需要操作的局面,之后是輸出20組 答案序列,在每個(gè)序列以坐標(biāo)方式輸出后,會(huì)對(duì)局面進(jìn)行模擬來(lái)使得用于選擇一種喜歡的順 序進(jìn)行操作三、啟發(fā)函數(shù)一:密集度模糊式啟發(fā)函數(shù)本函數(shù)為搜索的核心優(yōu)化函數(shù),通過(guò)反映一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)周圍所影響水滴的加權(quán)密集程度的量化 參數(shù),來(lái)統(tǒng)
4、籌安排搜索順序和概率性剪枝,程序能根據(jù)此函數(shù)返回的價(jià)值分?jǐn)?shù)來(lái)向更有可能 獲得最優(yōu)解的方向進(jìn)行搜索。本函數(shù)的核心思想是如何計(jì)算一個(gè)點(diǎn)所在坐標(biāo)的密集度,定義 一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)所影響的范圍為上下左右所接觸到的第一個(gè)存在水且在地圖邊界之內(nèi)的水滴坐 標(biāo),按照二維幾何正態(tài)分布函數(shù)圖象加權(quán)的個(gè)體水滴數(shù)參數(shù)進(jìn)行綜合計(jì)算,本函數(shù)運(yùn)用動(dòng)態(tài) 規(guī)劃的方法,在O(nA2*step)的時(shí)間內(nèi)統(tǒng)計(jì)結(jié)果,step為預(yù)測(cè)影響的步數(shù),本函數(shù)設(shè)計(jì)step 為3步,代表意義為統(tǒng)計(jì)每個(gè)水滴坐標(biāo)點(diǎn)3步之內(nèi)所影響范圍的加權(quán)綜合評(píng)估分?jǐn)?shù)。由于 step=1時(shí)的個(gè)體影響坐標(biāo)是離散的,故可以較為精確的統(tǒng)計(jì)圖象的密集度。定義:價(jià)值評(píng)估值=Z區(qū)域權(quán)重*個(gè)
5、體水滴量)一次加權(quán)設(shè)定為010121010中心權(quán)重為2,周邊影響權(quán)重為1,進(jìn)行3步動(dòng)規(guī)后的密集度權(quán)重為(有重疊):000010000000454000006152515600041542524215401525527452255104154252421540006152515600000454000000010000本方法所構(gòu)成的函數(shù)加權(quán)樹(shù)狀圖分布趨向可大概表示為(中心點(diǎn)權(quán)值最大,經(jīng)過(guò)中繼點(diǎn)個(gè)數(shù) 越多權(quán)值越?。海ù藞D反映的是無(wú)窮大邊界時(shí)的密集度影響范圍趨向圖,紅色點(diǎn)表示有水滴的坐標(biāo)點(diǎn),藍(lán)色 線表示影響路徑)(通過(guò)上圖可以清楚地看到此函數(shù)反應(yīng)的密集度與中心點(diǎn)到周邊點(diǎn)的曼哈頓距離無(wú)關(guān),而是 與直
6、接影響有關(guān),是比較準(zhǔn)確的)(附加兩個(gè)附加型啟發(fā)函數(shù)二、三,這兩個(gè)函數(shù)在本算法中均未使用,因?yàn)榻?jīng)測(cè)試效果不如 以一種啟發(fā)函數(shù)理想,第二種為單純的靜態(tài)區(qū)域權(quán)值,不如動(dòng)態(tài)計(jì)算密集度參數(shù)效果好,第 三種啟發(fā)函數(shù)為單純的平均權(quán)值隨機(jī)搜索模型)三、旋轉(zhuǎn)抽樣函數(shù)本函數(shù)體現(xiàn)遺傳算法和蟻群算法的概率性選擇和淘汰變異思想,采用的是經(jīng)典的輪 盤方法來(lái)構(gòu)造答案序列和搜索方向序列,為人工智能搜索主函數(shù)提供指向性參考,核心思想 為依照適應(yīng)度的價(jià)值評(píng)估進(jìn)行加權(quán)隨機(jī)抽取。四、答案智能優(yōu)化處理函數(shù)本算法為加強(qiáng)搜索的速度提供了強(qiáng)有力的保障,作用是當(dāng)搜索出一組答案序列時(shí),此算法會(huì) 智能的對(duì)序列進(jìn)行優(yōu)化和變異,使傳入此函數(shù)的答案序列
7、進(jìn)化到一個(gè)與基準(zhǔn)序列元素相同結(jié) 構(gòu)順序不同的優(yōu)質(zhì)答案?jìng)鞒?,核心思想是先根?jù)貪心思路進(jìn)行合理的顯性的構(gòu)造,使得答案 序列中先篩選出一組子序列滿足最優(yōu)性,之后對(duì)剩下的序列進(jìn)行隨機(jī)概率性淘汰進(jìn)化,為了 避免枚舉所有可行序列而發(fā)生的局部卡死,本算法通過(guò)調(diào)用隨機(jī)生成序列輔函數(shù)的方式對(duì)剩 余序列進(jìn)行隨機(jī)智能構(gòu)造和定向淘汰和進(jìn)化,之后將得到的同元素不同結(jié)構(gòu)的優(yōu)質(zhì)序列進(jìn)行 返回。為了更大的滿足用戶的需求,同解答案保留盡量按照升序排列的序列。五、搜索樹(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)控函數(shù)本函數(shù)的作用是根據(jù)預(yù)估的搜索樹(shù)最大深度來(lái)擴(kuò)大或縮小每個(gè)局面所需討論狀態(tài)總量,對(duì)搜 索總狀態(tài)數(shù)維持產(chǎn)生平穩(wěn)的趨向,來(lái)宏觀調(diào)控時(shí)間與精確地的矛盾,此處采用
8、二分法將搜索 狀態(tài)總量趨向于平衡點(diǎn),本算法設(shè)計(jì)每個(gè)深度狀態(tài)的討論總量與此狀態(tài)的價(jià)值評(píng)估成近似正 比,與此狀態(tài)的已有花費(fèi)成近似反比。六、人工智能搜索主函數(shù)這是搜索的主函數(shù),調(diào)用到了上述的所有智能啟發(fā)函數(shù),加入了上節(jié)剪枝,分治不相干區(qū)域連通塊剪枝的方法進(jìn)行概率搜索,擁有統(tǒng)計(jì)最終答案序列的功能。下面是源碼:#include#include#include#include#include#include#include#includeusing namespace std;/智能核心參數(shù)const int population=30;/初 始種群樣本總量const double scales4=3.0
9、,2.0,1.2,1.0;/梯 度權(quán)重參數(shù)const int Max_Deep_Ceiling=99;/constintvalue_number_mappingMax_Deep_Ceiling=36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36,36;/全局搜索AI離散映射基準(zhǔn)表doubleState_TreeMax_Deep_Ceiling+1=72.,60.,26.,22.,18.,15.,12.,9.,7.,6.,5.,5.,4.,4.,4.,3.,3.,3.,3.,2.,2.,2.,2.,2.,2.,2.,2.,2.,2.,2.,2.;/AI 離散函數(shù)映
10、射基準(zhǔn)表int AI_argument5=0,1,2,9,16;/本 體估價(jià)參數(shù)const int Prediction_step=3;智能預(yù)測(cè)步數(shù)上限const int AI_value5=0,1,2,9,16;/本 體估價(jià)參數(shù)const int Gradient_Parameter2=2,1;/梯 度估價(jià)參數(shù)const int Expected_State=2147000000;/搜索狀態(tài)總量上限/定義結(jié)構(gòu)體struct statusint x;int y;int deraction;int state;int number;struct coordinateint x;int y;str
11、uct sheetcoordinate coorMax_Deep_Ceiling;int total;int additional;struct situationint map66;/定義變量intMaxDeep=Max_Deep_Ceiling,i,j,k,l,mapMax_Deep_Ceiling66,answer_tot=0,Answer_Numbe r=Max_Deep_Ceiling+12,contest=0;sheet answerpopulation,test_list;int move42=0,1,1,0,0,-1,-1,0;int map_test66,Sum_Number
12、;double map_value66;/聲明函數(shù)void map_value_build();/構(gòu)建棋盤權(quán)值函數(shù)void draw(int Deep);/調(diào)試打表函數(shù)bool Check_Deep_Finish(int);/檢測(cè)終止局面函數(shù)void draw(int);/打 印地圖函數(shù)bool check(status);/檢測(cè)可行性輔助函數(shù)int fill(int,int,int);/填 充水滴模擬函數(shù)int Value_Calculator(int,int,int,int);/估 價(jià)函數(shù)輔助計(jì)算器void AI_Control_Tree();/艘索樹(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)控函數(shù)situation Ini
13、tail_Value_Map1(int,int&);/密 集度模糊式啟發(fā)函數(shù)situation Initail_Value_Map2(int,int&);/個(gè) 體樣本 & 區(qū)域梯度式啟發(fā)函數(shù)situation Initail_Value_Map3(int,int&);/隨 機(jī)化搜索式啟發(fā)函數(shù)sheet Rotation_Sample(int,int,int);/旋 轉(zhuǎn)抽樣函數(shù)sheet Random_Answer(sheet&,int);/構(gòu)建答案序列輔函數(shù)sheet answer_sort(sheet,int&);答案智能優(yōu)化處理函數(shù)int Artificial_intelligent_se
14、arch(int);/A 工智能搜索主函數(shù)void map_test_build();/構(gòu)建備用圖void Get_Sum_Number();/上界獲取輔助函數(shù)void Initail_Value_Map_check();/圖像模糊分析檢測(cè)器void Rotation_Sample_check();/Rotation_Sample 檢測(cè)器void Pretreatment();/預(yù)處理函數(shù)void Input();/輸入函數(shù)void Output();/輸出函數(shù)int main()Pretreatment();Input();map_value_build();map_test_build()
15、;Get_Sum_Number();Artificial_intelligent_search(0);coutendlendlendlendl最終答案::endl;Output();return 0;void map_value_build()/構(gòu)建棋盤權(quán)值函數(shù)int i,j,k;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)map_valueij=3;for(k=0;k=2;k+)for(i=0;i=2;i+)for(j=2-i+k;j=3+i-k;j+)map_valueij-;map_value5-ij-;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)map_
16、valueij=scales(int)map_valueij;void draw(int Deep)/打 印地圖函數(shù)int i,j;coutendl;for(i=0;itest_list.total;i+)cout(test_list.coori.x+1,test_list.coori.y+1);coutendl;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)coutmapDeepij;coutendl;system(pause);bool check(status a)/檢測(cè)可行性輔助函數(shù)if(a.x5|a.y5)return false;elsereturn true;int
17、 fill(int Deep,int x,int y)/填 充水滴模擬函數(shù)int i,j,k,l,con=1;mapDeepxy+;if(mapDeepxy=4)return 0;queue q;status drop,ls;l=0;mapDeepxy=0;drop.x=x;drop.y=y;drop.number=0;drop.state=0;for(i=0;i0)drop=q.front();elsels.number=l;ls.state=0;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j4)mapDeepij=0;con+;ls.x=i;ls.y=j;for(k=0;kl)l=dro
18、p.number;ls.number=l;ls.state=0;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j4)mapDeepij=0;con+;ls.x=i;ls.y=j;for(k=0;k=3;k+)ls.deraction=k;q.push(ls);q.pop();i=drop.x+movedrop.deraction0;j=drop.y+movedrop.deraction1;if(drop.state=0)if(i5|j5)continue;if(mapDeepij0)mapDeepij+;elsedrop.state=1;drop.number+;q.push(drop);el
19、sedrop.state=0;drop.x=i;drop.y=j;drop.number+;if(check(drop)=true)q.push(drop);return con;int Value_Calculator(int map_number,int parameter,int x,int y)/估 價(jià)函數(shù)輔助計(jì)算器if(parameter=0)return (int)(map_number*parameter*map_valuexy);void AI_Control_Tree()搜索樹(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)控函數(shù)doubleCoefficient_left,Coefficient_right=Exp
20、ected_State/(Answer_Number+1)*State_Tree0),mid,pow =1.,pow2;int i,j;for(i=0;i0.0001)mid=(Coefficient_left+Coefficient_right)/2;pow2=1;j=0;for(i=0;iExpected_State)Coefficient_right=mid;j=1;break;if(j=0)Coefficient_left=mid;for(i=0;i=MaxDeep;i+)State_Treei=State_Treei*Coefficient_left;if(State_Treei=1
21、.01)State_Treei=1.01;situation Initail_Value_Map1(int Deep,int &sum)/密 集度模糊式啟發(fā)函數(shù)int i,j,k,l,t,p,Value_Min=2099999999,Average=0,Number=0;situation value_copy,value;coordinate coor664,ls,Max_coor;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)if(mapDeepij=0)value.mapij=0;for(k=0;k=3;k+)coorijk.x=-1;coorijk.y=-1;elseva
22、lue.mapij=AI_valuemapDeepij*Gradient_Parameter0;for(k=0;k=0&ls.y=0&ls.x=5&ls.y0)value.mapij+=AI_valuemapDeepls.xls.y*Gradient_Parameter1;coorijk.x=ls.x;coorijk.y=ls.y;l=1;break;ls.x+=movek0;ls.y+=movek1;if(l=0)coorijk.x=-1;coorijk.y=-1;for(t=1;t=Prediction_step;t+)value_copy=value;for(i=0;i=5;i+)for
23、(j=0;j=5;j+)for(k=0;k=0&coorijk.y=0)value.mapij+=value_copy.mapcoorijk.xcoorijk.y;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j0)Value_Min=min(Value_Min,value.mapij);Max_coor.x=0;Max_coor.y=0;k=value.map00;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j0)Number+;if(value.mapMax_coor.xMax_coor.yk)k=value.mapMax_coor.xMax_coor.y;Max_coor.x=i;Ma
24、x_coor.y=j;Average+=value.mapij;Average/=Number;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j0)value.mapij=value.mapij*value.mapij/Average;while(value.mapMax_coor.xMax_coor.y46340)for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)value.mapij/=10;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j0)value.mapij=value.mapij*value.mapij/Average;sum=0;for(i=0;i=5;i+)for(
25、j=0;j=5;j+)sum+=value.mapij;return value;situation Initail_Value_Map2(int Deep,int &sum)/個(gè) 體樣本 / 區(qū)域梯度式啟發(fā)函數(shù)situation value;for(int i=0;i=5;i+)for(int j=0;j=5;j+)value.mapij=Value_Calculator(mapDeepij,AI_valuemapDeepij,i,j);sum+=value.mapij;situation Initail_Value_Map3(int Deep,int &sum)/隨 機(jī)搜索啟發(fā)函數(shù)situ
26、ation value;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j0)value.mapij=1;sum+=1;elsevalue.mapij=0;return value;sheet Rotation_Sample(int Deep,int AI_argument,int number)/旋 轉(zhuǎn)抽樣函數(shù) int i,j,k,l,sample,sum=0,remain=0;situation value;sheet list;memset(list.coor,0,sizeof(list.coor);list.total=0;value=Initail_Value_Map1(Deep,su
27、m);for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j0)remain+;remain=min(remain,number);while(remain0)sample=rand()*rand()% sum+1;i=0;j=0;while(value.mapij5)j=0;i+;list.coorlist.total.x=i;list.coorlist.total.y=j;list.total+;sum-=value.mapij;value.mapij=0;remain-;list.total-;return list; sheet Random_Answer(sheet &list,int n
28、)/|構(gòu)建答案序列輔函數(shù) int i,j,tot;coordinate a40;tot=0;for(i=list.total-n;ilist.total;i+)atot=list.coori;tot+;for(i=list.total-n;ilist.total;i+)j=rand()% tot;list.coori=aj;tot-;aj=atot;sheet answer_sort(sheet list,int &Argument)/答案智能優(yōu)化處理函數(shù)int i,j,k,p,con,tot,pdMax_Deep_Ceiling;memset(pd,0,sizeof(pd);sheet ou
29、tput,output_copy;coordinate ls;output.total=list.total;tot=0;for(i=0;ilist.total;i+)if(map0list.coori.xlist.coori.y4)fill(0,list.coori.x,list.coori.y);output.coortot.x=list.coori.x;output.coortot.y=list.coori.y;pdi=1;tot+;k=0;for(i=0;ii;j-)if(output.coorj-1.xoutput.coorj.x)|(output.coorj-1.x=output.
30、coorj.x)&(output.coorj-1.youtput.coorj.y)ls=output.coorj-1;output.coorj-1=output.coorj;output.coorj=ls;for(i=0;ilist.total;i+)if(pdi=0)output.coortot.x=list.coori.x;output.coortot.y=list.coori.y;tot+;k+;p=0;for(int t=1;t=10;t+)con=0;Random_Answer(output,k);for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)map0ij=map_te
31、stij;for(i=0;iSum_Number/3-con)Argument=Sum_Number/3-con;output_copy=output;/for(i=0;ioutput.total;i+)coutoutput.coori.x output.coori.yendl;/draw(0);if(Check_Deep_Finish(0)=false)continue;elsep=1;if(Argument=0)break;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)map0ij=map_testij;output=output_copy;output.additional
32、=Sum_Number/3-Argument;if(p=0)output.total=-1;return output; int Artificial_intelligent_search(int Deep)/A 工智能搜索主函數(shù) /draw(Deep);contest+;if(contest+rand()% 713)% 3000=0)cout,當(dāng)前已經(jīng)搜索的狀態(tài)量為:contestMaxDeep)return 0;if(Check_Deep_Finish(Deep)=true)l=99;MaxDeep=Deep;test_list_copy=test_list;test_list=answe
33、r_sort(test_list,l);if(test_list.total=0)if(test_list.total+lAnswer_Number)AI_Control_Tree();Answer_Number=test_list.total+l;answer_tot=0;if(answer_totpopulation)for(i=0;itest_list.total;i+)answeranswer_tot.coori.x=test_list.coori.x;answeranswer_tot.coori.y=test_list.coori.y;answeranswer_tot.total=t
34、est_list.total;answeranswer_tot.additional=test_list.additional;answer_tot+;test_list=test_list_copy;return 1;if(Deep=MaxDeep)return 0;list=Rotation_Sample(Deep,AI_argument,(int)State_TreeDeep);for(l=0;l=list.total;l+)k=5-mapDeeplist.coorl.xlist.coorl.y;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)mapk+Deepij=mapD
35、eepij;for(i=1;i=k;i+)test_list.coortest_list.total.x=list.coorl.x;test_list.coortest_list.total.y=list.coorl.y;test_list.total+;fill(k+Deep,list.coorl.x,list.coorl.y);Artificial_intelligent_search(k+Deep);for(i=1;i=k;i+)test_list.total-;return 0;void map_test_build()/構(gòu)建備用圖int i,j;for(i=0;i=5;i+)for(
36、j=0;j=5;j+)map_testij=map0ij;void Get_Sum_Number()/上界獲取輔助函數(shù)int i,j;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j0)Sum_Number+;void Initail_Value_Map_check()/圖像模糊分析檢測(cè)器situation s;s=Initail_Value_Map1(0,k);coutOKendl;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)couts.mapij ;coutendl;system(pause);void Rotation_Sample_check()/Rotation_Sample 檢測(cè)器int a5=0,1,2,5,16;char c66;sheet ls;for(;)ls=Rotation_Sample(0,a,36);for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)cij=map0ij+48;for(i=0;ils.total;i+)cls.coori.xls.coori.y=*;for(i=0;i=5;i+)for(j=0;j=5;j+)coutcij;coutendl;system(pause);void P
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