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1)  traffic pattern genera
数据流生成机制
2)  Generation of Data Streams
数据流生成
3)  netflow spanning tree
数据流生成树
1.
In the disc level a multi-level index data netflow spanning tree was proposed to improve sequence and ownership retrieval efficiency.
模型在内存中采用基于弱时序性的高速缓存数据结构,提高网络数据流实时存储的效率;在磁盘中采用基于多级索引结构的数据流生成树结构,提高基于时序性和属主性的检索效率。
4)  data generation
数据生成
1.
Research of Data Generation in Air Traffic Control(ATC) Simulation Training System;
空管仿真模拟系统仿真数据生成研究
2.
Current research on software structural test data generation is introduced at first.
首先介绍了软件结构测试数据生成的研究现状,然后探讨了用遗传算法解决该问题的方法和技术。
3.
At present,there is not exist a flexible data generation framework which is generally accepted.
目前还没有得到广泛认可的DBMS数据生成框架。
5)  generating data
生成数据
6)  synthetic traffic generation
合成流量生成机制
补充资料:磁耦合机制和沙兹曼机制
      解释太阳系角动量特殊分布的两种理论。太阳质量占太阳系总质量的99.8%以上,但其角动量(动量矩)却只占太阳系总角动量的1%左右,而质量仅占0.2%的行星和卫星等天体,它们的角动量却占99%左右。太阳系角动量的这种特殊分布,是太阳系起源研究中的一个重要问题。1942年,阿尔文提出一种"磁耦合机制"。他认为,太阳通过它的磁场的作用,把角动量转移给周围的电离云,从而使由后者凝聚成的行星具有很大的角动量。他假定原始太阳有很强的偶极磁场,其磁力线延伸到电离云并随太阳转动。电离质点只能绕磁力线作螺旋运动,并且被磁力线带动着随太阳转动,因而从太阳获得角动量。太阳因把角动量转移给电离云,自转遂变慢了。
  
  1962年,沙兹曼提出另一种通过磁场作用转移角动量的机制,称为沙兹曼机制。他认为,太阳(恒星)演化早期经历一个金牛座T型变星的时期,由于内部对流很强和自转较快,出现局部强磁场和比现今太阳耀斑强得多的磁活动,大规模地抛出带电粒子。这些粒子也随太阳磁场一起转动,直到抵达科里奥利力开始超过磁张力的临界距离处,它们一直从太阳获得角动量。由于临界距离达到恒星距离的量级,虽然抛出的物质只占太阳质量的很小一部分,但足以有效地把太阳的角动量转移走。沙兹曼也用此机制解释晚于F5型的恒星比早型星自转慢的观测事实。晚于F5型的恒星,都有很厚的对流区和很强的磁活动,通过抛出带电粒子转移掉角动量,自转因而变慢。然而早于F5型的恒星,没有很厚的对流区,没有损失角动量,因而自转较快。
  

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参考词条