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ANSYS菜单的中英文对照翻译

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简介:
本资源提供了ANSYS软件常用菜单和选项的详细中英文对照表,帮助用户快速掌握软件界面元素及功能设置,适用于学习与工程应用。 为了方便ANSYS初学者学习使用该软件并更快地上手进行分析。

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客服
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  • ANSYS
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    本资源提供了ANSYS软件常用菜单和选项的详细中英文对照表,帮助用户快速掌握软件界面元素及功能设置,适用于学习与工程应用。 为了方便ANSYS初学者学习使用该软件并更快地上手进行分析。
  • ANSYS Workbench
    优质
    《ANSYS Workbench中英文菜单对照》是一份详细对比手册,旨在帮助用户轻松掌握ANSYS Workbench软件中的各项功能设置与操作指令,适用于工程仿真领域的学习者和从业者。 中英文菜单对照主要列出关键的英文词汇,以便在使用过程中更好地理解内容。
  • ANSYS详解.pdf
    优质
    本书提供了ANSYS软件界面中常见菜单项的详细中英文对照说明,帮助用户更好地理解和使用该工程仿真软件。 ANSYS是由美国ANSYS公司开发的一款大型通用有限元分析(FEA)软件,在全球范围内是增长最快的计算机辅助工程(CAE)工具之一。它能够与多种计算机辅助设计(CAD)软件进行数据交换,如Creo、NASTRAN、Algor、I-DEAS和AutoCAD等。ANSYS集成了结构、流体动力学、电场分析及声场分析等功能,被广泛应用于核工业、铁道运输、石油化工行业、航空航天工程、机械制造产业以及能源领域,并在汽车交通业、国防军工企业电子制造业中也有着重要的应用价值。此外,在土木建筑工程设计咨询公司和造船厂,生物医学研究机构与轻工产品生产企业等领域内也得到了广泛应用。
  • ANSYS Workbench指南
    优质
    本指南提供了ANSYS Workbench软件界面中常见菜单项的中英文对照表,帮助用户快速掌握操作界面,提高使用效率。 本段落档主要提供Workbench操作界面的中英文对照,以便于更轻松地进行操作。
  • Java献)
    优质
    本资料提供Java一词及其相关术语在不同语境下的准确中文翻译,并包含大量中英文对照示例,旨在帮助学习者掌握Java编程语言的专业词汇和概念。 中文有6257个汉字,足够两个人使用了吧?
  • ENVI主
    优质
    本资源提供ENVI遥感图像处理软件主菜单的详细中文翻译对照表,帮助用户快速理解界面元素和功能选项。 关于“envi”的汉化文档《使用这个表格可以完全不用担心environment的英文了》可以帮助你更好地理解和掌握相关术语。
  • Microsoft Office
    优质
    本资源提供了微软Office软件各版本菜单项的中英文对照表,帮助用户更好地理解和使用各项功能。 自己使用的是英文版的Office,对一些菜单的意思不太清楚,所以做了这个指南,希望对你有帮助。
  • Cadence Allegro
    优质
    本资源提供了一份详细的Cadence Allegro菜单中的术语及其对应的中文翻译对照表,帮助用户快速掌握软件界面和功能。 Cadence Allegro菜单的中英文对照表可以帮助用户更好地理解和使用软件的各项功能。以下是部分常用菜单项的对应翻译: - File(文件) - Edit(编辑) - View(视图) - Tools(工具) 请注意,这里仅提供了一些基础菜单栏名称的示例,并未列出所有详细内容或链接到任何外部资源。
  • Java与Web
    优质
    本书提供Java编程语言及Web技术相关术语和概念的详细中英文对照解释,旨在帮助读者更好地掌握专业知识。 JSP(JavaServer Pages)是一种基于Java的网页技术标准,由Sun Microsystems公司倡导,并得到了许多公司的支持和发展。这种动态网页技术类似于ASP技术,在传统的HTML文件中插入Java程序段和JSP标记来创建JSP文件。 使用JSP开发的应用是跨平台的,可以在多种操作系统上运行。其中一个显著的优点就是它能够将HTML编码与Web页面中的业务逻辑分离出来。此外,通过Servlet、JavaBean和其他基于Java的组件可以实现对可重用性部件的有效访问,并支持在网页中直接嵌入Java代码。 用户可以通过两种方式来请求JSP文件:一种是浏览器发送请求;另一种是从Servlet发出请求。JSP利用类XML标签和脚本片段编写,这些元素用于封装生成动态网页所需的处理逻辑。同时,它还允许通过标签和脚本来访问服务端的资源应用逻辑。这种技术将页面设计、显示与业务逻辑分离,并支持组件化的设计理念,从而加速了基于Web的应用程序开发过程。
  • VGGNet 详解1
    优质
    本文提供VGGNet架构的全面中英文对照解析,旨在帮助读者深入理解该模型的核心概念和术语,是深度学习研究者与爱好者的必备参考。 在这项研究中,我们探讨了卷积网络深度在大规模图像识别环境中的准确性影响。我们的主要贡献是通过使用非常小的(3×3)卷积滤波器架构对增加网络深度进行全面评估。