回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

主要了解宪法学的研究对象,明确学习宪法学的目的与意义,掌握学习宪 法学的研究方法。 内容涉及:宪法学的研究对象:宪法学的学科体系;学习和研究宪法学的 意义;学习和研究宪法学的主要方法 宪法学的研究对象 宪法学就是研究公民权利与国家权力及其相互关系,以阐明宪法现象的产 生、发展和运行规律的学科

一、热力学(thermodynamics)的研究对象与研究方法 物态(state of matter):物质存在的物理状态 物质主要存在三种基本物理状态:固态、液态 和气态 热学是研究一切物态的热现象的学科,我们这里主 要研究气态,但有时也会牵涉到固态和液态。 从宏观上看,热学研究物体的宏观热现象:与温度有 关的物态的物理性质的变化。由观察和实验来总结热 现象的规律,得出热现象的宏观理论,这部分称为热 力学。 热力学利用宏观上可观测的物理量,如:,V,T 来研究热现象的规律

• 掌握人的毕生发展的一般规律和各个年龄阶段的心理发展特点。 • 掌握发展心理学的基本理论和基本研究方法。 • 结合发展心理学的研究更好地理解和把握自我的成长。 第一节 发展心理学的研究内容 • 什么是发展 • 为什么要学习发展心理学 • 发展心理学研究的基本问题 –天性与教养 –发展的普遍性和个别差异 –连续性和可变性 –发展变化的本质 第二节 发展心理学的研究方法 • 发展心理学研究的伦理 • 发展心理学研究的主要类型 • 发展心理学的研究方法 • 发展心理学研究的特殊性

介绍了模拟结晶器内渣膜形成的实验方法, 综述了国内外学者在保护渣传热方面所做的研究工作, 包括固态渣膜的界面热阻、保护渣的导热系数、辐射传热以及渣膜的光学性质, 并提出了今后在渣膜形成及传热研究中有待进一步完善的内容和方向.现有的研究结果表明利用热丝法可以对渣膜的形成过程进行原位观察, 采用水冷铜探头法可以获取用于研究渣膜微观组织的固态渣膜样品.渣膜的界面热阻在0.0002~0.002 m2·K·W-1之间.在800℃以下, 保护渣的导热系数在1.0~2.0 W·m-1·K-1范围内, 且随温度的升高而逐渐增加.渣膜中的晶体一方面可以增加渣膜的界面热阻, 另一方面可以提高固态渣膜的反射率, 起到降低辐射热流的作用.此外, 过渡族金属氧化物的加入以及固态渣膜中弥散分布的微小颗粒也能改变渣膜的光学性质, 从而影响通过渣膜的辐射传热

在局部腐蚀微区中,金属离子水解而造成PH下降的事实虽已由不少研究工作证实,但因研究技术上的困难,这方面原位的、定量的测量数据尚不充分,现在的数据多为模拟实验提供。本文把生理学上曾得到应用的钨电极引入局部腐蚀中来,较为系统地究究了钨电极的电位与溶液pH值的线性关系,钨电极的电位随温度、时间的变化,以及腐蚀介质和某些腐蚀研究中常见的离子对钨电极的电位的影响。证明:在PH值为0.5~5.0的范围内,钨电极的电位与溶液PH值有良好的线性关系:EP=+a×pH。式中a、b为与电极表面状态有关的常数,但a的数值一般在f0mv/pH左右。温度系数<2mv/度。Cl-、SO42-、NH4+、Na+、Mg2+、Mn2+、Zn2+、Al2+、Ni2+对测定干扰很少,Cr3+及Fe3+在浓度不大时干扰也较小,因此钨电极与微参比电极配合,可以应用在局部腐蚀的微区测量中

一、质的研究的定义和特点 二、质的研究的基本步骤 三、质的研究重要环节的实施

牛膝叶倾角与乔木盖度关系的研究 环境因素影响庐山楼梯草（Elatostema stewardii Merr.）的生长和繁殖 西天目山禅源寺柳杉种群瘿瘤病防治状况评估及防治方法的讨论 天目山部分树种树皮开裂方式以及附生体的研究 西天目山禅源寺边林地植物物种调查 天目山周边攀缘植物调查研究 天目山毛竹入侵对植物多样性的影响 浙江西天目山竹林与非竹林植被中苔藓植物的物种多样性调查与比较 天目山不同植物被虫啃食情况研究 金龟子对于天目山不同植物气味的趋向性研究 蜜蜂对花的形态学完整性及对特定电场的偏好性研究 西天目山道旁木槿花朵特征对熊峰访花行为影响的探究 蚂蚁信息素的物种社群特异性初探 天目山昆虫对氯仿的耐受性初探以及毒瓶的优化 天目山夜行性昆虫活动情况调查及记录方法比较 天目山毛竹林、混交林和阔叶林土壤动物多样性比较研究 样线法和样点法在西天目山低海拔林地鸟类调查中的结果差异研究

本文对顶吹气体射流冲击下熔池内的液体流扬,将物理模型的试验测定,与数学模型方程的数值求解相配合进行了研究。用激光测速仪测定了模型熔池液流的速度分布。以湍流的运动学和动力学方程、Prandtl-Kolmogorov湍流单方程模型,以及物理模型试验测定提出的边界条件,构成了所研究问题的数学模型。应用Spalding等计算湍流回流的方法,对数学模型数值求解,得到了熔池内液流流函数、速度、涡量、湍动能,湍流旋涡粘性系数等的分布,计算结果与实验测定相当吻合,并可见本文的工作比之前人的有了进一步的改善

本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路