西昌钢钒厂由于转炉热量不足而以转炉—LF精炼—RH精炼—连铸工艺生产IF钢，为探究RH强制脱碳与自然脱碳工艺生产IF钢精炼效果，采用生产数据统计、氧氮分析、夹杂物自动扫描、扫描电镜和能谱分析等手段，对不同脱碳工艺对顶渣氧化性以及钢的洁净度影响进行了详细研究。结果表明：（1）与自然脱碳工艺炉次相比，采用强制脱碳工艺的炉次在转炉结束与RH进站钢中的平均[O]含量更低；（2）两种工艺脱碳结束钢中的[O]含量基本在同一水平；（3）强制脱碳工艺的炉次在RH结束时渣中平均T.Fe的质量分数降低了1.3%。在能满足RH脱碳效果的前提下，尽量提高转炉终点钢液碳含量、降低钢液氧含量，后续在RH精炼时采用强制吹氧脱碳工艺，适当增大吹氧量来弥补钢中氧，可显著降低IF钢顶渣氧化性。自然脱碳工艺与强制脱碳工艺控制热轧板T.O含量均比较理想；与自然脱碳工艺相比，强制脱碳工艺可有效降低IF钢[N]含量，这与强制脱碳工艺真空室内碳氧反应更剧烈所导致的CO气泡更多和气液反应面积更大有关。脱碳工艺对IF钢热轧板中夹杂物类型、尺寸及数量没有明显影响，夹杂物主要由Al2O3夹杂、Al2O3–TiOx夹杂与其他类夹杂物组成，以夹杂物的等效圆直径表示夹杂物尺寸，以上三类夹杂物平均尺寸分别为4.5、4.4和6.5 μm，且钢中尺寸在8 μm以下的夹杂物数量占比高于75%。在RH精炼过程中，尽量降低RH脱碳结束钢中[O]含量，有利于提高钢液洁净度

9.1 社交媒体大数据应用背景分析 9.2 社交媒体大数据行为模式识别的热点研究方向 9.3 社交媒体大数据应用创新：以跨域行为模式识别为例 9.4 社交媒体大数据跨域行为模式识别的技术体系 9.5 社交媒体行为大数据应用创新的案例分析 9.6 本章小结

8.1 教育大数据应用创新的社会背景 8.2 支撑教育大数据应用创新的云端技术 8.3 教育大数据应用创新的赋能方向 8.4 教育大数据的技术应用的创新思维 8.5 实例：基于知识图谱的教育大数据隐性知识发现 8.6 本章小结

10.1 交通大数据科技创新发展概况 10.2 交通大数据科技创新发展概况 10.3 交通大数据应用创新核心技术分析 10.4 一个基于群智协同与多要素融合的智能交通指挥系统设计方案 10.5 交通大数据智能研判应用创新：案例分析 10.6 本章小结

2.1 此为数据库，非彼大数据 2.2 数据库技术重要的历史发展阶段 2.3 关系模型的直观认知 2.4 关系模型的预备知识 2.5 关系数据库的基本原理 2.6 关系数据库体系的优化设计 2.7 本章小结

6.1 一个颠覆常识的认知实例 6.2 人类认知学习的生理学原理 6.3 认知过程的基本规律：“认”出特征，“知”道归属 6.4 大数据认知的计算机实现：以人脸识别为例 6.5 教育大数据与教育大数据技术的应用定位分析 6.6 本章小结

4.1 技术生态的初步理解 4.2 物联网技术：知道得多 4.3 云计算技术：处理得快 4.4 移动互联技术：传播的远 4.5 人工智能技术：调控得准 4.6 “物、云、移、大、智”技术融合后的协同生态环境 4.7 本章小结

小国关税局部均衡分析 小国关税一般均衡分析 大国关税 有效关税 最优关税

5.1 引子 5.2 基础不牢，地动山摇 5.3 教育大数据应用创新的领域特点分析 5.4 本章小结

陆地生物与大气的关系,就像鱼与水一样,须弓不得离开。就是水生生 物,也离不了大气,如果地球上没有了大气,也就没有了生命。因此,就决定 了 大气环境在整个环境中的重要地位