针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

含铜取向硅钢是一种成本低、成品率高的新型CGO取向硅钢.其制备工艺明显区别于主流的低温加热渗氮高磁感（HiB）取向硅钢，其产品的磁性能波动范围显著高于低温渗氮钢.本文对实际生产中收集到的一些含铜CGO钢成品板中的组织与磁性能进行研究分析，尝试建立不同组织和磁性能相互间的对应关系，并对磁性能波动现象进行分析.分析结果表明，含铜CGO钢成品板组织与抑制剂有明确的对应关系，而晶粒尺寸与Goss晶粒取向度并不完全呈对应关系.同时对热轧板中的异常组织进行了深入研究，认为热轧板表层脱碳区和中心层粗大形变晶粒的存在，直接影响了抑制剂的分布，导致最终成品板中组织和磁性能的波动

在学习了饲料常规成分分析的基础上,要求掌 握纤维素分析测定的 Van soest方案以及氨基 酸、常量元素与微量元素检测分析的基本原 理、方法和基本技能训练

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取得总体的样本后,通常是借助样本的统计量对未知的总体分布进行推断,为此须进一 步确定相应的统计量所服从的分布,除在概率论中所提到的常用分布外,本节还要介绍几个 在统计学中常用的统计分布:

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基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞