以武钢程潮铁矿西区开采为工程背景,采用现场钻孔监测与相似材料模型实验相结合的方法,对无底柱分段崩落法开采过程中顶板围岩的变形和崩落规律进行了系统研究.首先,结合矿体赋存条件、地层结构和开采进程,设计两个钻孔实时监测顶板围岩的崩落规律.其次,以模型相似理论为基础,确定了所要研究模型的剖面和几何尺寸,设计制作模型,采用百分表、压力传感器和近景摄影测量等手段监测模型的应力、应变和破坏特征,并对百分表数据、应力盒数据、围岩位移和围岩破坏裂纹进行系统分析.研究成果初步揭示了金属矿山无底柱分段崩落法开采过程中,顶板围岩崩落机理和地表沉陷的基本规律

高校的成绩汇总表是每个学生在校学习期间 各门课程成绩一览表。 般是从各学期、各 课程的成绩报告单抄写。有了电子形式的成绩 报告单,再有一个电子形式的成绩汇总表,就 可以直接将成绩导入,从而提高工作效率和准 确性。本章介绍成绩汇总表、工具栏的设计以 及数据导入的实现技术。 对于四年制本科生,我们给每个班级建立四 个工作表(每个工作表登记两个学期的成绩) 整个工作簿按班级数建立若干个同样规格的 工作表,所以只要设计出一个工作表,其余的 就可以复制产生

9.1 I/O接口扩展概述 9.1.1 扩展的I/O接口功能 9.1.2 I/O端口的编址 9.1.3 I/O数据的传送方式 9.1.4 I/O接口电路 9.2 AT89S52扩展I/O接口芯片82C55的设计 9.2.1 82C55芯片简介 9.2.2 工作方式选择控制字及端口PC置位/复位控制字 9.2.3 82C55的3种工作方式 9.2.4 单片机扩展82C55的接口设计 9.2.5 AT89S52扩展82C55的应用举例 9.3 利用74LSTTL电路扩展并行I/O口 9.4 用AT89S52单片机的串行口扩展并行口 9.4.1 用74LS165扩展并行输入口 9.4.2 用74LS164扩展并行输出口 9.5 用I/O口控制的声音报警接口 9.5.1 蜂鸣音报警接口 9.5.2 音乐报警接口

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第一节 流行病学简史 第二节 流行病学的定义 第三节 流行病学的研究方法 第四节 流行病学的特征 第五节 流行病学与其他学科的关系 第一节 疾病频率测量指标 第二节 疾病流行水平测量指标 第三节 疾病的分布形式 第一节 描述性研究概述 第二节 现况研究概述 第三节 现况研究的设计与实施 第四节 现况研究的常见偏倚及其控制 第一节 基本原理 第二节 队列研究的设计和实施 第三节 数据资料的整理和分析 第四节 队列研究中的偏倚及其控制 第五节 队列研究的优缺点

2.1 AT89S52单片机的硬件组成 2.2 AT89S52的引脚功能 2.2.1 电源及时钟引脚 2.2.2 控制引脚 2.2.3 并行I/O口引脚 2.3 AT89S52的CPU 2.3.1 运算器 2.3.2 控制器 2.4 AT89S52的存储器结构 2.4.1 程序存储器空间 2.4.2 数据存储器空间 2.4.3 特殊功能寄存器 2.4.4 位地址空间 2.4.5 存储器结构总结 2.5 AT89S52的并行I/O端口 2.5.1 P0口 2.5.2 P1口 2.5.3 P2口 2.5.4 P3口 2.6 时钟电路与时序 2.6.1 时钟电路设计 2.6.2 时钟周期、机器周期、指令周期与指令时序 2.7 复位操作和复位电路 2.7.1 复位操作 2.7.2 复位电路设计 2.8 AT89S52单片机的最小应用系统 2.9 看门狗定时器（WDT）功能简介 2.10 低功耗节电模式 2.10.1 空闲模式 2.10.2 掉电运行模式

2.1 AT89S52单片机的硬件组成 2.2 AT89S52的引脚功能 2.2.1 电源及时钟引脚 2.2.2 控制引脚 2.2.3 并行I/O口引脚 2.3 AT89S52的CPU 2.3.1 运算器 2.3.2 控制器 2.4 AT89S52的存储器结构 2.4.1 程序存储器空间 2.4.2 数据存储器空间 2.4.3 特殊功能寄存器 2.4.4 位地址空间 2.4.5 存储器结构总结 2.5 AT89S52的并行I/O端口 2.5.1 P0口 2.5.2 P1口 2.5.3 P2口 2.5.4 P3口 2.6 时钟电路与时序 2.6.1 时钟电路设计 2.6.2 时钟周期、机器周期、指令周期与指令时序 2.7 复位操作和复位电路 2.7.1 复位操作 2.7.2 复位电路设计 2.8 AT89S52单片机的最小应用系统 2.9 看门狗定时器（WDT）功能简介 2.10 低功耗节电模式 2.10.1 空闲模式 2.10.2 掉电运行模式

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

为量化可燃气体爆燃引起的潜在危险性提供相关的基础数据，设计出在气体燃料加工、储存和运输过程中能够承受爆炸危险的容器

第一节 人体尺寸概述 第二节 中国成年人的人体尺寸 第三节 其他国家的人体尺寸 人体各部分尺寸的比例 第四节 产品设计中人体尺寸数据的应用方法 第五节 设施器物的人体尺寸适应性与动态人体尺寸