一、自由是法哲学上重要的范畴之一 二、要求熟知法律与自由关系的经典论述 三、重点掌握法律与自由的辨证关系 四、深刻领悟自由作为法律价值的意义

人与自然的辩证关系 1、文明类型采猎文明农业文明工业文明后工业文明 2、时段公元前200公元前1万公元18世纪未来 万年至前1年至18世纪至今 万年 3、对自然的依赖自然改造自然征服自然善待自然 态度 4、环境问题未显现森林砍伐、从地区性公全球性灾难 水土流失害到全球性解决 灾难 5、人类对象听天由命牧童经济环境保护可持续发展

一、降温工况的自动调节 二、取暖工况的温度自动调节 三、取暖工况的湿度度自动调节 四、送风系统静压的自动调节

通过单矿物浮选试验、光学显微镜分析、E-DLVO理论计算、团聚动力学分析等研究了油酸钠浮选体系下赤铁矿浮选过程中的自载体作用。单矿物浮选试验表明，粗粒赤铁矿（?106 + 45 μm）的可浮性较好，当油酸钠用量超过15 mg·L?1时，回收率可达到90%以上，而细粒赤铁矿（?18 μm）的浮选回收率、浮选速率则较低；当粗?细赤铁矿中粗粒和细粒的质量近似相等时，粗粒的“自载体”效果最强，浮选回收率增加的也最明显，但粗粒过量则会导致粗粒对细粒赤铁矿浮选的强化作用减弱。光学显微镜分析和E-DLVO理论计算表明，粗?细赤铁矿颗粒间的相互作用能高于细粒赤铁矿间的相互作用能，与细粒赤铁矿相比，粗?细赤铁矿间更容易发生团聚，这也是粗粒能够强化细粒赤铁矿浮选（自载体作用）的主要原因。但过量的粗粒赤铁矿会增强其浮选过程中的“磨削、剪切”作用，导致粗粒的“自载体”效果减弱，浮选回收率降低

为实现推力矢量飞机的大迎角机动控制，提出一种基于自抗扰控制的三通道解耦控制策略.以第三代战机F16公开数据为基础，添加推力矢量模型，利用双发推力矢量喷管组合偏转产生大迎角机动的期望三轴力矩.在纵向、横向和航向通道分别独立设计自抗扰控制器，将系统中未建模动态、不确定性以及通道间的强耦合视作总扰动进行估计并补偿，并在纵向和航向通道引入角速度阻尼反馈项，使原始飞行器开环动力学闭环近似为一个广义对象，降低了自抗扰控制器的设计阶次.选取眼镜蛇机动和赫伯斯特机动两种典型的过失速机动动作进行控制策略验证，数值仿真结果表明，所设计的三通道独立自抗扰控制器能够消除通道间的强耦合，完成推力矢量飞机的大迎角机动控制.蒙特卡罗仿真测试表明，所提控制策略具有较强的鲁棒性

离心泵无自吸能力,船用离心泵实现自吸的方法: 1.采用特殊的泵壳型式或主泵自带引水真空泵 2.附设用以抽气的自动引水装置 3.采用真空箱集中引水系统

金属管材是工业领域中结构承重、输送气体和液体的重要部件。自由弯管成形技术有助于实现管件生产的高精度、高性能、高效率和数字化，其精度控制理论和成形技术的研究具有重要的工业应用价值。本文选择直径 30 mm 壁厚 2.0 mm 的铝合金管材6061为仿真优化对象，通过相关基础实验获得材料的基本力学数据，用于仿真模型参数的表征。同时，结合管材压弯实验验证本构模型成形预测的有效性。在完成仿真模型表征和验证的基础上，对铝合金管材的自由弯曲成形过程进行仿真模拟，分析对比了影响自由弯曲成形的各工艺参数，确定了该工况下最优的移动模与管材间隙大小、摩擦系数和进给速度等。该研究有助于优化管材空间自由弯曲成形工艺，具有一定的工业应用价值

求职信和求职简历 求职信与求职简历都属于求职文书,是求职者在求过程中所使用的文书种类。 求职信又叫求职申请,应聘信、自荐信、自荐书等,它是求职者自己推荐自己,向用 人单位或评审人介绍自己的有关情况,表明求职意图,希望对方任用的一种书信体应用文 书

针对多螺旋桨浮空器执行机构易发生故障的容错控制问题，同时考虑系统所受到的未知外部扰动和螺旋桨输入幅值的饱和约束，提出一种自适应滑模容错控制方法。建立浮空器的四自由度运动模型，系统分析矢量螺旋桨的故障类型，分为输出力的大小故障和矢量转角故障，得到浮空器执行机构的故障模型。基于自适应和滑模控制理论，由跟踪目标与系统当前状态偏差设计积分滑模面。针对未知外部扰动和执行机构偏移故障，设计相应的自适应律进行处理；针对螺旋桨输入饱和约束，应用Sigmoid函数设计跟踪轨迹进行处理。由此设计一种自适应滑模容错控制策略，利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性能。以上海交通大学的多螺旋桨浮空器为模型，仿真验证了故障容错控制方法的有效性和鲁棒性

文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。目前，复杂场景下的文本检测仍极具挑战性。本文对自然场景文本检测进行综述，回顾了针对该问题的主要技术和相关研究进展，并对研究现状进行分析。首先对问题进行概述，分析了自然场景中文本检测的主要特点；接着，介绍了经典的基于连通域分析、基于滑动检测窗的自然场景文本检测技术；在此基础上，综述了近年来较为常用的深度学习文本检测技术；最后，对自然场景文本检测未来可能的研究方向进行展望