着重论述飞行控制系统的关键分系统，包括新型传感器分系统、计算机分系统、余度伺服作动器分系统及自动检测、显示分系统的研制与试验技术。 第1章 概述 第2章 飞行控制计算机分系统 第3章 伺服作动分系统 第4章 传感器分系绕 第5章 控制显示分系统 第6章 机内自检测(BIT)分系统 第7章 部件试验

6.1 核电装置的失效分析 6.2 火电装置的失效分析 6.3 风电设备的失效分析 6.4 石化装置的失效分析 6.5 化工设备的失效分析 6.6 冶金设备的失效分析 6.7 交通部件的失效分析 6.8 电子电路的失效分析 6.9 城市管网的失效分析

含硫胶结充填体随着养护龄期的延长会出现膨胀开裂现象，存在明显裂隙的充填体试件再进行单轴抗压强度测试其结果十分离散，已不能有效地获得充填体力学参数.在室内进行配比试验，采用数字图像处理技术对得到的充填体表面裂隙图像进行二值化、去噪等预处理，而后计算其分形维数并分析其演化规律，且将分形维数与单轴抗压强度关联分析.研究结果表明：充填体试件面表的裂隙存在自相似性，表面裂隙越发育，其分形维数越大；分形维数与单轴抗压强度存在负相关关系，分形维数越小，其单轴抗压强度越高；分形维数可判别含硫充填体试件的完整性，当充填体表面裂隙的分形维数小于某阈值时，强度试验的结果更为可靠

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel

1.膜分离概述 2.膜的分类膜分离概述 3.膜分离技术的发展历史 4.膜分离机理 5.膜分离组件与设备 6.膜污染、防治与清洗 7.膜分离技术的应用 8.膜分离技术的展望与趋势 9.各种膜分离技术介绍

一、技术分析概述 1.技术分析的概念 2.技术分析的基本假设条件 3.技术分析的要素——价、 量、时、空 二、道氏理论 1.道氏理论的发展 2.道氏理论的内容 3.对道氏理论的批评 三、图形分析 1.K线图分析 2.形态分析 3.趋势分析 四、移动平均线 1.移动平均线的概念 2.移动平均线的特点 3.移动平均线的应用 4.平滑异同移动平均线 五、技术指标 1.相对强弱分析 2.威廉指标和随机指标 3.乖离率指标 4.ADL、ADR和OBOS

第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)

根据罗森-拉姆勒分布函数推导粉尘分布规律的原理,对王庄煤矿4339工作面四个点的粉尘粒度分布数据进行回归处理后,得出该工作面的粉尘粒度分布规律.结果表明:进风巷距工作面5m处粒径为5μm以下的粉尘占14.8%,5～10μm的占32.5%,10μm以上的为52.7%,粉尘粒度集中分布在5～20μm;转载点粉尘粒度集中分布在5～10μm;工作面50#支架处的粉尘粒度集中分布在5～10μm;回风巷离工作面20m处的粉尘分散度集中分布在5～20μm.依据各点粉尘粒度集中分布的特点提出相应的防尘建议

一、 股票是主要的投资工具之一，选择股票需证券分析，包括基本分析和技术分析。 二、基本分析：宏观经济分析、行业分析、公司财务分析、股价股值分析，侧重于固有值分析和背后原因分析

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量