在医学中经常要遇到分析两个或多个变量间关系的情况,有时是希望了解某个 变量对另一个变量的影响强度,有时则是要了解变量间联系的密切程度,前者 用下一章将要讲述的回归分析来实现,后者则需要用到本章所要讲述的相关分 析实现

一,填空题(记忆类) 令N表示一定量的气体的分子总数,dN表示 dN/表示 这个dN/N比率与 因素有关。 f(v)=表示 对于处于一定温度下的气体它只是 的函数,叫 做 确定了速率分布函数f(v)用积分法求出分布在任一有限速率范围内v~v2内的分子 数占总分子数的比例为= 速率分布函数的归一化条件为

为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制，并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标，开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象，利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等，获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下，随着总氧含量的降低，钢中氧化物夹杂数量不断减小，其中5～10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显，而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外，极值法和疲劳试验结果表明，总氧含量高时（质量分数为0.0013%），钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大，比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上，且当总氧含量比较低时（质量分数≤0.0010%），实验钢总氧质量分数变化（0.0010%、0.0005%）对钢中最大夹杂物尺寸影响不大

32二维rv的条件分布 二维离散rv.的条件分布律 设二维离散型rv.(X,y)的分布

为了探究全进口矿条件下褐铁矿在烧结工艺中的合理配置，实现褐铁矿的高效利用以进一步提铁降本，针对S钢铁公司500 m2大型烧结机实际原燃料条件，基于试验用铁矿粉的常规理化性能和高温烧结基础特性开展了不同褐铁矿配比的烧结杯试验研究，结合Factsage 7.1热力学软件，模拟计算了不同褐铁矿配比条件下的黏附粉含量和理论液相生成量及性能，并采用矿相显微镜分析了烧结矿的显微结构，探明了褐铁矿与赤铁矿和磁铁矿的优化搭配规律。研究表明：澳大利亚褐铁矿具有粒度粗、矿化能力弱，同化温度低、黏结相强度差、吸液性强的特点，当褐铁矿质量分数由45%增加至55%时，提高磁铁精矿OD矿的质量分数至15%，同时降低OC矿质量分数至10%，烧结矿转鼓强度和低温还原粉化性能等指标达到最优，这是由于一方面提高磁铁精矿配比不仅具有增加黏附粉比例、改善液相生成数量和性能的作用，而且可以均匀液相分布，消除过熔现象；另一方面，增加磁铁精矿配比可以改善烧结料球的粒度组成，减少褐铁矿吸液量，提高烧结矿强度。因此，在高褐铁矿配比条件下，增加适宜的磁铁精矿配比有利于稳定烧结矿质量，全面改善烧结矿性能

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

为探明超细全尾砂的浓密特性，开展量筒沉降实验，小型和半工业深锥动态浓密试验。结果表明，分子量1200万的非离子型絮凝剂最利于尾砂沉降，随絮凝剂单耗增加，溢流浊度降低，底流浓度基本不变。随固体通量增加，溢流浊度增加，底流浓度降低。固体通量0.4 t·m?2·h?1，给料固体质量分数12%，絮凝剂单耗50 g·t?1的最佳参数条件下，小型和半工业动态浓密试验的底流平均固体质量分数分别为62.8%和74.4%，泥层高度对底流浓度影响显著。深锥浓密机底流固体质量分数随泥层高度增加呈DoseResp函数增长，分为缓慢增长（泥层1～4 m）、快速增长（泥层4～7 m）和基本稳定（泥层超过7～8 m）3个阶段，这跟尾砂絮团在不同泥层高度下的压缩性能有关。可根据底流浓度与泥层高度的函数关系，调节泥层高度来满足井下充填所需底流浓度

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},-∞