从广义视角系统地研究了赛博空间中的逻辑，并把赛博逻辑分为赛博化逻辑和赛博自生逻辑两大部分。首先回顾了传统逻辑，接着介绍了传统逻辑赛博化的概念，对比了传统逻辑和赛博化逻辑的异同，强调了赛博化过程中的适应性，并阐述了赛博逻辑自生的过程，最后分析了赛博逻辑对传统逻辑的影响，归纳了赛博驱动逻辑的内涵，为系统研究赛博空间提供了支持

一、遗传信息的存储和传递者—核酸 二、遗传信息的表达者——蛋白质 三、生命过程的催化剂——酶 四、生命过程的碳源和能源——糖类 五、生命体的重要构件和储能物质——脂类 六、维持生命的重要小分子物质——维生素

研究反应机理的目的:是认识在反应过程中，发生反应体系中的原子或原子团在结合位置、次序和结合方式上所发生的变化，以及这种改变的方式和过程；反应进行的途径主要由分子本身的反应性能和进攻试剂的性能以及反应条件等内外因素决定

基于相似原理，采用水模拟钢液，用有机试剂模拟钢液中液态非金属夹杂物，同时采用数值仿真方法共同研究了夹杂物种类、两相间界面张力及黏度对于液滴聚并过程的影响规律.结果表明，夹杂物液滴间的聚合趋势与其自身的物理性质有紧密联系，其中液滴相与连续相之间的界面张力会促进其相互聚并，而液滴相的黏度则正相反，在液滴聚并过程中起抑制作用.因此，通过改变液态夹杂物与高温钢液之间的界面参数以及黏度参数，有望达到聚合或分散的控制目标，进而实现夹杂物尺寸的灵活控制

死亡不是单纯的生命消失，而是有机组织生活的停止。死亡没有单一的定义，因为死亡是一个过程，而不是一个事件。包括人类在内的高等动物，身体的不同部位死亡过程长短不一，由于伦理和宗教信仰不同，所以对于什么时候“死亡”发生是一个很有争议的问题。死亡可以分为躯体死亡和细胞死亡

面试过程中，面试官会向应聘者发问，而应聘者的回答将成为面试官考虑是否接受他的重要 依据。对应聘者而言，了解这些问题背后的“猫腻”至关重要。本文对面试中经常出现的一些 典型问题进行了整理，并给出相应的回答思路和参考答案。读者无需过分关注分析的细节， 关键是要从这些分析中“悟”出面试的规律及回答问题的思维方式，达到“活学活用

组合数学是一门历史悠久的数学分支,它发源于数学的消遣和游戏.不管是为了消遣,还是为了数学的 美学兴趣,过去研究过的许多组合数学问题,对于今天的纯粹数学或应用数学来说都是非常重要的.特别是 随着数字计算机技术的飞速发展,组合数学更成为现代数学中非常重要的一个研究分支,而且它的影响正 在迅速扩大

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

将0. 46%含碳量(质量分数) 的石墨化碳素钢在万能材料试验机上进行室温压缩变形, 试验钢表现出良好的压缩变形性能.根据载荷-位移曲线的变化特点, 试验钢的压缩变形过程以位移7. 0 mm (对应相对压下量为58. 3%) 为节点分为两个阶段: 在位移≤7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈线性增加, 压缩试样的鼓度值逐渐增加而达到一个极大值(14. 6%), 压缩试样中心位置的维氏硬度增幅最大, 为38. 1 HV, 至位移7. 0 mm时试样端面径向伸长率的增幅为34%;而在位移 > 7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈指数增加, 压缩试样的鼓度值从极大值开始逐渐减小, 至位移为10. 72 mm时(相对压下量为89. 3%), 试样端面的径向伸长率相比于位移7. 0 mm时增加了83. 1%, 压缩试样的中心位置的维氏硬度增幅最小, 为32. 7 HV.上述试验数据表明, 在位移≤7. 0 mm的压缩过程中, 压缩试样内的三个不均匀变形区的位置与传统压缩模型一致, 但是当压缩变形进入位移 > 7. 0 mm的压缩过程中, 试样中心位置已不再是传统压缩模中变形程度最大的变形区了, 即在这个阶段试样中的3个不均匀变形区的变形程度发生了改变.正因这种不均匀变形区变形程度的改变导致了变形过程中载荷的急剧增加和鼓度值的减低.另外, 在压缩变形过程中, 三个不均匀变形区中石墨粒子的微观变形量总是高于铁素体基体, 其原因之一可以归结为石墨粒子中层与层之间容易于滑动的结果

前面讨论的函数大多是 = yxfz ),( 形式，如 z = xy 和 22 += yxz 等。 这种函数表达形式通常称为显函数。 但在理论与实际问题中更多遇到的是函数关系无法用显式来表 达的情况。如在一元函数中提过的反映行星运动的 Kepler 方程 yxF ),( = − − ε yxy = < ε < 10,0sin ， 这里 x 是时间， y 是行星与太阳的连线扫过的扇形的弧度，ε 是行星 运动的椭圆轨道的离心率