在实验室模拟生产现场工况条件,通过浸泡实验和电化学方法等,研究了铜和304不锈钢的腐蚀行为;分析了介质条件(温度、Fe3+及Cl-浓度)的影响;特别考虑了间断性的阴极状态对材料腐蚀的作用。提出了生产线上导电辊产生腐蚀失效的原因和机理

通过对卡邦加铜镍硫化物矿床近年来研究成果的初步总结,系统分析整理了矿床的地质特征,如矿体分布形态、矿石特征和矿体地球化学特征等

本书共包括十四章，70个实验内容，其中定量化学分析实验15个，仪器分析实验48个，综合分析实验7个。实验重点内容是滴定分析法、重量分析法、电位分析法、极谱分析与溶出伏安法、电解分析法、紫外-可见分光光度法、原子发射光谱法、原子吸收及原子荧光光谱法、红外吸收光谱法、荧光分析法、磷光分析法、化学发光分析法、气相色谱法、高效液相色谱法。此外，根据现代测试技术的发展适当增加了气相色谱-质谱、核磁共振光谱、流动注射分析、毛细管电泳等实验内容

研究了不同凝固组织下管线钢的中心偏析情况.低倍组织腐蚀结果表明，连铸板坯的中心偏析由相对独立的、大小不一的半宏观偏析点组成，且不同凝固组织的半宏观偏析特征有所差别.化学成分分析表明，中心等轴晶时板坯中心为负偏析，且贯穿于整个等轴晶区中，而中心为柱状晶时则表现为正偏析.通过对比化学成分和半宏观偏析面积比发现，板坯的半宏观偏析面积比随C和Mn最大偏析度的增加而增加，由于化学成分分析只能反应局部位置的偏析情况，因此半宏观偏析面积比的方法对生产实践更具有指导意义.对不同过热度下不同凝固组织的半宏观偏析面积比的统计结果显示，在合理使用轻压下技术的前提下，中心为柱状晶更有利于减轻半宏观偏析面积比，进而改善管线钢连铸板坯的中心偏析

本文研究了络合剂对化学镀Ni-P镀层磷含量及分布、表面形貌、耐蚀性等方面的影响。浸泡实验、镀层腐蚀后表面扫描电镜观察及能谱成分分析表明:镀层耐蚀性主要受镀层磷含量影响,并且与镀层表面形貌、磷含量变化等因素有关。分析表明:以上因素均可归因于络合剂种类的选择

本书包括四个方面的内容。土壤分析主要为土壤水分、土壤物理性质、土壤化学性质及土壤酸碱度的分析。肥料分析主要为有机肥料、单质化学肥料及复合肥有效成分的分析。植物分析主要为植物营养诊断、植物体常量元素及微量元素分析。农产品分析主要为农产品中碳水化合物、糖分、淀粉、粗纤维、粗脂肪、Vc 及氨基酸等的分析

通过光学显微镜、透射电镜和化学相分析等方法研究了中国低活化马氏体(CLAM)钢的组织特征、析出行为及其与性能的关系.结果表明:CLAM钢淬火态组织为马氏体,760℃回火后组织转变为细小均匀的索氏体.其室温下的抗拉强度为697MPa,屈服强度为652MPa,延伸率为24.4%;600℃时抗拉强度为453MPa,屈服强度为452MPa,延伸率为23%.韧脆转变温度为-60℃.CLAM钢中的析出物主要为30~70 nm的M23C6和Ta(C,N),这些主要分布在晶界且少量弥散分布于晶内的析出物是强化CLAM钢的主要方式之一

The different arrangements of atoms caused by rotation about a single bond are called conformations (构象)of the molecule, and a specific conformation is called a conformer (构象异构体, conformation isomer). An analysis of the energy changes that a molecule undergoes as groups rotate about single bonds is called a conformational analysis (构象分析)

测定了国产原丝和进口原丝的力学性能，并用化学分析、凝胶渗透色谱仪、X衍射仪、热分析仪、扫描电镜和光学显微镜等手段，对原丝的化学成分、分子量、热性能、结晶度、取向度以及微观结构进行了研究，在此基础上，分析和讨论了原丝结构和性能之间的相互关系．

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战