长时间处在不舒适的环境中,将对人体健康产生严重影响。井下紧急避险设施中,影响避险人员舒适性感觉的因素众多,本文选取氧气含量、二氧化碳含量、温度和相对湿度四个关键因素为研究对象,采用分级评分法,进行了系列真人模拟生存试验,获得了单一环境变量和多个环境变量条件下总计169组有效人体舒适度投票数据.经统计分析,分别得出了密闭舱室内单一环境变量与人体舒适度感觉之间的函数关系以及避险人员舒适度预测模型,分析了氧气含量、二氧化碳含量、温度和相对湿度的允许范围及调控原则

本文运用多元逐步回归、t——检验、分布检验等统计方法和金属学理论对4Cr9Si2钢种进行分析,确定了合理的控制成分,显著提高了产品合格率。文中对原冶标(YB11-59)所提出的修改意见在新标准内已被采纳

基于深层油气藏的最新数据,对世界范围内深层碎屑岩油气藏富集规律及储层发育特征进行了统计分析.中南美和北美(不包括美国本土48州)深层碎屑岩发现的油气探明和控制(2P)可采储量最多,其中北美发现的石油2P可采储量最多,而中南美发现的天然气和凝析油2P可采储量最多.全球深层碎屑岩油气最富集的六大盆地依次为墨西哥湾、东委内瑞拉、阿拉伯、南里海、塔里木和圣克鲁斯-塔里哈盆地.在深层条件下,尽管储层通常表现为物性整体差,但仍可发育优质储层.深层油气勘探应立足于对‘甜点’的预测,重点考虑颗粒薄膜、孔隙流体超压和盐岩发育对深层砂岩储层原生孔隙的保存作用

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

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0 调研的背景 1 调研方案的执行情况 2 S 大学国有资产现状调查结果 3 对 S 大学国有资产现状的分析与评价（存在的主要问题及其原因分析） 4 解决问题的对策与思路

随着居民生活水平的提高，私车消费人群的职业层次正在从中高层管理人员和私营企业主向中层管理人员和一般职员转移，汽车正从少数人拥有的奢侈品转变为能够被更多普通家庭所接受的交通工具。了解该市家用汽车消费者的构成、消费者购买时对汽车的关注因素、消费者对汽车市场的满意程度等对汽车产业的发展具有重要意义

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