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高含泥尾矿由于其屈服应力大的特点,流动性能差,不利于管道输送.为改善流动性能,设计流变特性试验,对泵送剂影响高含泥膏体流变特性的机理进行分析.研究结果表明,膏体在不同泵送剂添加量情况下,浆体质量分数与屈服应力之间存在显著的线性关系.对该线性函数作进一步分析,发现泵送剂添加量与该函数的截距和斜率之间存在显著的指数关系.最终得出不同泵送剂添加量和浆体质量分数情况下的屈服应力预测函数,能够有效表征泵送剂对高含泥膏体流变特性的影响,有利于泵送剂添加量的预测与膏体流动性能的控制.基于上述预测模型,提出泵送剂对高含泥膏体流变特性的影响机理.通过环境扫描电镜(ESEM)发现泵送剂破坏了絮团结构,添加量在1%左右时破坏最明显.泵送剂使得絮团尺寸变小,进而造成屈服应力的降低;后期由于絮团间距增加,絮团间的作用力削弱,絮团结构破坏速度放缓,与理论分析一致
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针对平整轧制过程不同用途带钢对表面微观形貌的特殊要求,在批量跟踪电火花毛化轧辊、磨削轧辊和冷轧后带钢表面微观形貌的基础上,建立工作辊与带钢都可考虑真实表面粗糙峰的带钢表面微观形貌轧制转印生成模型,采用工业实验验证了仿真模型的准确性,并据此模型分析轧制前带钢已经具有表面粗糙度分别大于、等于、小于轧辊表面粗糙度时,带钢表面微观形貌的轧制转印行为与遗传演变规律。提出了负转印和转印饱和的概念,定义了两种极限轧制转印状态的描述指标— —负转印最大和转印饱和,研究发现当带钢表面粗糙度小于或等于轧辊表面粗糙度时,存在负转印最大点和转印饱和点;当带钢表面粗糙度大于轧辊表面粗糙度时,负转印最大点和转印饱和点重合。在此基础上,采用负转印最大点与转印饱和点对应的临界板宽轧制力,描述带钢表面微观形貌的遗传及演变规律,并系统仿真分析带钢屈服强度、带钢轧前表面粗糙度、轧辊表面粗糙度等工艺条件参数对于负转印最大点与转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力的影响规律,发现随着带钢屈服强度增大和轧辊表面粗糙度增加,该临界单位板宽轧制力均增大;随着带钢表面粗糙度增大,负转印最大点对应的临界单位板宽轧制力增大,但转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力却减小
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6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘
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6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘
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《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课,其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理,初步学习和掌握人工智能的基本技术,以便拓宽知识面,并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为: 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况; 2. 理解知识表示及其推理的基本原理,掌握其基本技术; 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理,掌握其基本技术; 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理;初步掌握其基本方法; 5. 学会一种人工智能程序语言,掌握简单的智能程序设计方法; 6. 能综合运用所学知识,设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点: 1. 搜索与问题求解; 2. 知识表示及其推理; 3. 机器学习与知识发现; 4. 专家系统原理与设计
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一、 MPF的发现及其作用 二、 P34cdc2激酶的发现及其与MPF的关系 三、 周期蛋白 四、 CDK激酶和CDK激酶抑制物 五、 细胞周期运转调控 六、 其他内在和外在因素在细胞周期调控中的作用
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H7N9是禽流感病毒的一种亚型。流感病毒颗粒外由两型表面糖蛋白覆盖,一型为植物血凝素(即H),一型为神经氨酸酶(即N),H又分15个亚型,N分9个亚型。H7N9既往仅在禽间发现,未发现过人的感染情况。这个病毒的生物学特点、致病力、传播力,还没有依据进行分析判断
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1 RNAi的发现简史 2 RNAi的分子机制 3 RNA干扰技术方法 4 RNA干扰技术应用
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复旦大学:《考古学导论(考古发现与探索)》课程教学资源(PPT课件)第08讲 考古发现与中国文明的起源
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农业的起源、河姆渡和田螺山遗址的发现、遗址的生态环境与建筑、文化层的年代与出土器物、装饰与艺术、动物考古——动物骨骸及制品、生产工具、河姆渡先民的容貌
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