西方经济学家通过分析的方法,形成了一种为经验和历史所证实的原则和理论,运用于经济预测 和决策,帮助和解决社会面临的重点问题。但涉及到经济政策方面,由于各自的评价、政治判断,提出了不同的主张,从而划分为实证经济学和规范经济学

本文认为,在现代社会里,虚拟经济通过虚拟资本与网络技术的作用,使得 物质资本、人力资本和科技产品呈现出定价方式预期化、表达方式符号化,运作方式数字化 实现方式未来化的特征;使得企业组织形式、商品和货币交易市场、社会价值关系和经济效 应法则出现非实体化无形化的虚拟化趋势和非传统化的变革这便大大地改变了物质资本、 劳动(力)技术等主要经济增长要素对实际经济增长的作用逻辑和作用力度

一、制订本大纲的依据 依据草业科学教学计划和教学大纲的要求,为达到教学目的和要求而制订。 二、本课程实验教学的作用 通过实验使学生掌握本学科最基本的知识,同时锻炼学生的实践、动手能力,并为以后的生产实践打基础。 三、本课程教学目的及学生能力标准 通过教学生产实习,使学生初步掌握基本技能;巩固和深化基本 理论知识,并在实践中提高分析问题和解决问题以及管理和经营中的 能力

深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明，尾矿在5～30 g·t?1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗

锌浸出渣是一种具有较高综合利用价值的固废资源。本文针对锌浸出渣中有价金属的回收以及全质化利用的研究进展进行了归纳总结：锌浸出渣中有价金属的种类多，如锌、铅和银等具有较高的回收价值，其回收工艺主要有火法工艺和湿法工艺。通过对多种典型锌浸出渣回收工艺的优缺点和适用性的详细比较分析，提出了微生物浸出?氯盐浸出联合的方法，该方法可高效浸出锌浸出渣中的锌、铅和银，对不同类型的锌浸出渣具有良好的适用性，展现出了良好的工业应用前景；其次，介绍了锌浸出渣全质化利用的进展，展望了技术发展方向，锌浸出渣全质化利用将朝着制备性能优异、精细化和绿色节能的高端材料方向发展，在实现锌冶炼行业清洁生产的同时努力获得更大的经济效益

一、订本大纲的依据 依据草业科学教学计划和教学大纲的要求,为达到教学目的和要求而制订。 二、课程实验教学的作用 通过实验使学生掌握本学科最基本的知识,同时锻炼学生的实践、动手能力,并为以后的生产实践打基础。 三、本课程教学目的及学生能力标准 通过教学生产实习,使学生初步掌握基本技能;巩固和深化基本 理论知识,并在实践中提高分析问题和解决问题以及管理和经营中的 能力

一、制订本大纲的依据 依据草业科学教学计划和教学大纲的要求,为达到教学目的和要求而制订。 二、本课程实验教学的作用 通过实验使学生掌握本学科最基本的知识,同时锻炼学生的实践、动手能力,并为以后的生产实践打基础。 三、本课程教学目的及学生能力标准 通过教学生产实习,使学生初步掌握基本技能;巩固和深化基本 理论知识,并在实践中提高分析问题和解决问题以及管理和经营中的能力

一、订本大纲的依据 依据草业科学教学计划和教学大纲的要求,为达到教学目的和要求而制订。 二、课程实验教学的作用 通过实验使学生掌握本学科最基本的知识,同时锻炼学生的实践、动手能力,并为以后的生产实践打基础。 三、本课程教学目的及学生能力标准 通过教学生产实习,使学生初步掌握基本技能;巩固和深化基本 理论知识,并在实践中提高分析问题和解决问题以及管理和经营中的能力

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性