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浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度

数据分析中，可通过各种可视化的图形，从多个维度、多个层次展示企业商务的执行情况，发现可能存在的问题或潜在危机，并预测未来业务发展的趋势。也可以发现数据的一些质量问题、分布特点，可以为进一步数据挖掘做预处理

抽样推断既然必须处理收集来的数据，因此数学知识是必不可少的。下面仅就抽样调查中一些最基本的常用数学知识和概念以直观简洁的方式做一些介绍

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针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题，通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略，定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先，在p范数约束下，基于各类故障样本自身规模，分别进行了两种自适应的样本权重分配；其次，在每层分类器的优化中，将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合，同时，将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $

抽样调查是一项严肃认真的工作，对调查员素质要求较 高。真实可靠的调查资料是抽样调查质量保证的基础。由于 调查员工作态度的马虎和疏漏对数据质量造成的损失是毁灭 性的。 试想一个学校为了了解教师的教学质量，发给班长一叠 调查表，班长找几个同学一人填上十份交了回来，这种调查 结果有多大意义？

2.5 有效数字 3.1 酸碱反应及其平衡常数 3.2 酸度对弱酸(碱)形态分布的影响 3.3 酸碱溶液的H+浓度计算

本文在平面应变条件下,假设轧件为应变硬化的刚塑性体,轧辊为不变形的刚体,轧辊与轧件之间的接触摩擦条件为粘着,即轧辊与轧件之间无相对滑动。用刚塑性有限单元法计算了平板轧制过程的单位压力,金属流动速度和应变、应力分布等,并对接触弧长、刚塑性交界面、前滑系数和中性角等的确定提出新的看法。有限单元法计算程序是以刚塑性广义变分原理为基础,采用八节点曲边四边形等参单元。根据在四辊轧机上轧制铝板的实测数据,对计算结果进行验证