泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数，因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机，对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验；借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系，结合对尾矿颗粒的受力分析，推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型，揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系，并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律；结合矿山生产对于底流浓度的要求，应用该数学模型，为其推荐了泥层高度的合理范围，验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

文化因素对人力资源的开发和管理具有重要的影响和巨大的意义。无论 从宏观上、微观上皆如此。这里仅从微观角度,探讨组织文化建设对人力资源开发与管理 的作用及机制。通过学习,要正确掌握组织文化建设对人力资源开发和管理的影响与作用

以番茄酱加工废水为培养基质，以SBR反应器的运行模式探讨颗粒化过程中的颗粒污泥粒径变化及对COD、N、P的去除能力；并分析颗粒污泥和絮体污泥以不同比例共存时的污泥特性、出水水质、有机污染物降解能力和混合污泥系统的污泥最佳比例。颗粒污泥的优势粒径范围在0.45～3 mm之间，对COD、${{\\rm{NH}}_{4}^{+}} $

第一节动机与激励 激励是人力资源管理活动的一项重要内容,对人力资源管理目标的达成起着非常重要的作用。本章通过对激励含义、过程以及激励理论的基本介绍,要求对人员激励有一个基本的了解,并能在实践中正确地运用它们,以实现激励的目标

环境(environment)是指作用于人类所有外 界力量(因素)的总和。人与环境既相互对立, 又相互制约,既相互依存又相互转化,两者存 在着对立统一关系。 ·人类依赖环境,受到环境的影响,不断适应环 境;同时,人类又在与自然界的长期斗争中发 挥主观能动性而改造环境,成为自然界的主人。 但人类改造和利用环境的过程中也对环境带来 了负面影响,甚至使环境遭受严重破坏

主题想讲宏观经济的一些基本问题,讲的是与企业相关的企业宏观经济问题。现在企业 发展有很多战略,有很多方方面面的问题,有市场的竞争,方方面面管理的问题,都需要应 对。但是市场经济是有波动的,社会会发生波动,波动会带来风险。中国企业面对一个重要 的问题是怎么具有自己的动态发展战略,怎么应对一次一次的经济波动

Al−Li 合金具有低密度、高强韧性和低的腐蚀疲劳扩展速率的优点，在航空领域有着广泛应用. Al3Li（δ′）相是 Al−Li 合金中主要强化相之一，因含有活性元素 Li 对该合金的腐蚀行为产生显著影响. 为明确 δ′相在 Al−Li 合金电化学腐蚀中的 作用，真空熔炼制备 Al−2Li 二元合金，固溶后进行 180 ℃ 等温时效，用 X 射线衍射（XRD）检测合金的相组成. 在质量分数为 3.5% 的 NaCl 水溶液中，用动电位极化的方法测量了该合金的极化曲线. −0.85 V vs SCE 钝化电位下形成钝化膜后，用电化学 阻抗（EIS）检验钝化膜的耐蚀性；用恒电位阳极极化和 Mott−Schottky（M−S）曲线对该合金钝化膜的结构进行分析

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

对任何线性空间,给定基后,我们对元素进行线性变换或线性运算时,只需 用元素的坐标向量以及线性变换的矩阵即可,因此,在后面的内容中着重研究矩 阵和向量