行政行为不仅是行政法学的重要概念,也是理解和把握我国行政法制及行政诉讼制度的关 键性术语。本章阐述了行政行为的基本问题,界定了行政行为的定义、特征;从行政行为引起 的法律效果分析了行政行为的内容;依据不同的标准对行政行为进行了分类;对行政行为的构 成及效力,对行政行为的无效、撤销与终止等情况进行了分析

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

大肠杆菌病( Colibacillosis) 大肠杆菌是正常肠道菌群的组成部分,是 回本章 非致病菌一些特殊血清型的大肠杆菌对人和 动物有病原性,尤其对婴儿和幼畜(禽),常引 回本节 起严重腹泻和败血症。随着大型集约化养畜 上一页(禽)业的发展,病原性大肠杆菌对畜牧业所造 成的损失已日盖明显

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}^{+}} $

一、乙类互补对称功率放大电路 二、甲乙类互补对称功率放大电路

问卷设计是一门技巧性很强的学问,一份设计巧妙的问 卷应当使被访问者完全明确调查的意图并乐意配合作出正确 的回答,同时使得调查机构便于对调查进行计算机处理并作 出推断与预测。 这样就要求调查问卷的设计者不仅要有大量的统计推断 知识,而且要对调查内容的有关知识有所了解。例如,调查 计算机网络设备的市场需求问题,倘若一个人对计算机、网 络等都很不熟悉,那就干脆不要去设计问卷。必要时应当与 有关专家一起设计

北京大学2000年研究生入学考试:企业管理试题 1、(10分)有人说,从管理的发展阶段角度看,现在已经进入“知识管理”时代。你对这种观点有何见解? 2、(10分)在现代管理活动中,社会责任问题已是组织与管理者不可回避的问题。请列举主要的赞 同与反对在管理中承担社会责任的论据,并具体指出企业与管理者应承担什么社会责任? 3、(10分)霍桑试验在管理学的发展中具有重要的意义请简述霍桑实验的过程,总结其产生的主要结果,并评价其对管理学发展的影响

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