碳/碳复合材料作为热防护材料多用在高超声速飞行器鼻锥、机翼前缘等位置。为准确预测其传热及烧蚀响应，采用多场耦合策略，考虑外部流场热化学非平衡效应、固体材料传热以及材料表面烧蚀，建立高超声速气动热环境下碳/碳复合材料的流?热?烧蚀多场耦合模型，预测碳/碳复合材料瞬态温度场分布、烧蚀速率以及烧蚀外形变化等。计算得到材料模型驻点区壁面温度和热流值随着时间的推移发生了显著的变化，初始时刻热流值较大，1 s时驻点热流密度为17.22 MW?m?2，随着时间推移，壁面温度增大，驻点区温度梯度减小，热流值也减小，30 s时驻点热流密度为10.22 MW?m?2。材料模型驻点区的温度较高，材料表面反应活跃，烧蚀较为严重，而模型侧面只发生少量烧蚀，烧蚀前后材料模型外形发生一定的变化，前缘半径增大，30 s时材料驻点烧蚀深度为17.47 mm。结果表明：在高超声速气动热环境下，碳/碳材料模型发生一定的烧蚀后退，导致外部流场以及热载荷发生变化，采用流?热?烧蚀多场耦合模型可有效预测不同时刻材料的传热及烧蚀响应，为热防护系统的设计提供一定的参考

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护

第一章 绪论 • 第一节 产品定义 • 第二节 工业设计与产品设计 • 第三节 可持续发展的设计观 • 第四节 产品设计的基本流程 第二章 设计的提出 • 第一节 产品的开发 • 第二节 明确设计内容 • 第三节 制定设计计划 第三章 市场调研与分析 • 第一节 细分市场 • 第二节 市场调研的内容 • 第三节 市场调研的方法 • 第四节 市场调研的三个阶段 • 第五节 信息资料的收集与分析 • 第六节 基于老年人的情感化调研实例应用——老年人手机 第四章 设计定位 • 第一节 设计定位的描述 • 第二节 产品设计定位 • 第三节 产品销售策略的设计及定位 • 第四节 小型吸尘器设计定位 第五章 概念设计构思 • 第一节 概念设计及产品概念设计过程 • 第二节 功能设计 • 第三节 原理设计 • 第四节 构形设计 • 第五节 在概念生成活动中如何进行内部研究和外部研究 • 第六节 产品概念设计原则

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

鱼类所摄取的食物种类很多。根据各种鱼成鱼阶段所摄取的主要食物性质，可以将鱼类的摄食类型分为以下几类：➢（一）植物食性的鱼类：主要饵料是植物。➢（二）动物食性的鱼类：主要饵料为动物，多数鱼类属动物食性。根据食物对象的不同，又可分为：•温和肉食性鱼类：以无脊椎动物为食。•凶猛肉食性鱼类：以鱼为食。➢（三）杂食性鱼类：其食物组成比较广泛，往往摄取两种或两种以上性质的食物，有动物性也有植物性的，亦食部分水底腐殖质。所谓繁殖策略（reproductivestrategies），简单来说，是指每一个物种的繁殖特性，包括该物种的两性系统、繁殖方式、繁殖时间和地点以及亲体护幼等在繁殖过程中所表现的一系列特性。洄游是鱼类生命活动中的重要现象，表现为定向的周期运动。鱼类通过洄游得以完成其生活史中各个重要环节，诸如生殖、索饵、越冬、成长等。鱼类的洄游现象在很多鱼类中表现得非常明显，如大部分海洋鱼类、溯河性和降河性鱼类等

第一章 电子商务概述 一、电子商务的起源 二、传统商务和电子商务 三、电子商务的定义及分类 四、电子商务的基本组成 五、电子商务交易标准概述 第二章 INTERNET商务 1、INTERNET商务的发展趋势 2、B2C电子商务 3、B2B电子商务 4、网络商务信息的收集与整理 第三章 EDI商务 一、EDI发展概况 二、EDI标准 三、EDI系统 四、EDI与INTERNET 第四章 企业电子商务应用 一、电子商务与企业经营管理 二、生产企业 三、流通业 四、信息服务业 第五章 网上支付与安全交易 一、电子货币 二、网上银行 三、网上支付 四、电子商务系统安全交易体系 第六章 网络营销 一、网络营销概述 二、网络营销策略 三、网络广告 第七章 电子商务与物流 一、物流简介 二、电子商务与物流配送