❖ 基于分组的传送平台； ❖ 呼叫／会话控制与承载的分离、业务／应用与呼叫／会话、承载的分离； ❖ 业务与网络的分离及开放接口的规定； ❖ 支持各种业务（包括实时与非实时业务、单一业务与多媒体业务）； ❖ 包括接入网在内的端到端透明传输的宽带能力； ❖ 可与现有网络互通； ❖ 支持广泛的移动性

一、填空题(共17题45分) 1.5分(1685) 1685 在298.15K时,F2分子的转动惯量=32.5×1047gm2,h=6.626×10-3j.s,则此F2分 子的转动配分函数q=,F2气体的摩尔转动熵

一、选择题(共5题25分) 1.5分(1402)1402 在N个NO分子组成的晶体中,每个分子都有两种可能的排列方式,即NO和ON,也可将晶体视为NO和ON的混合物,在0K时该体系的熵值:() (A)S=0 (B)So= (C)=Nkin2 (D)So=2kInN

一、选择题(共8题40分) 1.5分(1436)1436 体系中若有2%的Cl2分子由振动基态到第一振动激发态,Cl2分子的振动波数5569cm,则该体系的温度为() (A)2060k(B)1000K(C)3000KD)206K

第八章决策判断分支结构 一、决策判断分支结构概述 二、决策判断分支结构的设置

许多物理问题可通过不同途径归结为不同形式的数学模型 它们或是表现为偏微分方程的边值问题,或是表现为区域上的变 分问题,或是归结为边界上的积分方程。这些不同的数学形式在 理论上是等价的,但在实践中并不等效,它们分别导致有限差分 法、有限元方法和边界元方法等不同的数值计算方法 边界元方法是在经典的边界积分方程法的基础上吸取了有限 元离散化技术而发展起来的一种偏微分方程的数值解法它把微 分方程的边值问题归化为边界上的积分方程然后利用各种离散化 技术求解

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

以碳热预还原和氢气深还原两步制备的纳米钨粉作为烧结原料，即先通过碳黑还原脱除三氧化钨中的大部分氧，再以氢还原脱除残留的氧。该方法制备的钨粉颗粒呈球形形貌，平均晶粒度可达90 nm。同时，向钨粉中掺杂质量分数为1%和2%的氧化铝，探究了氧化铝对钨粉烧结行为的影响。通过烧结样品的断口形貌和晶粒的平均尺寸分析发现，氧化铝对烧结后期的晶粒长大有明显的抑制作用，相同的烧结温度下晶粒的尺寸随着氧化铝含量的上升而减小。在1600 ℃时，纯钨粉烧结坯的晶粒平均尺寸为2.75 μm，但添加质量分数为1%和2%氧化铝的烧结样品晶粒平均尺寸约为1.5 μm，这是由于氧化铝能有效地抑制烧结后期的钨粉晶粒长大。纯钨粉和掺杂氧化铝钨粉的烧结坯的硬度随温度升高具有不同的趋势。掺杂钨粉烧结坯的硬度随着温度的升高而升高，且其最大值高于800 HV。但是，纯钨粉烧结坯的硬度随烧结温度增加而先增加后降低，在1400 ℃时取得最大值（473.6 HV），这是由纯钨粉烧结坯的晶粒在高温下急剧长大所导致。在烧结温度为1600 ℃时，纯钨粉、掺杂质量分数1%和2%的氧化铝掺杂的钨粉的烧结坯的相对密度依次为98.52%、95.43%和93.5%

1联系原子核外电子运动的特征,了解波函数、四个量子数和电子云的基本概念,了解波函数和电子云的角度分布示意图。 2掌握周期系元素的原子的核外电子分布的一般规律及其与周期表的关系,明确原子(及离子)的外层电子分布和元素分区的情况。联系原子结构了解元素的某些性质的一般递变情况

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法