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一、什么是软件 计算机程序、方法、规则、相关的文档资料以 及在计算机上运行的程序时所必需的数据。方法和 规则通常是在文档中说明并在程序中实现的。 程序：是计算机需要遵照执行的一系列指令，它作 为一种具有逻辑结构的信息，精确而完整地 描述计算任务中的处理对象和处理规则

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用气固相反应原理分析了单晶硅热氧化机理。在氧化中期,考虑到热应力对扩散系数的影响,从而得出了硅氧化的一个新模型,即化学反应控速——四次方混合控速——扩散控速模型。用该模型处理了文献[4]中的数据与本实验结果均得到满意的相关系数。另外,用扫描电镜和透射电镜对氧化膜进行了观察,分析了单晶硅的氧化膜生长机理

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

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