针对厂坝铅锌露天矿高陡边坡的特点,确定了以\GPS监测手段为主,以水准仪、裂缝仪等监测手段为辅\的监测方案,详细介绍了该方案的设计与布设.以北帮边坡1500 m台阶的监测数据为例进行了变形规律分析,并评价了北帮边坡的综合监测结果.结果表明:在监测点B03～B06的北帮边坡稳定性最差,近600 d的最大位移量为231.1 mm,存在着滑移岩体;1500 m边坡岩体的变形速率曲线显现出明显的S形,凸起段表现为由雨季降水引起的加速变形期;裂缝的累积变形阶段呈现出初期的相对稳定期、中期的变形触发期和第3阶段的稳定变形持续期;北帮中部台阶1500 m边坡的变形较其他台阶边坡显著,稳定性最差.因此,该监测系统的应用效果较好,是高陡边坡变形监测的重要方法之一

运用差示扫描量热法、采用XRD检测等手段探讨研究了Fe-Ni-O-C体系中Fe、Ni的还原行为,样品主要包括NiO+C、Fe2O3+C、NiFe2O4+C、NiO+Fe2O3+C和Ni+Fe2O3+C等5种体系.结果表明:NiO+Fe2O3体系中由于NiFe2O4及Fe-Ni合金的生成使得该体系被还原的反应开始温度高于纯NiO,且最大反应速率对应的温度及还原反应结束温度均高于纯NiO但低于纯Fe2O3物质;相对于NiO+Fe2O3,NiFe2O4被C还原的开始及结束温度均更高,且还原速率更小;Fe2O3被C还原可分为三个阶段,金属Ni的存在能够明显促进铁氧化物的还原,主要是促进了Fe的各种氧化物形式(Fe2O3、Fe3O4和FeO)直接向金属Fe形式的转换;数据显示C还原NiFe2O4的过程也基本可分为三个阶段,不同阶段中产物的形态和种类均存在一定差别

在压力为5.2~5.7GPa,温度为1100~1300℃,保温保压时间为15min的条件下,对添加有Y2O3、Al2O3助剂的α-Si3N4微粉进行了高温高压烧结实验,以探索α-Si3N4的相变.对样品进行了X射线衍射、扫描显微观察及密度测量.实验结果表明,α→β相转变开始于1100~1200℃之间,其相转变程度随温度、压力的升高均有所提高,在5.7GPa/1300℃时,发生完全的相转变.相转变完成的烧结样品由长柱状β-Si3N4晶粒组成,晶粒间相互交错,结构均匀致密,断面有明显的晶粒拔出现象.根据实验数据拟合了大致的两相相界方程,并讨论了相关的相变机制

钢中的碳氮析出物通过细晶强化和析出强化方式对钢的力学性能有非常重要的作用.基于规则溶液的双亚点阵模型(其中一个为金属亚点阵,另一个为间隙原子亚点阵)建立了碳氮化钛、氮化铝以及硫化锰的热力学计算模型用以研究析出物的析出开始温度、给定温度的奥氏体成分,并将这一结果应用于CSP过程.经计算得Ti (CxN1-x),MnS和AlN的析出温度分别是1200℃,1440℃和1010℃,最大的体积分数分别为2.315×10-5,4.18×10-4和3.1×10-4.对比发现热力学的计算结果与Thermo-Calc的计算结果和有关文献的实验数据有较好的一致性

根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录\事件—情绪—行为\序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型

提出了一种在高温高压下利用粉末冶金方法制备的Fe-Ni-C-B系触媒合金生长Ⅱb型金刚石的新方法.由于硼元素的存在,Ⅱb型金刚石生长所需的温度和压力条件均高于普通的Ⅰb型金刚石,并且合成出的金刚石单晶粒度较粗,晶形稍差,表面结构比较复杂.通过晶体的颜色、X射线衍射以及Raman光谱可以初步断定合成出的金刚石晶体中确实含有硼元素.以金刚石在不同温度下的静压强度和冲击韧性以及差热分析和热重分析的结果来表征金刚石的热稳定性.实验发现,由于硼元素的进入使得Ⅱb型金刚石单晶的热稳定性与采用同种方法合成出的Ⅰb型金刚石相比有了较大程度的提高.采用自制的夹具通过检测金刚石的电阻温度特性,初步确定了在Fe-Ni-C-B系中生长的Ⅱb型金刚石具有半导体特性.大量的实验数据充分说明,采用这种方法生产Ⅱb型金刚石具有成本低廉、操作简单、产品质量稳定等优点,具有极高的工业化推广应用的价值

利用FLAC3D软件模拟了露天爆破荷载作用下地下洞室群的动态响应.采用IDTS3850测试仪实测爆破振动数据,利用萨道夫斯基经验公式计算在最大装药量和最短爆心距情况下的爆破振动参数;将速度时程转换为应力时程,并利用FLAC3D内置的Fish函数,通过在边界节点或内部节点上输入动力荷载时程来实现动力加载,然后从塑性区、位移和应力方面对动力模拟和静力分析结果进行比较,得出动力荷载对洞室群稳定性的影响状况.研究表明:爆破振动会加大洞室群的竖直位移,尤其是洞室间交叉区域的位移;施加动力荷载后,对静力作用下所产生的应力集中有一定的卸荷作用,还会增大洞室壁的片帮,但不会使洞室群整体破坏

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率

通过分析冷镦钢SCM435在温度为950～1150 ℃、应变速率为0.1～1 s-1范围内发生动态再结晶的热/力模拟试验数据,利用其应变硬化速率θ与流变应力σ的θ-σ曲线,准确确定了其发生动态再结晶的临界应变εc、峰值应变εp、临界应力σc和峰值应力σp,用应力-应变(σ-ε)曲线方法计算SCM435钢的动态再结晶Avrami动力学曲线和时间指数n.结果表明:SCM435钢发生动态再结晶的临界应变与峰值应变的平均比值εc/εp=0.73,动态再结晶Avrami时间指数平均值n=1.91;在温度950～1150℃,应变速率0.1～1s-1范围内,应变速率是SCM435钢的动态再结晶动力学敏感因素,温度对其影响不大;动态再结晶率50%的时间t50与应变速率成反比

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）