打桥牌的朋友都有这样的体会：防守比做庄的难度大得多。许多牌局由于防守方没有找到正确的防御路线而让定约人完成了本来能够被打宕的定约。这并不奇怪，因为定约人能够支配他们一方明暗两手的26张牌，如果定约存在某种危险，他会最先发现并制定出尽可能避开这个危险的作战计划。防守方则没有这种便利条件。一个防守人只能根据自己所持的牌、明手的牌和其它信息来猜测、推断同伴和定约人手中牌张的分布

1.2井下人员定位系统 KJ73型井下人员定位系统采用目前最先进的2.4G无线扩频通讯技术 ,具有很强的抗干扰能力和高速数据传输速率,彻底解决了远距离、大 流量、超低功耗、高速移动标识体的识别和数据传输难题。本系统属 KJ73型煤矿安全生产监控系统的子系统,与安全监控系统共用平台,无 须重复布线,通过增设KJ73-F(A)型读卡分站和KJF202型动态目标识别 器,人员携带KGE103人员标识卡即可实现矿井人员跟踪定位及考勤管 理,清楚掌握每个井下人员的位置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依 据。系统可实现矿井人员跟踪定位及考勤管理,掌握每个井下人员的位 置及活动轨迹,为事故抢险提供科学依据

一、理解原电池与电解池的异同点;理解电导、电导 率、摩尔电导率的定义及其应用。 二、 掌握电解质的活度、离子平均活度和离子平均活 度系数的定义及计算。 三、掌握离子迁移数、离子电迁移率的定义;了解迁 移数的测定方法。掌握离子独立运动定律和德拜 一休克尔极限定律。 四、重点掌握电池反应和电极反应的能斯特方程,会 利用能斯特方程计算电池电动势和电极电势 理解浓差电池的原理,了解液接电势的计算。 五、了解分解电压和极化的概念以及极化的结果 §7.1 电解质溶液的导电机理及法拉第定律 §7.2 离子的迁移数 §7.3 电导、电导率和摩尔电导率 §7.4 电解质的平均离子活度因子及德拜－休克尔极限公式 §7.5 可逆电池及其电动势的测定 §7.6 原电池热力学 §7.7 电极电势和液体接界电势 §7.8 电极的种类 §7.9 原电池设计举例 §7.10 分解电压 §7.11 极化作用 §7.12 电解时的电极反应生成

一 . 速率分布函数 要深入研究气体的性质， 一步弄清分子按速率和按 能量等的分布情况

一 . 速率分布函数 要深入研究气体的性质，一步弄清分子按速率和按能量等的分布情况

定义 分娩:妊娠满28周及以后的胎儿及其附属物,从临产发动至从母体全部娩出的过程,称分娩。 早产:妊娠满28周至不满37足周间分娩称早产。 足月产:妊娠满37周至不满42足周间分娩称足月产; 过期产:妊娠满42周及其后分娩称过期产

一、證券分析之類型 1 技術分析 2 線型分析 二、基本分析 1 總體經濟情勢分析 2 產業分析 3 公司競爭策略與財務分析

第五章 压力管路的水力计算 [教学目的] 1、理解串、并联管路和分支管路的特点，熟练计算相关未定参数； 2、了解孔口和管嘴出流。 [本章的重、难点分析] 学习重点：串并联管路和分支管路的相关计算。 学习难点：孔口和管嘴出流。 [教学内容纲要] 1、串联管路 定义、水力特性； 2、并联管路 定义、水力特性； 3、分支管路 定义、水力特性； 4、孔口与管嘴出流 孔口出流、管嘴出流。 第六章 一元不稳定流 第一节 一元不稳定流动基本方程 第二节 变水头泄流及排空 第三节 水击现象

分子扩散、菲克定律的定义及其应用，等分子反向扩散、单向扩散的速率方程；对流传质概念；气体在液体中溶解度概念，亨利定律及各种表达式和相互间的关系，相平衡的应用；双膜理论要点；总传质系数及总传质速率方程；吸收过程物料衡算；操作线方程推导及其物理意义；最小液气比概念及吸收剂用量的计算；填料层高度的计算；传质单元高度与传质单元数的定义及其物理意义；传质单元数的计算（平均推动力法和吸收因数法）；吸收塔的设计型和操作型计算

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法