机械结构轻量化的主要途径是在结构上采用空心轴.近年来, 采用楔横轧带芯棒轧制空心轴类件的工艺得到了较广泛的关注.厚壁空心轴类件在楔横轧轧制过程中易发生“失圆”现象.本文通过热压缩实验研究了25CrMo4合金钢在楔横轧变形条件下热变形行为, 获得其真应力-应变曲线.在此基础上, 基于Deform-3D有限元软件, 建立25CrMo4厚壁空心轴楔横轧有限元仿真模型, 分析厚壁空心轴楔横轧成形机理, 研究得出断面收缩率、成形角、展宽角对轧件不圆度的影响规律: 断面收缩率增大, 不圆度减小; 成形角增大不圆度减小, 轧制温度越高减小趋势越明显; 展宽角增大不圆度增大, 提高轧制温度抑制增大趋势.选取部分工艺参数进行楔横轧验证实验, 对比了有限元仿真结果和实验结果, 表明有限元仿真模型预测精度较高

1、目前新药淘汰的分类 2、疗效(10-20%) 3、毒性(30-40%) 4、代谢动力学(30-40%)?关心 5、商业因素(<10%) 6、其风险犹如过铁索桥,需要胆略、智慧和策略,随时有陲入急流的可能性

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

《食用菌生产与加工》是生物技术及应 用专业的专业主干课之一,它通过理论讲 授和实验、实习完成教学内容。本课程从 食用菌的生物学特性、形态与分类、生理 生态、食用菌的消毒灭菌、菌种生产和栽 培以及加工等知识的基础上,重点讲授菌 种制作和选育的基本原理和方法以及商业 化的常规和新特品种的栽培、病虫害防治 、加工等技术

前面各章我们分别讨论了静电场 静磁场 稳恒电流 电磁感应以及似稳的交变电流的实验规律 因 为它们都是大量的实验事实的总结 从而具有可靠性 但它们又只是在一定的条件下成立 所以具有局限 性 它们不是电磁现象的普遍规律 英国伟大的科学家麦克斯韦在总结了前人得到的实验规律的基础上 以他非凡的智慧 大胆地提出了 变化的磁场产生电场 和 位移电流 的假设 把静电场 静磁场和电 磁感应规律中的核心部分推广到由随时间变化的电荷 电流所产生的迅变电磁场 高度概括为具有优美数 学形式的 4 个方程 称为麦克斯韦方程组 麦克斯韦方程组是电磁场的普遍规律 它不仅可以解释当时已 知的一切电磁现象

天目山林下草本植物受光条件和生长情况调查 天目山部分藤本植物韧性初探 天目山野生大豆分布调查 天目山植物叶子质地与其排水能力的关系 天目山不同植物比叶重沿海拔梯度的变化初探 浙江西天目山地形对毛竹高度的影响初探 天目山区夏季鸟类群落结构变化初探 人类活动对天目山地区燕子分布的影响 天目山蝙蝠洞蝙蝠初步研究报告 水黾的形态、习性及其相关物理学研究 浙江天目山菜粉蝶色选择能力的实验研究 天目山天蛾种群多样性的测定

为了发现和搜索作为诊断根据的症状、资料，需用各种特定的 方法，去对病畜进行客观的观察与检查。为诊断的目的，应用于临 床实际的各种检查方法，称为临床检查法。 随同近代科学的进展，应用于临床实际的各种检查方法十分复 杂而繁多，特别是实验室的检查方法

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

学习从从天然产物中提取有机物的方法； 掌握索氏提取器提取有机物的原理和应用； 熟悉萃取、蒸馏、升华等基本操作。 了解红外光谱的使用及谱图分析方法

一、化学发光现象 二、化学发光反应的分类 三、化学发光反应发生的条件 四、化学发光反应的机理 五、化学发光反应 六、化学发光的表征 七、化学发光分析 八、化学发光的探测 九、化学发光分析的特点