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一、什么是人际关系 1、各种视觉 一经济上:利益关系 一法律上:契约关系 一道德上:礼仪规范 2、心理学的定义 定义:人们在交往过程中形成的心理上的关系 解释:心理关系、心理距离、心理需要

镍铝青铜合金是铸造大型舰艇螺旋桨的主要材料,海洋污损生物在合金表面附着引起的pH值变化会加速镍铝青铜合金的腐蚀磨损,威胁到舰艇安全航行.采用冷喷涂技术制备了较为致密的镍铝青铜涂层,厚度约300 μm,利用扫描电镜、光学显微镜观察了涂层的微观形貌,重点研究了涂层在pH值分别为3、7和11,质量分数为3.5%的NaCl溶液中的电化学腐蚀性能和腐蚀磨损行为.实验结果表明:pH值为3的环境中,镍铝青铜基体发生了选相腐蚀,表面疲劳裂纹主要分布在富Cu的α相上,涂层上的犁削沟槽加深发生了磨粒磨损,涂层耐腐蚀性能优于基体;pH值为7的环境中,基体发生了黏着磨损,表面有片层状金属剥落,涂层中的孔隙收容了大量磨屑避免了剧烈的三体摩擦,表面犁削沟槽较浅,涂层致钝电位高于基体,耐腐蚀性能变差.pH值为11的环境中,基体发生了表面疲劳磨损,涂层磨痕上有较深的犁削沟槽,沟槽内有微裂纹,涂层耐腐蚀性能优于基体.总体来说,在不同pH值环境中,涂层由于在冷喷涂过程中发生了冷加工硬化并且涂层上的孔隙收容了磨屑,导致涂层的耐腐蚀磨损性能增强

结合风口回旋区燃烧和炉外煤气预热、脱除和循环的平衡关系,建立了氧气高炉一维气固换热与反应动力学模型,并采用传统高炉的运行和解剖数据对模型进行了验证分析.通过模型研究了氧气含量和上部循环煤气流量对氧气高炉炉内过程变量的影响规律.结果表明:氧气含量偏低和上部循环煤气流量不足时,会降低铁矿石还原效果,炉渣内出现大量未还原铁氧化物;氧气含量和上部循环煤气流量的提高可以有效提高炉内CO含量和铁矿石还原速度,但提高上部循环煤气流量会大幅提升炉顶煤气温度,增大热量损失.与传统高炉相比,氧气高炉内CO含量提高1.0~1.5倍,炉内气体还原性更强;铁矿石还原完成位置提高1.49 m,全炉还原反应速度更快;直接还原度降低55.2%~79.2%,炉内直接还原反应消耗的碳量更少

早期的语言设计需使程序能高效地运行于昂贵的硬件上,因此, 早期语言总以翻译成高效的机器码为目标,既使程序难以书写 现在,硬件价格下降、软件价格上升,更强调程序容易书写, 即使慢点也可。例如,ML的类型特性、C++的类、Ada的 Package均在执行速度上有代价,但对保证程序正确性有帮助。 开发语言时,有三个影响语言设计的主要因素: 计算机本身 在计算机上支持语言的执行模型,即虚拟计算机 语言所实现的计算模型

过去我国金属矿山φ150潜孔钻头主要使用刃片型钻头,因结构和工艺上存在问题,在f=10～12的中等硬度以上矿岩条件金属矿山使用寿命很低（一般为20～30米/个）。使用柱齿钻头后使用寿命有显著的提高,达到200米/个左右水平。措施是钻头结构改刃片形为柱齿形,外形及尺寸保证钻头有足夠强度並能有效传递冲击能量;在加工工艺上根据固齿的模拟试验和生产实践所总结出钻头硬度、加精度与过盈量的合理配比关系来提高固齿质量;在钻机工作参数中坚持高风压、低转速原则,以提高破岩效果减少钻头的磨损。文中列举了室内外的试验数据来说明上述措施的效果

上皮組織: °上皮上抗札。 °形態規則名細胞力密着L飞 構成亡札大

上海远洋运输公司不服宁波卫生检疫所国境卫生检疫行政处罚决定案 原告:上海远洋运输公司。 法定代表人:李克麟,经理。 被告:宁波卫生检疫所。 法定代表人:洪昌华,副所长。 原告上海远洋运输公司不服被告宁波卫生检疫所对其所属\抚顺城\轮卫生检疫行政处罚决定,向浙江省宁波市海曙区人 民法院提起行政诉讼

运用Factsage软件模拟了MgO含量对CaO-SiO2-Al2O3-MgO熔渣中液相区的影响.结果表明，随着CaO-SiO2-Al2O3-MgO渣中MgO含量增加，渣中低熔点液相区整体向低CaO高SiO2区移动.相图中1500℃液相区比例由0%MgO（质量分数）时的25.05%上升至9%MgO（质量分数）时的52.69%，而后降至15%MgO时的46.70%.相图中1400℃液相区比例由3%MgO时的14.41%上升至11%MgO时的34.39%，而后降至15%MgO时的31.04%.相图中1300℃液相区比例由5%MgO时的5.57%上升至14%MgO时的11.02%，而后降至15%MgO时的10.50%.相图中1200℃液相区域比例在MgO为0~6%时为零，由7%MgO时的0.88%上升至11%MgO时的1.22%，在MgO为13%~15%时降为零.模拟结果可对以CaO-SiO2-Al2O3-MgO为基本组元配置炼钢渣系的成分选择提供有效指导

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪