在实验室工艺硏究、中试放大研究及生产中都涉及化学 反应各种条件之间的相互影响等诸多因素。要在诸多因素中 分清主次,就需要合理的试验设计及优选方法,为找出影响 生产工艺的内在规律以及各因素间相互关系,尽快找出生产 工艺设计所要求的参数和生产工艺条件提供参考。 试验设计及优选方法是以概率论和数理统计为理论基础 ,安排试验的应用技术。其目的是通过合理地安排试验和正 确地分析试验数据,以最少的试验次数,最少的人力、物力 ,最短的时间达到优化生产工艺方案 试验设计及优选方法过程包括:试验设计、试验实施和 对实验结果的分析三个阶段

Al−Li 合金具有低密度、高强韧性和低的腐蚀疲劳扩展速率的优点，在航空领域有着广泛应用. Al3Li（δ′）相是 Al−Li 合金中主要强化相之一，因含有活性元素 Li 对该合金的腐蚀行为产生显著影响. 为明确 δ′相在 Al−Li 合金电化学腐蚀中的 作用，真空熔炼制备 Al−2Li 二元合金，固溶后进行 180 ℃ 等温时效，用 X 射线衍射（XRD）检测合金的相组成. 在质量分数为 3.5% 的 NaCl 水溶液中，用动电位极化的方法测量了该合金的极化曲线. −0.85 V vs SCE 钝化电位下形成钝化膜后，用电化学 阻抗（EIS）检验钝化膜的耐蚀性；用恒电位阳极极化和 Mott−Schottky（M−S）曲线对该合金钝化膜的结构进行分析

通过热处理制备出具有回火马氏体组织、下贝氏体组织以及粒状贝氏体组织的718钢，利用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、万能拉伸实验机比较其显微组织及力学性能。同时借助高速铣削实验及光学轮廓仪，研究力学性能以及组织结构对切削性能的影响。结果表明，当切削速度低于145 m·min?1时，贝氏体组织类型比回火马氏体组织更易切削，切削贝氏体组织比切削回火马氏体组织的刀具使用寿命高30%～40%。当切削速度高于165 m·min?1时，马氏体组织发生了加工软化现象，刀具使用寿命提高，切削性能上升。粒状贝氏体组织加工表面因为严重的刀具黏附而出现背脊纹路，马氏体组织具有最佳的切削表面粗糙度。综合考虑之下，三种组织的综合切削性能从高到低排序为：下贝氏体组织、马氏体组织、粒状贝氏体组织，采用300 ℃等温淬火工艺可以有效提升718塑料模具钢的综合切削性能

本文在全面剖析美国次贷危机的基础上,提出次按危机带动美国和全球经济 进入显著的调整周期,治理次贷危机的根本在于完善金融机构风险管理能力和监管体系 促进全球金融体系的重构。为此,次贷危机中的中国经济与金融体系需要从五个方面进行 调整,即从全球化的角度冷静把握全球的金融市场波动,客观看待金融衍生工具发展对于 金融体系的影响,中国有可能通过恰当的政策操作把次按危机的冲击降低到最小限度,要 对可能出现的美元汇率的大幅波动特别是贬值做好汇率制度等方面的准备,中国经济应当 做好美国经济在较长时期内低迷不振的相应预案,寻求内需等新的经济增长点

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

为了获得钢渣制备陶瓷过程中,烧结温度和保温时间的影响规律及实现样品的致密化,在传统研究关于配方试制及性能检测的基础上,以钢渣、黏土等为主要原料制备出钢渣陶瓷,针对低镁样品和高镁样品,研究了烧结温度和保温时间对样品烧结性能的影响及致密化规律.基于烧结速率方程建立了烧结温度和保温时间对样品线性收缩率的函数关系.通过动力学分析,得出不同条件下的烧结激活能,分析认为不同Mg含量下陶瓷样品的致密化方式为扩散控制,低镁样品烧结温度为1000℃时,物质迁移由表面扩散控制,1100℃时,以体积扩散为主;高镁样品在1110℃以上烧结时,主要由液相烧结过程的扩散控制

在前面各章中,我仍围绕国民收入决定阐述了宏观经济运行的基本理论,指出了 影响整个国民经济运行过程及其均衡状态的一些重要经济变量。宏观经济政策所研究的,就是如何操纵这些经济变量,使国民经济经常保持在既无失业又无通货膨胀的均衡状态。要硏究如何操纵这些经济变量,就必须结合具体的操纵手段,而具体的操纵■ 手段又取决于具体的经济体制。因此,在宏观政策研究中,总是要不同程度地涉及财政、金融和外贸体制,如累进税率制、银行准备金制度以及浮动或固定汇率制等等。 本章阐述财政政策。所谓财政政策就是政府通过调整税收和开支来影响国民经济 ,以使其达到理想状态的一种宏观经济调节政策

本章概述 19世纪70年代产生于美国的实用主义哲学流派,继承近代经 验主义传统,广泛吸取其他各派的哲学观点,反对二元分立的近 代形而上学,认为哲学的主要任务是制定科学的认识论和方法论 ,把哲学和科学研究的对象限定于人的现实生活和经验所及的范 围,强调行动、过程和效果,注重非理性的情感、意志以及本能 和直觉,强有力地影响了美国人的思想和行动。它被认为是美国 民族精神和生活方式的象征,也曾对英国、意大利和中国等国家 的思想界产生过很大影响。本章主要介绍实用主义的概况,以及 其主要代表皮尔士、詹姆士和杜威的生平与重要思想

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响