第十章文件 12.1C文件概述 文件:存储在外部介质上数据的集合,是操作系统 数据管理的单位

一、介绍根据内容检索的基本概念。 二、介绍检索系统的评介方法。讨论针对文本数据的根据内容检索问题,集中讨论向量空间表示,以及文档中匹配查询的算法、隐含语义索引和文档分类。介绍用于对个人偏好建模的自动推荐系统

在现有工艺条件下，校验和完善二冷区铸坯凝固传热计算数学模型，开发三维二冷配水模型，解决目前设备状况下冷却水分布不均匀对铸坯温度的影响，从而控制铸坯表面质量，特别是铸坯的角部裂纹，同时对板坯连铸二冷配水制度进行改进和优化，使之满足高效连铸生产条件和改善铸坯质量的需要。提出压下参数计算公式，结合所开发三维二冷配水模型，优化现有压下工艺，提出并应用精准可控单段压下、非稳态压下控制，集中解决连铸板坯中心偏析、中心疏松和缩孔等内部质量问题。同时优化模型数据库，使之数据更加完备，模型计算更加准确，同时模型具备异钢种混浇过程二冷及压下控制功能，能够进行凝固终点W形预测与控制，可进一步提高模型适用性和准确性。模型开发并成功在多家钢厂现场应用，有效改善了铸坯裂纹和偏析等铸坯表面和内部的质量问题

一、上面所介绍的都是将文档表示为T维词条权向量的。但用户可能提出的查询中的词条不在用在索引文档的词条中。 二、例如,从词条相似性的角度来看,词条“数据挖掘”和“知识发现”设有什么直接的共同点。然而,从语义角度来看,这两个词条有很大的相同点

4.1 汇编语言源程序 4.1.1 汇编语言源程序的结构 4.1.2 汇编语言的语句与格式 4.1.3 数据项与表达式 4.2 伪指令 4.2.1 数据定义伪指令 4.2.2 符号定义伪指令 4.2.3 段定义伪指令

3.3.1 数据传送指令 3.3.2 算术运算指令

为获得一种锌电积用低成本、低析氧电位和高催化活性的阳极，在铝棒表面通过挤压复合技术包覆Pb-0.2% Ag合金得到Al棒Pb-0.2% Ag阳极.在含氟的硫酸溶液中，通过阳极氧化在Pb-0.2% Ag合金和Al棒Pb-0.2% Ag合金阳极表面形成具有高催化性能的膜层，采用显微图像分析仪和数显显微硬度计表征了膜层的厚度及硬度，并通过电子拉伸试验对比了两种阳极的极限抗拉强度.采用X射线衍射、扫描电子显微镜、循环伏安法、阳极极化和交流阻抗法等技术手段研究了Al棒Pb-0.2% Ag与Pb-0.2% Ag阳极表面氧化膜层的物相、形貌以及电化学性能.结果表明：Al棒Pb-0.2% Ag阳极相比Pb-0.2% Ag阳极表面易生成致密较厚的氧化膜层，且膜层硬度提升了41.64%，其氧化膜层主要物相均为电催化活性良好的β-PbO2.新型阳极的极限抗拉强度是传统阳极的1.3倍，大大改善了阳极材料的机械性能.阳极极化曲线数据显示Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极在电积锌体系中具有较低的析氧电位(1.35 V vs MSE，500 A·m-2)和较高的交换电流密度(7.079×10-5 A·m-2).循环伏安曲线和交流阻抗数据显示Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极具有较高的电催化活性、较大的表面粗糙度和较小的电荷传质电阻.在电积锌实验中，栅栏型Al棒Pb-0.2% Ag/PbO2阳极相比传统Pb-0.2% Ag阳极平均槽电压下降了75 mV，而且大大减少了阳极泥的产生

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护

一、卫星通信应用简介 二、Ku波段卫星接收系统原理及安装调试 三、卫星数据广播(IP)节目的接收与应用

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景