目的： 通过对技术人员、管理人员的培训，让其充分了解基础性的特种设备方面的知识，达到增强技术人员、管理人员特种设备安全意识、以及懂得在紧急情况下的应急处理措施，熟悉和掌握逃生技巧，以确保在意外事故中能够灵活运用，从而尽力减少人员伤亡和财产损失。 培训内容： 一、特种设备的基本概念和类别 二、承压类特种设备 三、机电类特种设备 四、特种设备检测技术 五、特种设备安全技术 六、特种设备安全技术监察规程与标准

重点：发电机空载特性、外特性和调节特性，电动机机械特性，工作特性中的速率特性。 难点：并励发电机外特性，串励电动机机械特性

1. 同步电机的特点 2. 同步电机的基本结构 3. 同步电机的基本原理 4. 同步电机的运行特性 5. 同步电机的并网运行 6. 同步电机的应用领域 同步电机研究的主要内容： 1. SM的基本结构 2. SM的基本原理 1) 空载运行 2) 电枢反应 3) 负载运行 3. SM的运行特性 1) 空载特性 2) 短路特性 3) 零功率因数特性 4) 外特性 5) 调整特性 4. SM的并网运行 1) 并网条件和方法 2) 功角特性 3) 有功功率的调节方法 4) 无功功率的调节方法 本课程主要讲授电励磁同步发电机，兼顾电动机和调相机！

以惯性特征系统作为研究对象,针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法,该算法利用惯性特征系统的输入输出特性,通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型,然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型,同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明,该算法能够使PID控制具有最速响应的特征,为PID参数设置提供了一种计算方法

第5章因特网基础 【考点一】因特网的重要作用与构成 (一)因特网的重要作用 1丰富的信息资源2便利的通信服务3快捷的电子商务 (二)因特网的构成 1通信线路通信线路是因特网的基础设施,各种各样的通信线路将因特网中的路由器、计算机等连接起来,可以说没有通信线路就没有因特网。因特网中的通信线路归纳起来主要有两类:有线线路(如光缆、铜缆等)和无线线路(如卫星、无线电等)

一、特定减免税的含义 （一）特定减免税 所谓“特定减免税”是指依照国务院规定的范围和办法，对 于进口货物给予的关税优惠。 特定减免税货物含义：海关根据国家政策规定准予减免税进 境，并使用于特定地区、特定企业、特定用途的货物（三个特 定）

第一节 茶叶的主要成分及特性 第二节 茶叶的分类主要品种及其特点 第三节 茶叶的主要成分及特性 1.茶叶的主要成分及其对茶叶色、香、味、质量的影响。 2. 茶叶的三大特性，即陈化性，吸湿性，吸附异味性。 3. 茶叶的分类。 4. 不同茶叶品种的主要质量特征。 6. 茶叶的外形审评和内质审评。 7. 真假茶、新陈茶的识别。 5. 不同茶叶品种的主要质量特征

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等

词义消歧的特征来源于上下文.日文兼有中英文的语言特性,特征抽取更为复杂.针对日文特点,在词义消歧逻辑模型基础上,利用最大熵模型优良的信息融合性能,采用深层特征抽取方法,引入语义、句法类特征用于消解歧义.同时,为避免偏斜指派,采用BeamSearch算法进行词义序列标注.实验结果表明,与仅使用表层词法类特征方法相比,本文构造的日文词义消歧系统的消歧精度提高2%～3%,动词消歧精度获得5%的改善