第五章连续时间 Markov链 5.1连续时间 Markov链 连续时间 Markov链的要旨仍然是 Markov性与上一章不同之处在于指标集 (这里表示时间)取值连续,通常为≥0}。状态仍然是离散的,最多取可数 个值,我们用整数值0,1,2…表示

采用水热法，以Na2WO4·2H2O为原料，NaCl为添加剂，直接在氧化铟锡透明导电基底上制备了有序WO3纳米棒阵列.利用X射线衍射、扫描电子显微镜、透射电子显微镜和高分辨透射电子显微镜等手段对制备的纳米棒进行了表征，考察了pH值对产物形貌、尺寸和取向性的影响.结果表明：单根WO3纳米棒具有六方单晶结构，随着前驱液pH值的增大，平行于基底生长的WO3纳米棒捆逐渐转变为垂直于基底生长的纳米棒阵列.另外，对制备得到的两种不同取向的WO3纳米棒结构进行了光催化降解甲基蓝溶液的研究，发现相比于WO3纳米棒捆结构，纳米棒阵列的光催化性能更高

羧酸碳链或环上的氢原子被其他原子或基团取代的化合物

一、面试 1 面试的历史 2 孔子:“吾以言取人,失之宰予;以貌取人,失之子羽”“听其言而观其行

以17%Cr超纯铁素体不锈钢的冷轧退火板为原料,研究了3%、6%、9%和12%横向预拉伸(即拉伸方向垂直于板材轧向)变形对其冲压成形表面抗皱性的影响.采用电子背散射衍射技术及X射线衍射技术探究了横向预拉伸前后板材内部织构取向和晶粒团簇的演变规律.结果表明,横向预拉伸9%后实验钢板表面抗皱性获得较大提高.由于在退火、横向预拉及纵向拉伸后{001}取向晶粒含量均非常少,因此基于厚向塑性应变比差异的Chao起皱机理不适用实验钢,而基于平面剪切应变的Takechi模型能较好地解释实验结果.在横向预拉伸后,由于γ纤维织构晶粒簇的宽度降低、方向整体偏转,使得板材抗皱性得到提高

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

6-2相量法的基本知识 一、复数 (1)代数形式A=a+jba—实部b—虚部 a=R[A]=R[a+jb]R取实部 b=m=mla+jm取虚部 一个复数可以表示在复平面上

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

一、水样浊度测定 1、操作60分 (1)制作浊度标准系列30分取样、定容、标识正确 (2)测定30分水样取量正确、观察正确

环境问题是伴随着人类的活动而产生的,人类的活动对自然环境的作用是一个 双重效应。一方面是人类从自然界中取得资源,这些资源包括水、新鲜空气、土 地、矿藏、石油、动物和植物,而且人类的活动占据了越来越多的土地、空间,上 至几千米的山峰,下到几千米的海洋深渊,都有人类活动的足迹。通过这一方面人 类获得自身的进步和发展,另一方面人类所有取自自然的东西,最终还是通过各种 方式归还到自然界中去