为研究纳米隔热材料孔隙结构内部的气体热传输特性, 采用溶胶-凝胶工艺结合超临界干燥技术, 制备了一系列具有不同孔隙结构特征的样品, 通过热导率、氮气吸-脱附和真密度测试, 全面、准确获取了其孔隙结构信息, 并专门、系统研究了孔隙结构特征与气体热传输特性之间的关系.研究结果表明: 与气相贡献热导率相对应, 材料具有双尺度孔隙结构特征, 并且当大孔隙尺度不及小孔隙的10倍时, 可进一步等效为单尺度孔隙.考虑气固耦合传热的本征气相贡献热导率随孔隙尺度的增大而升高, 与气相热导率变化类似且成一定的比例关系, 孔隙尺度小于200 nm和大于500 nm时的比例系数分别为2.0和1.5, 200~500 nm时则为2.0~1.5.当大、小孔隙尺度的比值不超过10时, 或者这一比值为100~1000且大孔隙含量低于10%时, 气相贡献热导率随环境气压的降低依次呈现快速下降、缓慢下降和无变化三个阶段; 当这一比值超过3000时, 即使大孔隙含量很低(不超过10%), 气相贡献热导率也会依次呈现快速下降、缓慢下降、快速下降和无变化四个阶段

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

第一节 厂商和市场的划分 一、市场、厂商和行业 二、市场结构的划分 第二节 完全竞争市场 Perfect Competition 一、完全竞争市场的含义及特征 二、完全竞争市场的需求及收益曲线 三、完全竞争市场的厂商均衡 四、完全竞争市场的资源配置效率评价 第三节 完全垄断市场 Monopoly 一、完全垄断市场的含义及特征 二、完全垄断市场的需求曲线及收益曲线 三、完全垄断市场的厂商均衡 四、价格歧视 五、资源配置效率的评价 第四节 垄断竞争市场 Monopolistic Competition 一、垄断竞争市场的含义及特征 二、垄断竞争市场的需求曲线 三、垄断竞争市场的厂商均衡 四、非价格竞争——产品差异化 五、资源配置效率的评价 第五节 寡头垄断市场 Oligopoly 一、寡头垄断市场的含义及特征 二、产量决定模型 三、价格决定模型 四、资源配置效率的评价 五、博弈论初步

§3—1 概 述 §3—2 春油菜的植物学特征 §3—3 春油菜的生物学特征 §3—4 春油菜的栽培技术

3.1 人在系统中的功能 3.2 视觉机能及其特征 3.3 听觉机能及其特征 3.4 其他感觉机能及其特征 3.5 神经系统机能及其特征 3.6 人的信息处理系统

§5.2 方阵的对角化 §5.1 特征值与特征向量的概念与性质

1、掌握鞭虫虫卵和成虫的形态特征 2、掌握旋毛虫囊包的形态特征。 3、掌握带绦虫卵及猪、牛带绦虫成虫的形态特征。 4、掌握细粒棘球绦虫、原头蚴的形态特征

1、掌握两种钩虫成虫及虫卵形态的主要鉴别特征，以了解其传播途径。 2、掌握蛔虫成虫和虫卵的形态特征。 3、掌握蛲虫成虫和虫卵的形态特征。 4、掌握两种丝虫微丝蚴形态的主要鉴别特征

7.1 概述 7.1.1 耐火材料的分类 7.1.2 显微结构与生产工艺及制品性能之间的关系 7.2 硅质耐火材料的显微结构特征 7.2.1 SiO2的相平衡 7.2.2 显微结构特征 7.2.3 使用过程中显微结构的演变 7.3 铝硅质耐火材料的显微结构特征 7.3.1 Al2O3 7.3.2 以莫来石为主晶相的耐火制品 7.3.3 以刚玉为主晶相的耐火制品 7.3.4 铝土矿系耐火制品 7.3.5 使用过程中显微结构的演变 7.4 锆铝硅质耐火材料的显微结构特征 7.4.1 ZrO2 7.4.2 熔铸AZS制品 7.4.3 烧结AZS制品 7.4.4 使用过程中显微结构的演变

5.1 基本概念 5.2 类别可分性测度 5.3 基于类内散布矩阵的单类模式特征提取 5.4 基于K-L变换的多类模式特征提取