《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第1章 概率论精要回顾与补充

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——符号说明

《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——前言

卧式喷淋塔技术是北京科技大学环境中心开发的一种新型烟气脱硫系统工艺，在某些方面克服了立式喷淋塔的缺点，具有脱硫效率高、压力损失小、运行成本低、易检修等特点.但在实际工程中仍然需要进一步的改进.为了研究不同喷淋的布置格局对卧式喷淋塔的内部流场的影响，构建了卧式喷淋塔物理模型，采用Icem软件划分网格，利用Fluent软件数值模拟计算.模拟中选择k-ε湍流模型及随机轨道模型，数值模拟计算采用SIMPLE算法.模拟结果表明：双层喷淋设置时喷雾锥角为90°，上部喷淋高度为距顶部0.9 m，下部喷淋高度为距顶部2.4 m，喷淋层间距为1.5 m时，有效的减少脱硫塔压力损失，降低能耗，塔内吸收区烟气流动的速度均匀，增大了气液接触的频率.烟气的温度适宜于气液反应.总体上提高了烟气的脱硫效率，为实际工程的设计和应用提供指导

一、填空题,每题1分,共25分 1税收伴随着生产力的进步、的丰富、生产资料所有制的更替和的变化而发展演变。 2我国现阶段的税负转嫁有两种形态,一种是与固定或官方价格相联系的的税负转嫁,另一种是与市场自由价格相联系的的税负转嫁。 3.一般纳税人因销售退回或折让而退还给购买方的增值税额,应从当期中扣除,因进货退出或折让而收回的增值税额,应从当期的扣除

一、判断改错题(判明下列论断和提法是否正确。你认为是正确的就在它后面的方格内 画“√,错误的画“X”:并对原文尽可能简要地删改,使其正确,但不能改句子的主语。) 例1、资本主义雇佣劳动制度的特点是劳动者属于资本家。(X)(应为劳动者的劳动) 例2、把资本区分为固定资本和流动资本的依据是资本各个组成部分的价值周转速度不同(X)(应为转移形式)

从细观角度、采用颗粒离散元法开展了预制裂隙花岗岩循环加卸载的数值模拟试验。首先，使用图像处理技术识别花岗岩中的不同细观组分、结合室内单轴压缩试验结果对细观力学参数进行了标定。然后，通过编制颗粒流代码追踪裂隙的类型和扩展过程，分析岩石破坏过程中裂隙发展的阶段性特征。结果表明：不同倾角裂隙岩石的新生裂隙走向与预制裂隙贯通方向基本一致；根据新生裂隙的优势倾向分组得到裂隙起裂角与预制裂隙倾角的关系：倾角β≤45°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递减，倾角β≥60°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递增；循环扰动荷载增加了裂隙岩体的轴向变形，轴向累积残余应变曲线呈反S形、提高扰动荷载应力上限促使曲线进入加速阶段；试件峰值强度随裂隙倾角增大表现出先减小后增大的趋势，峰值强度为实验室完整岩石单轴抗压强度的63% ~ 89%，反映了较为明显的劣化现象；在循环荷载作用下，剪切裂隙和张拉裂隙增长曲线表现出明显的变化特点，在裂隙不稳定扩展阶段中张拉裂隙数目增长速率显著大于剪切裂隙，对分析岩石变形破坏过程具有一定的参考意义

在人体内,水不仅是构成机体的主要成分,而且是维持生命活动、调节代谢 过程不可缺少的重要物质。例如,水使人体体温保持稳定,因为水的热容量大, 一旦人体内热量增多或减少也不致引起体温出现大的波动。水的蒸发潜热大,蒸 发少量汗水即可散发大量热能,通过血液流动使全身体温平衡。水是一种溶剂, 能够作为体内营养素运输、吸收和废弃物排泄的载体,可作为化学和生物化学反 应物或反应介质,也可作为一种天然的润滑剂和增塑剂,同时又是生物大分子化 合物构象的稳定剂,以及包括酶催化在内的大分子动力学行为的促进剂。此外, 水也是植物进行光合作用过程中合成碳水化合物所必需的物质。可以清楚地看 到,生物体的生存是如此显著的依赖于水这个无机小分子

多环芳烃（PAHs）是近年来在大气污染问题中逐渐受到关注的一类污染物，不仅其自身严重威胁着人体健康，还可作为低挥发性物质促进二次颗粒物的生长.世界多国开始不断通过各种技术手段对废气中PAHs的排放进行控制，PHAs已成为大气环境领域共同关注的热点问题.吸附法是最具潜力且已被工业应用认可的一类PAHs控制净化关键技术，吸附剂对PAHs的吸、脱附性能是其中的关键.目前国内外学者无论是基于传统碳类吸附剂，还是新型的介孔吸附剂，都针对此类特殊低挥发性气体的吸附相平衡、动力学以及脱附特性做了相关研究，探悉了获取PAHs吸脱附最优平衡的关键因素以及最适吸附剂.本文针对这些结果及相关应用进行了综述，对比分析了介孔吸附剂较传统吸附剂在PAHs吸脱附特性上呈现的优势，旨在为PAHs及其他低挥发性气体吸附净化的相关工作提供有效参考

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义