研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题，提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法。算法中包括步长在内的参数会影响收敛性，需要先进行收敛分析，再根据收敛条件设置合适的参数。本文首先针对一般的定步长迭代格式，提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式，它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法。然后，针对所考虑的分布式梯度算法，构造了合适的李雅普诺夫函数，并根据收敛条件得到了算法参数设定范围，避免了繁冗复杂的分析论证。本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法

斜轧机万向联接轴倾角的计算比一般纵轧机复杂,而且影响其倾角大小的因素也较多。为了避免由于万向联接轴的滑块严重磨损造成斜轧机传动系统的冲击和噪音等问题,必须合理地设计斜轧机的万向联接轴。本文介绍了斜轧机万向联接轴倾角的计算公式,并论述了合理设计万向联接轴的几条原则

利用多重散射法数值模拟了多个具有五个缺陷点的氧化铝介质柱四方晶格二维光子晶体微腔的透过率T和品质因子Q.结果表明,沿x、y方向介质柱的个数Lx、Ly以及介质柱半径r对微腔品质因子和透过率均有明显影响.通过优化参数,实现了一类具有大透过率T、高品质因子Q的微腔.在模拟范围内,当Lx=13、Ly=17和r=0.25时,微腔品质因子和透过率同时达到较大值,分别为49 270和91%

根据电磁感应理论及传热基本原理,利用大型工程软件ANSYS对连铸方坯的感应补热过程进行了多物理场耦合的有限元模拟,并对铸坯断面上的温度梯度、磁场分布等进行了分析.模拟结果与实测结果一致

一切销售活动不过是一种大脑与大脑的交流——销售员与客 户之间的大脑沟通。然而,直到最近几年,人们才有机会比较 多地了解到心理学、传播学、大众科学、体育运动及奥林匹克 训练方法、神经生理学、大脑硏究、销售研究及销售技巧等领 域中的最新研究成果

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

采用近似无限大流体重力沉降原理分析了多期法FeV50合金浇铸过程渣金分离及浇铸渣层钒的分布规律，考察了熔渣黏度、沉降粒度、浇铸温度、渣层厚度以及保温制度对渣中钒含量的影响.结果表明，浇铸渣中钒的赋存形式除了未还原完全的钒氧化物之外，还存在部分未完全沉降的初级合金；合金沉降速度随合金粒度的增加而增大，随熔渣黏度的增加而减小.1850℃条件下，当渣层厚度为50 mm，熔渣组分质量分数为65.2% Al2O3、15.5% CaO、14.6% MgO、1.9% Fe2O3、0.9% SiO2时，粒径为100 μm的合金沉降时间及熔渣上浮时间分别为24.9和1.2 min.基于此，进行浇铸工艺优化试验，在渣层厚度35 mm，浇铸温度1900℃、熔渣主要成分质量分数Al2O3 60%~65%、CaO 15%~20%、MgO 9%~15%、浇铸锭模保温层厚度9 cm的条件下，浇铸渣中平均TV质量分数由1.39%降低至0.58%

介绍了以膏体+多介质协同充填、同步充填和功能性充填为代表的新兴充填理念。系统阐述了以流变力学和固体力学为主体的矿山充填力学架构，剖析了原位多场多因素扰动作用，并介绍了最新研发的充填体多场耦合监测系统。总结了全尾砂深度浓密、固液混合搅拌以及长距离浆体输送等充填核心环节的发展特点及研究进展。分析了充填智能化发展的必要性，梳理了充填领域涉及的智能化算法，提出了充填智能化未来发展思路。通过对矿山固废充填发展趋势分析，认为未来矿山固废充填需要深度拓展绿色发展内涵，进一步探索模块化、规模化和智能化之路，积极融入并服务深地开采需求，充填采矿法或将成为深部采矿和绿色采矿未来可期的唯一解决方案

《孟子》文章议论风发，文辞华赡，气势磅礴，奔放不羁，具有鲜明的个性和独特的风 格，是极富感染力的文学散文。20 世纪以来，传统经学瓦解，作为儒家重要经典的《孟子》 得到了多学科多领域的广泛研究，文学研究是其中之一。关于《孟子》一书，研究者认为， 今存内七篇其体式虽不脱语录窠臼

理解线性判别分析 了解多分类学习 理解对数几率回归 掌握线性回归 了解类别不平衡问题