本文考察了解释在离子熔体中引入过量阳离子和阴离子的各种不同模型,并提出了一个描述熔体中当成分逐渐从纯金属状态变化到完全电离状态时,热力学性质变化的新模型。该模型以描述混合物位形熵的Temkin表达式为基础,中性物质和假想的带有诱发电荷的空位被引进了阴离子亚晶格中。诱发电荷的大小等于占据着阳离子亚晶格的物质的平均价。当电离趋势弱时,新模型近似于替位模型,如果缔合体的概念是它们含有一个原子的电负性元素的话,那么新模型形式上和缔合溶液模型相同。对于多元体系,新模型比缔合溶液模型含有较少的成分变量和参数。本文的大部分内容曾在1984年8月20～24日在丹麦召开的欧洲熔盐化学会议上宣读

为发展和深入认识转底炉直接还原工艺技术,建立了转底炉综合数学模型,该模型由转底炉本体热化学平衡、转底炉区域热平衡计算模型、余热回收模型、生球干燥模型、炉膛温度校核与尾气露点校核模型和转底炉流程模型组成.采用综合模型计算了该工艺流程的基本工艺参数.计算结果表明:煤气热值、废气排放温度和余热回收利用方案对整体能量消耗有不同程度影响,煤气发热值每增加50kJ·m-3,理论燃烧温度提高22~25℃,煤气用量减少41~47m3·t-1;空气预热温度平均每增加100℃,理论燃烧温度提高35~40℃,煤气用量减少90~103m3·t-1.此外,应用此模型还可以计算任何原料和燃料等条件下的直接还原工艺参数,研究不同余热回收方案条件下的各个工艺参数的变化规律

信息检索模型的概述 布尔模型 向量空间模型(VSM) 扩展的布尔模型 潜在语义索引模型(LSI) 概率模型 基于统计语言模型的信息检索模型 基于本体论的信息检索模型

10.1 面向对象的分析过程 10.1.1 用例模型 10.1.2 对象模型 10.1.3 动态模型 10.1.4 物理（实现）模型 10.1.5 4 种模型之间的关系 10.2 建立用例模型 10.3 建立对象模型 10.3.1 确定类和对象 10.3.2 确定关联 10.3.3 确定属性 10.3.4 建立对象类图 10.3.5 划分主题 10.3.6 优化对象模型 10.4 建立动态行为模型 10.5 建立物理实现模型 10.6 面向对象软件开发过程的案例分析 10.7 本章小结和习题

§9.1 时间序列的平稳性及其检验 一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 §9.2 随机时间序列分析模型 一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验 §9.3 协整与误差修正模型 一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

一、单项选择题 1、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ） A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用 C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验 D．模型设定、模型修定、结构分析、模型应用

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

一、几个概念 二、传统宏观计量经济模型的设定 三、影响宏观计量经济模型设定的几个因素 四、建立宏观计量经济模型的工作程序 五、Hendry学派建模理论简介 六、一个著名的小型宏观计量经济模型 七、中国宏观计量经济模型的主要特征 八、中国宏观计量经济模型中主要模块的设计 九、中国宏观计量经济模型中主要方程的设定

（1）DB、DBMS和DBS的定义（2）数据管理技术的发展阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段和高级数据库技术阶段等各阶段的特点。（3）数据描述：概念设计、逻辑设计和物理设计等各阶段中数据描述的术语，概念设计中实体间二元联系的描述(1:1，1:N，M:N)。（4）数据模型：数据模型的定义，两类数据模型，逻辑模型的形式定义，ER模型，层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的数据结构以及联系的实现方式。（5）DB的体系结构：三级结构，两级映像，两级数据独立性，体系结构各个层次中记录的联系。（6）DBMS：DBMS的工作模式、主要功能和模块组成。（7）DBS：DBS的组成，DBA，DBS的全局结构，DBS结构的分类

Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究