一、空气和大气是同义词。 一般对于室内或特指某个场所(如车间,会 议室和厂区等)供人和动植物生存的气体习 惯上称为空气。 而在大气物理学、大气气象学、自然地理 学以及环境科学的研究中,常常以大区域 或全球性的气流为研究对象常用大气

从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

一、教学目的要求 1.了解大数定律及中心极限定理的提出和发展历史。 2掌握引理:切贝雪夫不等式。 3掌握常用的切贝雪夫大数定律、贝努里大数定理、辛钦大数定律的适用条件及定律内容

比拟放大:是把小型设备中进行科学实验所获得的成果在大生产设备中予以再现 ,它不是等比例放大,而是以相似论的方法进行放大

高校计算机基础教育是高等教育中的重要组成部分,它的目标是在各个专业领域中普及 计算机知识,推广计算机应用,使所有大学生成为既掌握本专业知识,又能熟练使用计算机 的复合型人才。高校的计算机基础教育状况将直接影响我国各行各业、各个领域的计算机应 用发展水平 目前,信息技术教育在我国中小学全面展开,目前入学的大学生中大部分已经掌握了 计算机的基本操作,使得大学的计算机基础教育不再从零开始。为此,教育部非计算机专业 计算机基础教学指导分委员会提出了《关于进一步加强高校计算机基础教学的意见》,该意 见对计算机基础教学从硬件、软件平台、教学手段等方面都提出了更高的要求

4 大气和声环境影响评价 4.1 大气环境评价 4.1.1 大气环境现状调查与评价 4.1.2 施工期大气环境影响分析 4.2 声环境评价 4.2.1 声环境现状调查与评价 4.2.2 施工期声环境影响评价

本章讨论的问题: 功率放大是放大功率吗?电压放大电路和功率放大电路有什么区别?2什么是晶体管的甲 类、乙类和甲乙类工作状态?3晶体管的最大耗散功率是否是电路的最大输出功率?晶体 管的耗散功率最大时,电路的输出功率是最大吗?

在进行大尺寸采空区嗣后充填过程中，胶结充填体易出现分层等结构现象。为深入分析结构特征对胶结充填体力学特性及裂纹演化规律的影响，首先制作中间层高度比为0.2、0.4、0.6和0.8，灰砂比为1∶4、1∶6、1∶8和1∶10的分层胶结充填体试件，然后利用GAW–2000伺服试验系统开展单轴压缩试验，最后借助二维颗粒流软件（PFC–2D），分析胶结充填体内部裂纹分布规律。结果表明：（1）分层充填体单轴抗压强度与高度比呈指数函数关系、与灰砂比呈多项式函数关系；弹性模量与高度比及灰砂比均呈多项式函数关系；单轴抗压强度及弹性模量均随高度比的增加而减小、随灰砂比的增大而增大，且两者对灰砂比敏感度更高。（2）充填体内部裂纹演化曲线先缓慢上升，达到单轴抗压强度的80%左右时快速上升，且灰砂比越大、高度比越大，上升速度越快，拐点到来越早，充填体试件越易发生破坏，超过单轴抗压强度后曲线开始迅速下降。（3）分层充填体主要表现为剪切破坏、张拉破坏及共轭剪切破坏，且破坏主要集中于中间软弱层；高度比越大，试件内部裂纹越密集，灰砂比越大，裂纹越易向两端演化

5.1大气层和大气污染 5.2大气边界层的温度场 5.3湍流扩散的基本理论 5.4烟气抬升与地面最大浓度计算 5.5点源特殊扩散模式 5.6非点源扩散模式 5.7大气湍流扩散参数的计算和测量 5.8大气环境影响评价及预测

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度