1、雇用吸粪车一部(含5米长胶管三条,8米竹竿一条)。 2、用铁钩打开化粪池的盖板,再用长竹竿搅散化粪池内杂物结块层

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

盐岩的损伤愈合特性对地下盐穴储库的长期密闭性具有重要影响。为了探究损伤盐岩的愈合特性，设计了巴西劈裂损伤盐岩的自愈合实验。在无应力条件下，让巴西劈裂损伤盐岩在不同湿度条件下愈合120 d，通过实验过程中试样渗透率的变化定量判断损伤盐岩愈合程度，探究了损伤盐岩在不同湿度和恢复时间条件下的愈合效果；同时，通过扫描电子显微镜对损伤盐岩愈合后的细观形貌进行了观察，探讨了盐岩损伤愈合的细观机制。本实验中，利用实验前后渗透率的变化作为损伤盐岩愈合的表征手段，有效避免了以往研究中利用试样强度和弹性模量作为损伤愈合表征手段时因应变硬化导致的结果不可靠的情况。实验结果表明，在无应力作用条件下，在无外界水分供给环境中试件经过120 d后仍然没有发现愈合，证明水分是损伤愈合的必要条件。研究表明，时间和湿度对盐岩的损伤愈合具有重要影响，盐岩的损伤愈合效果在实验范围内随着时间的增长和湿度的增大而增强，但增强速度呈指数降低，意味着过大的湿度和过长的时间难以有效提高盐岩损伤愈合效果

一、概述 自从人类创造了音乐,谐振技术就问世了。 远古石器时代的人已会应用长度和直径不同的乐 管吹奏不同的音调,即其谐振频率不同。后来发 展了弦乐器和乐鼓,改变弦的粗细和长度,或者 改变鼓皮的张紧度和厚度,就可改变它们的发声 频率。然而,在传感器上利用谐振技术却是从上世纪七十年代才开始的

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

木程序用来计真一个文句子中最长单词的长度(字母个 数】mgr假设该文句子中只含有字母和空格,在空格之间连 续的字母串称为单词,句子以∵为结束

柑桔是我国南方最为重要的水果种类.近些年,生产中存在的病毒病危害以及柑桔北缘 地带的周期性冻害已经给柑桔生产造成了巨大的经济损失.这些问题有待育种工作者去解 柑桔育种周期长、占地广,以及长期无性繁殖造成遗传上高度杂合性,均影响柑桔有性 杂交与遗传育种研究的开展.此外,柑桔类植物的多胚性,即大多数柑佶种类(品种)具有 珠心胚现象.近几十年来由于追求无核性执

贾炳灿同志是1984年调任上海液压件三厂厂长。他原是上海高压油泵 厂厂长,治厂有方,使该厂连获“行业排头兵与“优秀企业称号”,已是颇有名望 的管理干部了。这次是他主动向局里请求,调到这问题较多的液压件三厂来 的。局里对他能迅速改变这厂的落后面貌寄予厚望。 贾厂长到任不久,就发现原有厂纪厂规中确有不少不尽合理之处,需要改 革。但他觉得先要找一个能引起震动的突破口,并能改得公平合理,令人信 服

7.1计算混合边界层时,引入的两个假设条件是什么?(参考分数:6分) 7.2一平板长L=4.5m,在静水中以速度V=0.5m/s沿水平方向运动,水的运动粘度 v=1.307×10-m2/s,密度p=999.7kg/m3,试求边界层最大厚度,平板上层流转变为素 流边界层处层流边界层长度Xk满足VXk/=5×105(参考分数:10分)

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性