水是地球表面最主要的天然组成物质水是生命的源泉,是人类生活、生产的最重要的自然 资源,也是自然生态系统繁荣昌盛的最重要的依赖因素。人类习惯于把水看作是取之不尽、用 之不竭的最廉价的自然资源,但随着人口的膨胀和经济的快速发展,水资源短缺的现象正在很 多地区相继出现,水污染及其所带来的危害更加剧了水资源的紧张,并严重破坏了自然界的生 态平衡,对人类自身的生存和进一步发展也构成了严重威胁,因此,切实防治水污染、保护水 资源已成为当今人类的迫切任务

1、双元运算 2、自反算术赋值运算符 3、自加和自减运算 4、正负号运算符 5、赋值类运算符的副作用 关系、逻辑与条件运算

围绕知识图谱的全生命周期技术，从知识抽取、知识融合、知识推理、知识应用几个层面展开综述，重点介绍了知识融合技术和知识推理技术。通过知识抽取技术，可从已有的结构化、半结构化、非结构化样本源以及一些开源的百科类网站抽取实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基本的事实表达。通过本体抽取、知识推理和质量评估形成最终的知识图谱库。按照知识抽取、知识融合、知识推理3个步骤对知识图谱迭代更新，实现碎片化的互联网知识的自动抽取、自动关联和融合、自动加工，从而拥有词条自动化链接、词条编辑辅助功能，最终达成全流程自动化知识获取的目标。最后，讨论知识图谱未来的发展方向与可能存在的挑战

一、索赔的概念 索赔:作为合法的所有者,根据自己的权力提出的有关某一资格、财产、金钱等方面的要求。 索赔就是要求取得应该属于自己的东西,也是要求补偿自己损失的权利

针对自动化高速公路（Automated highway system，AHS）车队稳定性问题，发展了一种多目标自适应巡航控制算法，根据李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对该问题进行了量化分析，并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求，基于模型预测控制（Model predictive control，MPC）理论，综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标，采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式，将协同式多目标自适应巡航（Adaptive cruise control, ACC）设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题。仿真结果表明，相比单车ACC而言，协同ACC的约束空间更为严苛，车队互联系统稳定性易受车间时距、车队规模、多目标权重、瞬态工况、车辆异质性等因素的影响，建议在跟驰安全性、车队稳定性良好的前提下寻求一定的驾乘舒适性与燃油经济性，以确保车队整体品质

与假发套和假发块不同的是,接发是将松散的发束附着在顾客自己的头发上。接发为你及顾客提供一个全新的设计选择。你 可以用来增加长度,密度,纹理和/或颜色,既可以在全头使用 也可以只在某一部位使用以突出这个部位。接发的颜色和纹理要 与顾客自己的头发相似,以获得最为自然的效果,或者用接发缔 造强烈的对比接发的方法下面的内容将主要介绍几种最流行、最常用的接发方法

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

为了研究工艺参数对连续流化床内铁矿粉还原效果的影响规律,建立了两级连续流化床内氧化铁还原及煤气氧化耦合动力学模型.R1级流化床主要为FeO的还原,采用优质煤气作为还原剂,FeO来自R2级反应器;R2级流化床主要将Fe2O3还原到FeO,Fe2O3来自预热的R3流化床反应器,还原气来自R1还原尾气.模型主要计算结果与文献吻合.并以此为模型研究了矿粉粒度、流化床内压力等参数对流化床还原效果的影响.为了取得矿粉平均金属化率不小于85%、煤气利用率不低于38%和气矿比950~1050 m3·t-1的还原效果,流化床应满足如下工艺条件:矿粉平均粒度1.5 mm以下,流化床温度780~800℃,煤气还原势不低于93%,惰性气体体积分数小于5%,R1流化床内煤气平均压力3.5×105~4.0×105 Pa,停留时间的倒数ug/H=1.0~1.1 s-1,R1流化床矿粉平均停留时间30 min,R2流化床矿粉平均停留时间20 min

§13-1、动力计算的特点和动力自由度 §13-2、单自由度体系的自由振动 §13-3、单自由度体系强迫振动 §13-4、阻尼对振动的影响 §13-5、多自由度体系的自由振动 §13-6、多自由度体系主振型的正交性和主振型矩阵 §13-7 多自由度体系在简谐荷载下的强迫振动 §13-8、 振型分解法 (振型叠加法) §13-10 近似法求自振频率

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升