谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

教学目的本节介绍积分的一些基本性质,包括积分的线性性质,积分的 不等式性质和积分的绝对连续性等.这些性质都没有涉及到积分号下取极限 的问题,积分取极限的性质讲在下一节介绍 本节要点一般测度空间上的积分除了具有一些与经典积分类似的性质 外还具有一些新的性质应注意比较学习本节的内容,除了应了解积分的基 本性质外,还应注意掌握一些基本的证明技巧 本节所有的讨论都是给定的测度空间(X,,μ)进行的

在冷连轧无取向硅钢薄带过程中，为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降，需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得，不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响，更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论，建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型，避免了沿带宽方向建立刚度矩阵，从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动，由于锥形工作辊窜动，打破了带钢断面的等比例遗传关系，使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证，相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算，研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现，第一机架的边降控制范围最宽，第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略，相比单点策略在工业应用中取得了更好效果

第一章 知识产权概述 第二章 知识产权法概述 第三章 知识产权的法律保护 第五章 著作权法概述 第六章 著作权的客体 第七章 著作权人的权利 第八章 著作权的主体 第九章 著作邻接权 第十章 著作权及邻接权的限制 第十一章 侵犯著作权、邻接权的行为 第一章 专利概述 第二章 专利权的保护对象 第三章 专利权的取得、维持和终止 第四章 专利权的内容和限制 第五章 专利权的保护 第一章 商标 第二章 商标权的取得与丧失 第三章 商标权的保护

一、差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t0表示第一周期初, t1表示第二周期初等。记yt为变量y在时刻t时的取值,则 称△yt=yt+1-y为yt的一阶差分,称 为的二阶差分。类似地,可以定义y的n阶差分。 由t、y及y的差分给出的方程称为y差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成 不显含差分的形式

第一节 频谱分析概述 一、初步概念 二、频谱图 第二节 付立叶展式的重要性质 一、唯一性定理 二、线性叠加定理 三、时标变换定理 四、时延定理 五、褶积定理 第三节 频谱资料的获得和整理 一、获得信号频谱的方法简介 二、地震波频谱资料的计算、整理和显示中的一些问题 第四节 地震波频谱的特征及其应用 一、各种地震波的频谱的特征 二、野外地震仪记录频率范围的选择 三、地震信息取样间隔选择的基本依据－取样定理 四、假频问题 第五节 线性时不变系统的滤波方程 一、线性时不变系统的概念 二、用什么概念来说明一个系统的特性 三、线性时不变系统的滤波方程 第六节 频率滤波参数选择的基本原则

第六章数理统计的基本概念 一、描述统计学对随机现象进行观测、试验,以取得有代表性的观测值。 二、推断统计学对已取得的观测值进行整理、分析,作出推断、决策,从而找出所研究的对象的规律性

10.1 羧酸的结构、分类和命名 10.2 羧酸的制法 10.3 羧酸的物理性质 10.4 羧酸的化学性质 10.4.2、羧酸衍生物的生成 10.4.4、脱羧反应和脱水反应 10.5 取代羧酸 10.5.2 羟基酸 10.5.3 羰基酸

卤代烃-----烃类分子中的氢原子被卤素取代后的化合物。 本章主要内容： 卤代烷烃 卤代烯烃 卤代芳烃 多卤代烃 饱和碳上的亲核取代反应(SN1, SN2) 消除反应(E1, E2) 9.1 卤代烃的分类和命名 9.2 卤代烃的制法 9.3 卤代烃的结构 9.4 卤代烃的物理性质(氯代烃,溴代烃,碘代烃) 9.5 卤代烷的化学性质 9.6 卤代烯烃 9.7 卤代芳烃 9.7.1 氯苯 9.7.2 苯氯甲烷（氯化苄、苄氯） 9.8 多卤代烃

第二单元离散型随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,记住离散型随机变量的定义以及几个常见离散型随机变量,会计算概率分布中的常数和事件的概率. 二、内容讲解 定义3.1离散型随机变量 设X是随机变量,若X可能取有限个值或可列个值,则称X为离散型随机变量,如果离散型随机变量X的可能取值为