内容要点 厂区布置 车间设备布置 学习流水生产布局方案的装配线平 衡方法

钢管的用途和种类 钢管的技术要求 钢管的主要生产方法 我国无缝钢管生产发展

6.1板形概述 6.2板形良好的条件 6.3辊型设计 6.4板形控制方法

一、假设检验的基本思想和推理方法 二、假设检验的一般步骤 三、两类错误

实验目的：学习SDS-PAGE测定蛋白质分子量的原理。 掌握垂直板电泳的操作方法。 运用SDS-PAGE测定蛋白质分子量及染色鉴定

生物统计学：《生物统计附试验设计》课程教材（第三版）附录 常用生物统计方法的SAS程序

1 《地球科学概论》 2 《结晶学及矿物学》 3 《岩石学 A》 4 《构造地质学 A》 5 《古生物学》 6 《地层学》 7 《古生物学与地层学》 8 《矿相学》 9 《矿床学 A》 10 《地质填图方法与技术》 11 《地球化学》 12 《储层地质学》 13 《油气地球化学》 14 《石油与天然气地质学》 15 《油气成藏理论与研究方法》 16 《矿田构造学》 17 《土壤学》 18 《土地政策与土地法学》 19 《现代管理学》 20 《土地评价》 21 《不动产估价》 22 《土地资源学》 23 《土地信息系统》 24 《土地经济学》 25 《新生研讨课》 26 《地质类学科导论课》 27 《沉积成岩作用研究方法与应用》 28 《岩浆岩成因研究方法与应用》 29 《变质作用研究方法与应用》 30 《地球化学理论与应用》 31 《岩石变形中的微观组构》 32 《成矿构造分析》 33 《构造解析》 34 《区域构造分析》 35 《地球生物学基础》 36 《地层学理论与应用》 37 《地层建造分析》 38 《生命的历史》 39 《地球演化》 40 《地球系统科学概论》 41 《大地构造学》 42 《层序地层学》 43 《遥感地质学 A》 44 《地热地质学》 45 《盆地火山地质学》 46 《实现”双碳”目标的地学途径概论》 47 《区域地质调查方法与技术》 48 《地理信息系统应用》 49 《海洋地质学》 50 《中外含油气盆地》 51 《专业英语 AI》 52 《专业英语 AII》 53 《专业英语 B》 54 《专业英语 Z》 55 《沉积学与能源矿产》 56 《矿产资源法律法规》 57 《沉积环境与沉积相》 58 《多元地学数据统计分析方法》 59 《流体包裹体研究及地质应用》 60 《大地构造与成矿》 61 《数值模拟与地球动力学》 62 《城市地质学》 63 《行星地质学基础》 64 《地貌学及第四纪地质学》 65 《技术经济学》 66 《生态学》 67 《遥感原理与方法》 68 《岩石学 B》 69 《环境科学概论》 70 《自然地理学》 71 《中国地质学》 72 《矿山地质学》 73 《矿产勘查学》 74 《矿产经济学》 75 《油层物理学》 76 《油气田地下地质学》 77 《油气资源评价》 78 《石油构造分析》 79 《国土空间规划原理》 8

本书较全面地介绍了现代统计学的理论、方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大和算法复杂的特点，以SAS软件包作为实现复杂统计计算的工具，本书着重介绍各种试验设计方法、统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下，合理调整教材结构和编写形式，把处理同一类问题的统计方法集中到一起讲解，使貌似复杂的统计问题化繁为简，实用方便。本书具有以下独到之处：用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算，便于读者选用；针对问题和资料闸述统计方法，有利于读者提高处理实际问题的综合能力；介绍的试验设计类型多，讲解详细，具有很强的可操作性；为读者成功地使用SAS软件提供了一条有效的捷径。根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容，本书可作为研究生、本科生、大中专生的统计学教材，高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计方法的参考书；还可作为用SAS软件解决统计问题的实用手册

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%