为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制，并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标，开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象，利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等，获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下，随着总氧含量的降低，钢中氧化物夹杂数量不断减小，其中5～10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显，而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外，极值法和疲劳试验结果表明，总氧含量高时（质量分数为0.0013%），钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大，比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上，且当总氧含量比较低时（质量分数≤0.0010%），实验钢总氧质量分数变化（0.0010%、0.0005%）对钢中最大夹杂物尺寸影响不大

第一节 数据集中趋势的测定 第二节 数据离散程度的测定 第三节 动态数据的分析 第四节 相关与回归分析

1．数据域测量的基本概念； 2．数据域测量的特点以及基本方法

一、数秒至数分钟(脑、脑干、高位脊髓、心脏、主动脉和大血管) 二、数分钟至数小时(硬膜外、下血肿、血气胸、肝脾破裂、骨盆骨折、大量失血) 三、数天至数周(感染、MODS) 四、黄金时间:强调急诊救治的重要性,在创伤后的数小时内成功的处理患者,可以使患者的死亡率、致残率将至最低

1数列极限概念 2收敛数列的性质 3数列极限存在的条件

科研绩效评价和学科分析的权威数据 成果—江西师范大学科研概览 对标—江西师范大学与同类院校的对比 合作—如何寻找匹配的全球合作伙伴 人才—学术带头人（院系/实验室）学术影响力分析

数列与数列极限 数列是指按正整数编了号的一串数: x1,x2,…,xn,, 通常表示成{xn},其中x称为该数列的通项

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性

数列与数列极限 数列是指按正整数编了号的一串数： xx x 1 2 n ,,,, \ \， 通常表示成{ xn }，其中 xn称为该数列的通项

第一节相对数 第二节动态分析 第三节动态分析方法在体育中的应用