借鉴水泥净浆流动度测试方法，引入扩散度参数判别尾砂膏体的流变特性，开展试验研究分析扩散度与尾砂膏体质量分数（Cw）、灰砂比、屈服应力和黏度系数的关系，根据5个矿山的扩散度和流变参数测试结果，构建扩散度与屈服应力的经验模型，并与推导的解析模型作对比。结果表明：尾砂膏体的扩散度主要与质量分数有关，灰砂比对其影响不显著，随质量分数、屈服应力和黏度的增加而减小，质量分数为68%、70%和72%的尾砂膏体的扩散度分别为20.37、17.22和12.44 cm；尾砂膏体的扩散度与屈服应力的变化趋势相吻合，二者呈指数型函数关系，经验模型计算得到的屈服应力与测试结果误差在25%范围内，且尾砂膏体质量分数越大，二者的误差越小，达到10%以内；解析模型与经验模型计算所得的屈服应力在扩散度为12～16 cm之间结果较接近，解析模型计算结果整体上高于测试值；相比于坍落度，扩散度测试简便易操作，扩散度能有效表征尾砂膏体的流变特性，指导矿山现场充填

2.6.1分块矩阵的乘法,准对角阵的乘积和秩 1、矩阵的分块和分块矩阵的乘法 设A是属于K上的m×n矩阵,B是K上n×k矩阵,将A的行分割r段,每段分别包含m,m2,,m,个行,又将A的列分割为s段,每段包含nn2,n个列。于是A可用小块矩阵表示如下:

2.6.1分块矩阵的乘法,准对角阵的乘积和秩 1、矩阵的分块和分块矩阵的乘法 设A是属于K上的m×n矩阵,B是K上n×k矩阵,将A的行分割r段,每段分别包含m,m2,,m,个行,又将A的列分割为s段,每段包含nn2,n个列。于是A可用

设计了不同相构成的超高强DH钢，抗拉强度均大于1300 MPa，组织由铁素体、马氏体、残留奥氏体和极少量碳化物构成。对比了不同相构成对超高强DH钢力学性能和应变硬化行为等的影响，并深入研究了残留奥氏体在超高强度DH钢中的作用机制。结果表明：随着马氏体和残留奥氏体体积分数的增大，铁素体体积分数的减小，实验钢屈服和抗拉强度同时升高，而延伸率呈先增大后减小趋势。软韧相铁素体体积分数的减小和硬相马氏体体积分数的增大导致屈服强度和抗拉强度增加。相对于回火马氏体，淬火马氏体对强度的提升更显著，在拉伸过程中转变的残留奥氏体的量是引起延伸率变化的主要原因，组织中显著的带状组织会造成颈缩后延伸率的明显降低。通过对应变硬化行为的分析表明，随着真应变的增大，应变硬化率呈减小的趋势，在真应变大于2%后的大范围内，对于应变硬化率，DH1>DH2>DH3，主要与铁素体体积分数有关；在真应变大于5.73%后，DH2钢的应变硬化率高于DH1钢和DH3钢，主要与DH2钢中更显著的TRIP效应有关。除了残留奥氏体体积分数，残留奥氏体中的碳含量对TRIP效应同样有显著的影响。较高比例的硬相马氏体组织结合适当比例的软韧相铁素体和残留奥氏体有助于DH2钢获得最良好的强塑积13.17 GPa·%，其中屈服强度达880 MPa，抗拉强度达1497 MPa，均匀延伸率为6.71%，总伸长率为8.8%，颈缩后延伸率为2.09%，屈强比0.59

这章我们主要讨论矩阵的五种分解：矩阵的满秩分解，正交三角分解，奇异值分解，极分解，谱分解

8.7 分子荧光与分子磷光分析法

第五单元分布函数与函数的分布 一、学习目标 通过本节课的学习,认识分布函数的概念,会求简单的分布函数.知道随机 变量的函数仍是随机变量,因此知道该函数有分布 二、内容讲解 1.分布函数 设X是连续型随机变量,密度函数为f(x),则事{xx}的概率,即

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%

将差分公式代入基本控制方程得到的方 程成为差分方程,也称为差分格式。对 于同一个微分方程组和定解条件可以建 立不同的差分方程(差分公式不同、使 用形式不同,方程不同),构造差分格 式也有不同的途径