一、炉膛安全监控系统的地位 大容量锅炉需要控制的燃烧设备数量比较多，有点火装 置、油燃烧器、煤粉燃烧器、辅助风(二次风)挡板、燃料风 (周界风)挡板等，不仅类型比较复杂，而且它们的操作过程 也很复杂。所以大容量锅炉的燃烧器必须采用自动顺序控制

研究乳房炎奶牛单剂量乳房灌注 1%恩诺沙星（50 ml/头）后乳中药物浓度的变化规律。【方 法】采用 HPLC 法测定乳中恩诺沙星及其代谢产物环丙沙星的浓度，用统计矩原理处理药物浓度—时间数据

目前，数字技术已渗透到科研、生产和人们日常生活的各个领域。从计算机到家用电 器，从手机到数字电话，以及绝大部分新研制的医用设备、军用设备等，无不尽可能地采 用了数字技术。 数字系统是对数字信息进行存储、传输、处理的电子系统。 通常把门电路、触发器等称为逻辑器件，将由逻辑器件构成，能执行某单一功能的 电路，如计数器、译码器、加法器等，称为逻辑功能部件，把由逻辑功能部件组成的能实 现复杂功能的数字电路称数字系统

 表单  表单与PHP  表单设计  表单传递数据的方法  URL处理  页面的跳转  其他的数据采集方式

学习本章的目的在于学耀各种调查方法的特点、应用条件、调查方案的设计，分配数列的种类及编制：并熊根据研究目的和实际情况采用适当的调查方法搜集资料、运用统计图表显示统计资料。 第一节 统计调查 第二节 统计整理

讨论了强激光场下单壁纳米管的声子增益效应.采用含时微扰方法计算了不同温度下声子占据数随时间的变化率(声子增益系数).计算结果表明,在强激光场下纳米管中的声子占据数随时间非线性增加,增益系数与温度和激光场强都有关系.随着温度升高,声子增益系数迅速减小;在确定的温度情况下,激光场强越强,声子增益效应越明显,并对这个现象给出了合理的物理解释

本实验提出了一套改进的“化学反应摩尔焓变测定”实验的方法与仪器。改进的实验仪器选用热传导系数较小的聚甲基丙烯酸甲酯为原料制成量热计，并在盖上设计了小型加料器；采用磁力搅拌器混合溶液，以数字式温度计测温，可在两小时内完成锌粉与硫酸铜溶液反应的摩尔焓变和量热计热容的测定。获得的实验数据重现性好，温度随时间变化有较好的线性关系。十次测定结果的相对标准偏差为0.58%，所测定的摩尔焓变与理论值的相对误差为2.0%

什么是大数据 ■概念/技术支持/大数据的来源 大数据的关键技术 采集技术/存储与管理技术 计算模式与系统/数据分析与挖掘技术 ■隐私安全 典型案例 ■环境云/百度迁徙/新浪舆情通/阿里云数加 我们的探索 ■网络监控分析/系统日志分析/教育评价分析

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全