利用特殊微合金设计及终轧控冷工艺得到超细贝氏体/铁素体双相低碳微合金钢.该钢的组织由原奥氏体晶界上及晶粒内部的约5μm的准多边形铁索体及超细化的贝氏体板条束组成.铁素体的体积分数约20%.该双相低碳微合金钢的强度比同成分的全贝氏体钢略低,但其延伸率却大幅度提高.采取适当的回火处理,该双相钢屈服强度可达到700MPa,而延伸率大于25%,是一种具有高强度、高塑性的新型低碳微合金双相钢

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%

定积分在物理学中的应用 前面我们已经介绍了定积分在几何方面的应用,我们看到,在利用定积分解决几何上诸如平面图形的面积、平面曲线的弧长、 旋转体的体积等问题时,关键在于写出所求量的微元定积分在物理方面的应用的关键也是 如此,希望大家注意如何写出所求量的微元 微功、微压力、微引力等

在类合金(NH4Cl-H2O溶液)定向凝固晶体生长实验装置上,利用?30μm煤粉作示踪粒子,再现糊状区内微通道流以及通道出口处的流体流动,并测算了各处流体的瞬时速率.分析认为:凝固初期,糊状区内固相体积分数较大,内部流体流动受阻;随着固相体积分数减少,糊状区孔隙率增大,流体充分发展;当平均固相体积分数降至0.42,接近最小值0.38时,当量雷诺数达到临界值(247),糊状区内形成微通道;随着通道宽度逐渐扩大,液相区内热流体进入微通道.微通道内稀冷液体向上流,浓热液体向下流,促使通道内溶液再结晶

12.1 wxpy模块概述 12.2 基本用法 12.3 统计微信好友数、微信群、公众号 12.4 分析好友男女比例 12.5 给指定朋友发送消息 12.6 关键词聊天机器人 12.7 基于图灵机器人的微信聊天机器人

采用垂直沉积法组装了二元聚苯乙烯胶粒晶体，研究了两种聚苯乙烯胶体微球的粒径比、质量比、温度和分散介质中乙二醇含量等因素对二元聚苯乙烯胶粒晶体组装花样的影响.粒径比>；4.45、质量比≥74∶26是形成面心立方二元聚苯乙烯胶粒晶体的必要条件.组装温度为60℃，分散介质中乙二醇质量分数为6%时，可得到更高质量的二元聚苯乙烯胶体晶体.胶体微球二元垂直沉积机理研究表明：两种聚苯乙烯胶体微球是同时在基片的表面进行组装的；胶体微球在介质中的布朗运动、沉降速率及其在基片表面的组装速率三者之间匹配越好，所得二元聚苯乙烯胶粒晶体质量越高

比较了XAD-2树脂和D101树脂分别从天然藻粉粗品中吸附分离微囊藻毒素(Microcystin-LR,MC-LR)的结果,讨论了用不同体积分数的乙酸、丙酮和乙醇溶液淋洗去除树脂吸附杂质的效果.实验结果表明:XAD-2树脂分离效果优于D101树脂.对于采用XAD-2树脂吸附分离得到的微囊藻毒素MC-LR,采用体积分数40%乙酸、10%丙酮和20%乙醇溶液淋洗杂质的效果较好,采用体积分数60%的甲醇水溶液洗脱微囊藻毒素MC-LR可以获得最大产品质量浓度,并且该纯化方法重现性良好

随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快

中国科学技术大学：《多媒体通信 Multimedia Communications》课程教学资源（文献阅读交流）07 移动社交大数据——微信数据集、网络应用和机遇 Mobile Social Big Data WeChat Moments Dataset Network Applications and Opportunities

中国科学技术大学：《多媒体通信 Multimedia Communications》课程教学资源（文献阅读交流）03 移动社交大数据之微信朋友圈数据集、网络应用以及未来展望 Mobile Social Big Data WeChat Moments Dataset, Network Applications, and Opportunities