基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

通过工业试验对202不锈钢进行系统取样，分析试样中夹杂物的变化特征，结合热力学计算，研究了202不锈钢中非金属夹杂物的形成机理。在进行硅锰脱氧后，LF精炼过程中钢液内以球型Ca?Si?Mn?O夹杂物为主。对于硅锰脱氧钢，钢液中残余铝质量分数为1×10?5时，可以扩大Mn?Si?O相图的液相区，但铝质量分数超过3×10?5会导致钢中容易形成氧化铝夹杂物并减小液相区。在连铸坯中以Mn?Al?O类夹杂物为主，相较于LF精炼过程试样，连铸坯试样中夹杂物的MnO和Al2O3含量明显增加，CaO和SiO2含量明显减小，夹杂物个数则由LF出钢试样的5.5 mm?2增加到11.3 mm?2。结合热力学计算发现，凝固过程中会有Mn?Al?O夹杂物形成，这也使其成为连铸坯中主要的夹杂物类型

第4章 RequestResponse和对象 11.1ADO概述 11.2 Connection对象 11.3 Command对象 11.4 RecordSet对象 11.5 FieldFields对象和数据集合 11.6 PropertiesProperty数据集合和对象 11.7 ParametersParameter数据集合与对象 11.8 ErrorsError数据集合和对象

以国内某钢厂220 mm×1800 mm板坯连铸结晶器为原型,根据相似性原理建立相似比为0.6的水模型,利用粒子图像测速技术(PIV)对比不同浸入式水口(SEN)的出口角度、浸入深度及水口底部结构条件下的结晶器内流场流速特征,同时使用波高仪对液面波动振幅进行实时监测,并结合F数分析各SEN条件对结晶器内钢液流动特征.研究发现,在各浸入式水口条件下,位于结晶器液面1/4宽面处附近出现矢量流速向下的剪切流,同时在水口附近发现不规则漩涡.试验结果表明:浸入式水口的出口角度、浸入深度的增加能够强化上回旋区缓冲作用,降低结晶器液面表面流速;尽管凹底结构SEN能减弱钢液湍动能,但其对1/4宽面处剪切流速度的影响不大.另外,液面波动幅度和F数变化规律一致,且当浸入式水口出口角度15°、20°,浸入深度135 mm、145 mm条件下波幅与F数最为合理,从而减小或避免液面卷渣,提高连铸坯质量

3.2.5行列式的按任意列展开和特殊矩阵的行列式 1、行列式的按任意行(列)展开 定义命A=(-1)M,称为a的代数余子式

针对印度尼西亚某低品位锰矿，提出盐酸法富集与酸介质高值再生的工艺。借助X射线衍射分析，光学显微镜和电子显微镜等表征方法进行工艺矿物学分析。结果表明：该锰矿矿物组成简单，主要由方解石、软锰矿和少量菱锰矿、褐铁矿、高岭石等组成。筛析结果显示该锰矿粒度越小，锰含量相对越高。粗碎后以2 mm筛孔的筛子过筛可得到锰质量分数为33.32%的锰中矿。锰中矿盐酸直接浸出的最佳条件为：浸出pH 3.0、浸出时间1.5 h、搅拌转速200 r·min?1、液固比4∶1 mL·g?1，此条件下产出的锰精矿品位为54.50%，钙质量分数为0.57%。常温下盐酸再生可产出二水硫酸钙晶须，其长径比可达50以上。再生盐酸返回浸出锰中矿，产出的锰精矿品位为52.16%，钙质量分数为1.39%，验证了该工艺流程的可行性。X射线衍射分析、扫描电镜及能谱分析结果显示产出的锰精矿主要组成成分为软锰矿，杂质为少量褐铁矿、高岭石等。酸介质循环时杂质将逐渐积累，当镁离子质量浓度积累到96.74 g·L?1时，采用水解沉淀法进行除杂

第6章指针和引用 6.1指针 6.1.1指针的概念 台计算机中必定配置有大量的存储单元,每一个存储单元都 用一个唯一的“地址所标识。指针变量(简称指针)就是用来 存放该地址号码”的变量。 由于不同的数据类型其所占的存储单元个数相异,因此指针所 存放的是数据的首地址

2.4.1矩阵运算的定义 定义(矩阵的加法和数乘)给定两个mn矩阵 [a1a12an

第五章误差及分析数据的处理 第一节概述 1、误差客观存在 2、定量分析数据的归纳和取舍(有效数字) 3、计算误差,评估和表达结果的可靠性和精密度 4、了解原因和规律,减小误差,测量结果→真值

采用共沉淀法制备了Ni(OH)2前驱体材料，通过高温固相法制备了LiNiO2和B掺杂LiNiO2（B的摩尔分数为1%），利用X射线衍射（XRD）、里特维尔德（Rietveld）精修、扫描电子显微镜（SEM）、恒流充放电测试、循环伏安（CV）和电化学阻抗谱（EIS）对材料的晶体结构、表面形貌和电化学性能进行了系统性表征.XRD和Rietveld精修结果表明，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均具有良好的层状结构，B因为占据在过渡金属层和锂层的四面体间隙位而导致掺杂后略微增大材料的晶格参数和晶胞体积，同时增大了LiO6八面体的间距，进而促进锂离子运输.由于掺杂的B的摩尔分数仅为1%，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均表现为直径10 μm左右的多晶二次颗粒，且一次颗粒晶粒尺寸没有明显区别.长循环数据表明B掺杂可以有效提高材料的循环容量保持率，经100次循环后，B掺杂样品在40 mA·g−1电流下的容量保持率为77.5%，优于未掺杂样品（相同条件下容量保持率为66.6%）.微分容量曲线和EIS分析表明B掺杂可以有效抑制循环过程中的阻抗增长