1、掌握电化学的基本感念和法拉第电解定律，了解迁移数的意义及常用的测定迁移数的方法。 2、明确电导率、摩尔电导率的意义及它们与溶液浓度的关系。 3、熟悉离子独立运动定律及电导测定的一些应用。 4、明确离子活度、平均活度和平均活度系数的概念。 5、了解强电解质溶液理论〈主要是德拜一休克尔离子互吸理论}

研究了早龄期冻结压力等荷载、负温及早龄期荷载和负温耦合作用对冻结竖井井壁C60混凝土抗压强度、氯离子扩散系数和声发射特征的影响，并通过扫描电镜分析其内部微裂缝.结果表明：早龄期荷载加载时间越早对混凝土28d抗压强度的影响越大，当外部荷载作用时间在3d以后且荷载水平在混凝土当天强度40%以内时，混凝土28d强度几乎不受影响；冻结井井帮负温环境会延缓井壁混凝土早期水化，防冻剂的加入利于加快混凝土水化和强度的发展；在早龄期荷载及负温耦合作用下，混凝土28d抗压强度降低明显，氯离子扩散系数大大增加，混凝土的渗透性由\中\变为\高\，内部产生了缺陷和微裂缝导致声发射\活跃阶段\提前，且混凝土呈现明显的塑性变形

• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

本文在分析振动出矿动力学问题的基础上,建立了包括放矿生产能力、单位矿量能耗和物料干扰强度在内的三个振动出矿效果衡量指标。应用电子计算机对单轴和双轴惯性振动出矿机分别进行了工作参数最优化分析。室内模型试验的结果表明,本文所提出的最佳工作参数及其实用的计算公式是易行和基本可靠的

第四章 地基变形 第五章 土的抗剪强度和地基承载力 第六章 土压力及土坡稳定 第七章 地基勘察、验槽 第八章 浅基础设计

化工原理也叫做化工单元操作（Unit Operation of Chemical engineering），是化学工程学科中形成最早，基础性最强，应用面最广的学科分支；它是研究大规模化工生产中物理性质变化规律的工程学科。 化工原理来源于实践，又面向实践，应用于实践；是化工技术工作者的看家本领。化工原理课程体系包括三门相对独立的课程：理论课、实验课 、课程设计

采用一种新型熔体表面脉冲电磁技术对7A04铝合金半连续铸造凝固组织细化处理，分析脉冲电磁场对凝固组织及性能的影响.引入势能的观点，探讨脉冲磁能作用下的晶体形核动力学及初生晶核运动形式.结果表明，经表面脉冲电磁场处理后，凝固组织由晶粒尺寸粗大的玫瑰结构转变为细小且圆整的球状结构，铸锭心部及边部晶粒尺寸分别下降22.7%和14.2%，强度、塑性均有提高.动力学分析认为，脉冲电磁能降低体系形核所需的临界吉布斯自由能是增加形核率的重要原因，同时可导致初生α-Al运动的势能增加，促使初生α-Al颗粒优先到达稳定位置

对国内一钢厂EAF→LF→VD→CC工艺生产的高品质GCr15轴承钢进行系统取样,针对DS类非金属夹杂物随机性强的特点,利用能够进行大面积试样检测的ASPEX自动扫描电镜分析统计钢中非金属夹杂物的成分、尺寸、数量等信息.研究发现:GCr15轴承钢冶炼过程中非金属夹杂物主要为MgO-Al2O3-CaO复合夹杂物和MnS,同时有少量的SiO2-Al2O3和MgO-Al2O3复合夹杂物;夹杂物尺寸主要集中在38μm,并有少量DS类夹杂物出现且尺寸范围波动很大,最大可以达70μm以上,形貌为圆形或近似圆形;VD有较强的去除夹杂物功能,经过VD真空精炼,夹杂物中CaO含量有增加趋势;吊包至铸坯过程,夹杂物成分向Al2O3含量增多的区域移动,最终轴承钢铸坯中夹杂物成分位于高Al2O3含量（≥80%）,少量MgO（<20%）和低CaO（<5%）的区域;DS夹杂物的生成和去除具有较强的随机性

海尔集团是在1984年引进德国利勃海尔电 冰箱生产技术成立的青岛电冰箱总厂基础上发 展起来的集科研、生产，贸易及金融各领域于 一体的综合性国家特大型企业。在公司总裁张 瑞敏提出的“名牌战略”思想指导下，通过技 术开发，精细化管理，资本运营，兼并控股及 国际化等手段，使一个亏空147万元的企业迅 速成长为94年在全国500强中名列第107位， 成为中国家电集团中产品品种最多、规格最全

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强