对应的思想与方法贯穿本节的核心基数的概念可数 集的讨论都要用的一一对应的方法证明两个不同的集对等,从而具有相 同的基数,特别地,要证明一个集是可数集,有时需要一定的技巧,因而 具有一定的难度,通过较多的例题和习题,使学生逐步掌握其方法和技巧 映射在数学分析课程中我们对函数已经很熟悉.在数学分析中函数的定义域通常是 R\的子集,值域是实数集或者复数集.若将函数的定义域和值域换成一般的集,就得到映 射的概念

第一章环境经济学的产生与发展 第一节复活节岛的兴衰 复活节岛是太平洋上一个偏僻荒凉的小岛,面积不足400km2,人口最多时也 不过7000人,它距最近的大陆——南美洲西海岸有3000km之多,距最近的有人居 住的岛屿——皮特凯恩岛也有近2000km之遥。但是它的一部文明兴衰史,却是昭 示人类未来的一面镜子。 考古学家证明,复活节岛曾经有过辉煌的文明。并认为复活节岛的居民属于波 利尼西亚人,公元5世纪到达复活节岛,当时已是全球大迁徙的晚期。公元5世纪 时,复活节岛上土壤肥沃,温度、湿度很高,但是水源奇缺,岛上无常年性河流 仅有的淡水来自死火山形成的湖。由于与世隔绝,生物物种很少,只有30种本地植 在家乡时主要食用鸡、猪、狗、波利尼西亚鼠以及甘薯、芋头、两波利尼西亚人 物、几种昆虫、两种蜥蜴,没有哺乳动物,岛周围水域中鱼也不多

11.1基本概念及研究意义 直接承受上部建筑物荷载作用的别阴分土体 或岩体称为地基。根据承栽的特点,通常可将地 基分为两种类型,即:(1)承受垂直荷载的地基, 一般工业民用建筑物的地基那是用于这种类型: (2)承受斜向荷载(同时承受垂直荷裁与水平荷载) 的地基,各类挡水建筑物,如闹、坝等的地基恩 此类。 承受垂直荷载的地基,大多都是“软基”, 这类地基的变形、破坏机制和稳定性评价原理是 土力学课程讨论的内容,这里不做详述,只准备 根据本课程的需要指出有关问题的一般特点

在实际应用中,有些随机现象需要同时用两个或两个以上的随机变量来描述例如,研 究某地区学龄前儿童的发育情况时,就要同时抽查儿童的身高H、体重W,这里,H和W 是定义在同一个样本空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童}上的两个随机变量.又如,考 察某次射击中弹着点的位置时,就要同时考察弹着点的横坐标X和纵坐标Y.在这种情况 下,我们不但要研究多个随机变量各自的统计规律,而且还要研究它们之间的统计相依关 系,因而还需考察它们的联合取值的统计规律,即多为随机变量的分布

生命的起源 在生命起源问题上,创造论和进化论的观点截然不同。创造的模式认为从原始到高级 的各种生物都是由大能的神各按其类造出来的:生命只能源於生命,各种生命皆来自永生 的神。但进化模式却认为生命是在漫长的进化过程中,由无机物变成有机物,由有机物演 化出氨基酸、蛋白质,最後演化为最简单的单细胞生物,产生了生命。和宇宙的起源 样,生命的起源已经完成,超出了科学研究的范畴,无法直接用科学方法阐明,我们从几 个方面来比较一下这两种模式的合理性 米勒的实验 1953年,生物学界发生了两件大事

字母是书写英语单词的最小单位，音素是语言中最小的发音单位。字母分为元音字母和辅音字母两 种。英语单词中的字母和单词读音中的各个音素并不都存在着对应关系。有时一个字母对应一个音素， 有时两个或三个字母对应一个音素。 字组指的是一个或几个字母在起，发一个音素。字组是拼读英语单词的基本单位，一个字组对应着 一个音素。字组能很好地体现出单词的拼写和读音之间的对应关系，一个字组总是对应着一个音素。 字组分为元字组和辅字组两类，元字组是对元音字母和元音字母组合的合称；辅字组是对辅音字母和 辅音字母组合的合称

西天目山柳杉与其附生植物的互生关系研究 西天目山攀缘植物分布关系研究 西天目山部分地区藤本植物与支柱木的选择性关系调查 西天目山光照情况及离地高度对苎麻叶被虫食情况的影响 柳杉附生植物调查 天目山草本植物群落的多样性分析 翠云草颜色变化的相关因素研究 天目山两种常见苔藓的生境研究 天目山三种常见乔木林下的草本优势种数量研究 西天目山夜行性昆虫在时程上活动规律的初步研究 天目山自然保护区不同生境蝶类多样性研究 天目山禅源寺附近野生浙江楠分布调查研究 不同波长范围的光对昆虫趋光性的影响 天目山地区荒地次生演替现象的调查研究 喜旱莲子草对天目山植物以及昆虫群落生态多样性的影响

研究了多目标多阶段混合流水车间的紧急订单插单重调度问题，综合考虑工件批量、刀具换装时间、运输能力等约束。先以最小化订单完工时间和最小化总运输时间为双目标建立静态初始订单调度模型，再针对紧急订单插单干扰，增加最小化总加工机器偏差值目标，建立三目标重调度优化模型，并分别用NSGA-II算法与融合基于事件驱动的重调度策略和重排插单策略的NSGA-III算法对两个模型进行求解。最后，以某实际船用管类零件生产企业为案例，先对NSGA-II算法和NSGA-III算法的性能进行评估，得到NSGA-II算法更适用于解决双目标优化问题而NSGA-III算法在解决三目标优化问题时表现更优的结论，再将所建模型与所提算法应用于该企业的十组插单案例中，所得优化率接近三分之一，验证了实用性和有效性

基于前驱体合成与氨气氮化两步法，通过对前驱体合成关键参数B源/N源比、分散剂种类、前驱体干燥方式进行调控，实现了大比表面积、少层氮化硼纳米片材料的制备。其优化条件为以硼酸为硼源，尿素为氮源，硼酸与尿素摩尔比为1∶30，甲醇和去离子水作为分散剂，利用真空冷冻干燥方式合成前驱体。将前驱体在氨气气氛下900 ℃保温3 h合成了氮化硼纳米片。利用X射线衍射测试、X射线光电子能谱测试、拉曼光谱测试、热重分析测试等对合成产物进行了物相和结构表征，利用扫描电子显微镜、原子力显微镜、透射电子显微镜、氮气吸脱附曲线等对合成产物进行了形貌及比表面积表征。结果表明：合成的氮化硼为六方氮化硼纳米片（h-BNNSs），纯度高，形貌类石墨烯，层数为2～4层，厚度平均为1 nm，比表面积为871.8 m2·g?1，单次产物质量平均可达240 mg，合成产物平均产率可达96.7%。该方法简单易操作，实现了大比表面积少层氮化硼的制备，有助于氮化硼在各应用领域的研究，如氮化硼/石墨烯复合材料、纳米电子器件、污染物的吸附、储氢等

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性