7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

微波加热原理 微波加热技术是利用电磁波把能量传播到被加热物体内部,加热达到 生产所需求的一种新技术。常用的微波频率有915MHz和2450MHz由 于具有高频特性,它以每秒数十亿次的惊人速度进行周期变化物料中的 极性分子(典型的如水分子、蛋白质核酸、脂肪、碳水化合物等)吸 收了微波能以后,他们在微波的作用下呈方向性排列的趋势,改变了其 原有的分子结构。当电场方向发生变化时,亦以同样的速度做电场极性 运动,就会引起分子的转动,致使分子间频繁碰撞而产生了大量的摩擦 热,以热的形式在物料内表现出来,从而导致物料在短时间内温度迅速 升高、加热或熟化

用改进的径迹显微照相技术研究了50B钢800—1150℃顶端淬火试样中硼的分布状态及其变化规律与硼钢淬透性的关系。试验表明,硼钢淬透性的变化与冷却时硼向奥氏体晶界偏聚的发展速度密切相关。晶界硼偏聚来自二侧贫硼区,利用成分剖面图技术可定量测定这种偏聚的发展速度。晶界硼偏聚发展过快与过慢均对发挥硼效应不利。试验表明,只有当晶界硼偏聚的发展速度与基体成分相变孕育期能较好配合时,硼的效应最大。利用这种观点可正确说明硼钢淬透性的变化特征及认识与分析影响硼钢淬透性的各种因素

8.1 数据中心与数据中心网络概述 8.1.1 数据中心 8.1.2 数据中心网络 8.1.3 数据中心网络体系结构 8.2 电交换数据中心网络架构 8.2.1 以交换机为中心的 DCN 架构 8.2.2 以服务器为中心的 DCN 架构 8.3 光电混合交换数据中心网络架构 8.4 光交换与光互连数据中心网络架构 8.4.1 基于光电路交换的全光数据中心网络 8.4.2 基于光分组交换的全光数据中心网络 8.4.3 数据中心机架内光互连架构 8.5 数据中心网络的路由技术 8.5.1 数据中心的流量特征分析 8.5.2 分布式路由机制 8.5.3 集中式路由机制 8.6 数据中心网络的传送技术 8.6.1 TCP 拥塞控制机制 8.6.2 多租户场景的带宽分配算法 8.7 软件定义数据中心网络 8.7.1 软件定义网络 8.7.2 软件定义数据中心网络

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

1、课程简介通过《园林树木学》的学习,可全面了解园林树木的系统分类,生物学特性、生态学特性、观赏性和园林用途等基本理论和基本知识,掌握全国珍贵树种及当地主要观赏树种 60~80种,重点掌握10~20种最常见的树种和用工具书鉴定树种的基本技能,以及主要园林树木的栽培技术。 2、地位和任务 《园林树木学》是一门以观赏植物为对象,研究其分类、形态、生态、种质资源繁殖与 栽培、园林配植与应用的专业骨干课。是集观赏植物、园林艺术原理、绿地规划设计等理论、园林苗圃、园林树木栽培与养护等技术为一体的综合性学科,是园林学科的重要分支。也是园林学科的重要组成部分。通过学习可为观赏植物的造景与配植、园林绿化、 美化和彩化奠定基础

采用核磁共振成像技术对柱浸渗流过程进行非接触、无损探测,得到溶液静止和流动时的核磁共振图像.通过对速度值分布的分析,评价了速度场均匀性,得到了均匀性指数与喷淋强度的关系,进而研究了细观渗流速度场分布特性和孔隙内速度场演化规律.研究表明:流速分布具有明显的不均匀性,流速值与孔隙大小并不严格一致;不同喷淋强度下速度值分布趋势相似,最大流速与喷淋强度正相关;通过分析速度场均匀性与喷淋强度间关系可得到喷淋强度阈值,实验中0.7 L·cm-2·h-1为此粒级级配的喷淋强度阈值.现场应用动态喷淋强度可明显改善堆场的渗透性,提高铜的浸出率

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

1、课程简介:本门课程主要讲授植物病害的研究方法和植物病理学实验技术。为病害研究 奠定基础。 2、地位和任务:本门课程是植物保护专业的重要的专业课,是培养学生掌握植物病害的研 究方法和植物病理学实验技术的一门课。 3、总体要求:要求学生掌握植物病害的调查方法;植物病害标本的采集与制作:常用培养 基的制作;病原物的分离、纯化,接种;病原菌的显微计测杀菌剂药效试验方法;资料 的收集整理和科技论文的写作等课程内容。 4、与其它课程的关系:本门课程以植物学土壤肥料学、植物生理学、生物化学、农业微 生物、遗传学、农业气象学、作物栽培学、耕作学、普通植物病理学、植物病原学和农业 植物病理学等为基础。是植物检疫学、病害流行学植物免疫学等课程的基础