3.聚类分析的基本思想 一、什么是聚类分析? 聚类分析(P54) 是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。将个体或对象分类,使得同一类中的对象之间的相似性比与其他类的对象的相似性更强

针对微米级软颗粒溶液在微小孔道流动不符合泊肃叶流动规律问题，考虑受固体管壁影响软颗粒形变产生的空间位形力作用，基于Navier-Stokes理论，推导软颗粒溶液在圆管中的流速分布及流量表达式，引入颗粒形变因子以表征空间位形力作用的影响；建立考虑空间位形力作用的圆管流动数学模型.由微尺度流动特征实验，得到软颗粒溶液微圆管流动规律，与泊肃叶流动对比，结果显示当管径小于颗粒直径时，相同压力梯度下考虑空间位形力作用的流速比泊肃叶流动拟合结果更接近于实验数据.通过数值计算分析发现，与泊肃叶流动下的速度分布和平均流量相比，当微圆管尺寸减小时，空间位形力作用随之增大，其更大程度上影响流体在微圆管内的流动规律；当颗粒呈非球形且最小投影面积相同时，偏离球形颗粒程度越大，空间位形力作用越大，因此空间位形力作用在微小孔道流动中不可忽略

1.进行比较财务报表的横向分析 2.进行财务报表的纵向分析 3.编制和使用共同比报表 4.在决策中使用现金流量表 5.计算决策中使用的标准化财务比率 6.在决策中使用财务比率 7.测算通过公司经营增加的经济价值

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

首先感谢评审专家提出的宝贵意见,现答复如下: 《国际会计准则第25号一投资会计》将投资定义为“企业为通过分配(如利息、使用费、股利 和租金)来增加财富;为资本增值或通过贸易关系,而给投资企业带来其他利益而持有的资产。《国 际会计准则第2号一存货》中所定义的存货不是投资《国际会计准则第16号固定资产》中所定 义的固定资产(房地产投资除外)不是投资”。 然而,财务会计中的投资有广义和狭义之分,广义的投资包括权益性投资、债权性投资、期货 投资、房地产投资、固定资产投资、存货投资等等

Module 9: Memory Management 1、Background(背景) 2、Logical versus Physical Address Space(逻辑与物理地址空间) 3、Swapping(交换) 4、Contiguous Allocation(连续分配) 5、Paging(分页) 6、Segmentation(分段) 7、Segmentation with Paging(段页式)

一、术语 二、条目及说明 第一部分总则 第二部分场地设计及总体布局 第三部分居住区景观重点结构布局 第四部分居住区景观元素设计 第五部分居住区植物景观 第六部分居住区景观维护 三、景观环境规划设计方法

一、熟悉常用微生物培养基名称; 二、掌握微生物的分离,接种技术; 三、用平板划线法和稀释法分离微生物; 五、认识微生物存在的普遍性

降雨是诱发滑坡的主要因素之一,尤其在暴雨条件下,更易激发滑坡.随着南帮边坡开采高陡化,滑坡发生频繁.为研究降雨条件下南山矿凹山采场南帮边坡稳定性特征,采用MSR300型雷达对边坡进行了连续4 a的实时稳定性监测,基于采集到的采场降雨数据和边坡滑移数据,分析了降雨量和降雨强度与边坡变形规律,对凹山采场滑坡各阶段进行了划分,建立了凹山采场边坡失稳模型和预警阈值.结果表明:凹山采场变形与降雨量呈正相关,服从幂函数规律;边坡变形速度曲线与降雨强度有良好的一致性,滑坡一般发生在最大降雨强度之后;滑坡阶段主要包括初始变形阶段,稳定变形阶段和加速变形阶段;报警阈值分别为:6 h时序内,位移阈值为20 mm,速度阈值1.5 mm·h-1;12 h时序内,位移阈值为30 mm,速度阈值为2.5 mm·h-1.凹山采场滑坡曲线与岩土体非稳定蠕变曲线具有较高的相似性,位移曲线出现了\阶跃\现象,速度曲线出现了\尖凸\现象,这种情况易引起滑坡事故,其中在位移曲线的\拐点\处和相应速度曲线的\凸点\处发生滑坡的可能性最大.研究成果为类似矿山边坡稳定性监测和破坏机制提供了科学依据和参考

采用Gleeble-3800D热模拟试验机在应变量0.6、变形温度750~1050℃、应变速率0.01~1 s-1工艺条件范围内, 研究了Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形与动态再结晶行为.采用线性回归方法, 建立了三种成分实验钢的流变应力本构方程.计算得到Fe-5.5% Si、Fe-6.0% Si和Fe-6.5% Si高硅电工钢的热变形激活能分别为310.425、363.831和422.162 kJ·mol-1, 说明Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形激活能随Si质量分数的增加而增大, 这使得Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢相同条件下的变形抗力随Si含量的升高而增大.采用金相截线法对不同成分和变形条件下实验钢的动态再结晶百分数进行了统计, 结果表明: 同一热变形条件下, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的动态再结晶百分数随Si质量分数的升高而减小.本文实验条件下, 当变形温度为750~850℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态回复; 而变形温度为950~1050℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态再结晶