第三节随机变量的分布函数 当我们要描述一个随机变量时,不仅要说明它能够取哪些值,而且还要指出它取这些 值的概率.只有这样,才能真正完整地刻画一个随机变量,为此,我们引入随机变量的分布 函数的概念

选择5种不同层理倾角的千枚岩进行单轴一次加卸载试验，探讨层理倾角对千枚岩变形破坏过程中能量演化及岩爆倾向性影响.试验结果如下：各岩样应变能演化相似，在应力峰值前表现为能量积聚，峰值后为能量释放和耗散.但随着层理倾角的增大，其储能极限、残余弹性能和最大耗散能均呈U型变化，通过拟合在60°均取得最小值；随层理倾角增大，在峰前岩样的弹性能比例值呈倒U型变化，其中在60°取得最大值，表明峰前在60°处用于层理压密做的功最少.而且在峰前最大弹性能比例随层理倾角增加变化幅值较小，体现出峰前层理倾角对储能效率影响较小.在峰后弹性能比例下降幅度大小为60° > 30° > 45° > 90° > 0°，说明含0°层理岩样的峰后裂隙发育最不充分表现出的脆性最大；结合弹性变形能指数(Wet)和冲击能量指数(Wcf)的优点建立新判据储能性能和峰后继续破坏耗散能的比例(W)，并计算各倾角岩样的W值，其从小到大为60°→45°→30°→90°→0°

为提高单晶硅纳米切削表面质量的同时, 不影响加工效率, 以扫描电子显微镜高分辨在线观测技术为手段, 在真空环境下开展了单晶硅原位纳米切削实验研究.首先, 利用聚焦离子束对单晶硅材料进行样品制备, 并对金刚石刀具进行纳米级刃口的可控修锐.然后, 利用扫描电子显微镜实时观察裂纹的萌生与扩展, 分析了单晶硅纳米切削脆性去除行为.最后, 分别采用刃口半径为40、50和60 nm的金刚石刀具研究了晶体取向和刃口半径对单晶硅脆塑转变临界厚度的影响.实验结果表明: 在所研究的晶体取向范围内, 在(111)晶面上沿[111]晶向进行切削时, 单晶硅最容易以塑性模式被去除, 脆塑转变临界厚度约为80 nm.此外, 刀具刃口半径越小, 单晶硅在纳米切削过程中越容易发生脆性断裂, 当刀具刃口半径为40 nm时, 脆塑转变临界厚度约为40 nm.然而刀具刃口半径减小的同时, 已加工表面质量有所提高, 即刀具越锋利越容易获得表面质量高的塑性表面

一、立体表面取点 二、法求相贯线的 三、投影(续) 四、辅助平面法求 五、相贯线的投影 六、相贯线的特殊情况

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

一、直线的投影 二、直线上取点 三、两直线的相对位置 四、平面的投景 五、平面上取点、线

在冷连轧无取向硅钢薄带过程中，为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降，需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得，不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响，更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论，建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型，避免了沿带宽方向建立刚度矩阵，从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动，由于锥形工作辊窜动，打破了带钢断面的等比例遗传关系，使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证，相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算，研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现，第一机架的边降控制范围最宽，第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略，相比单点策略在工业应用中取得了更好效果

第2章绘图基础 2.3取消、删除和重画 2.1点的输入法 2.3.1取消(U)命令 2.1.1用鼠标直接输入 2.3.2重做(REDO)命令

引例一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球.将球编号为1—10把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的,所以我们没有理 由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得,也就是说这10个球中的任一个被抽 取的可能性均为 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型,它曾经是概率论发展初期主要的研究对象

2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性