本文对包头精矿烧结矿的宏观结构、微观结构及矿物组成进行了岩相及矿相研究。对其中的稀土矿物等进行电子探针分析、对烧结矿中主要胶结相矿物——枪晶石进行人工合成,测定了它的抗压强度及耐磨性。试验研究了硅（SiO2）,氟（CaF2）对包头精矿烧结矿强度的作用机理,测定了随着烧结矿中硅、氟含量变化与其液相性质——粘度及表面张力的关系以及它们对烧结矿结构及强度的影响。研究表明:氟是影响烧结矿强度的主要因素,氟对烧结矿强度的破坏作用主要由于氟在烧结矿中显著降低其液相的粘度及表面张力,导致了烧结矿宏观结构疏松多孔薄壁、微观结构微孔多,其次由于氟在烧结矿形成抗压强度低、耐磨性差的枪晶石。精矿中含硅低使烧结矿胶结相量少也是降低强度的一种原因。提高包头精矿烧结矿强度的根本途径在于选矿过程中降低精矿中含氟量到1.5%以下。把烧结矿碱度提高到2.0或配加15%高硅矿粉及3～5%清石灰、或用白云石部分代替烧结料中石灰石都有效的提高烧结矿的强度。生产碱度为2.0的烧结矿的措施已成功的应用于生产中

第一章 食品添加剂概况 一.食品添加剂介绍 二.添加剂物种与分类 三.法规与标准 四.安全性评估 五.专业咨询组织 六.监管机制 第二章 防腐剂 Preservatives 一、防腐剂 二、使用条件 三、常用防腐剂 四、防腐剂的鉴别 第三章 食品抗氧化剂 Antioxidants 一.抗氧化剂 二.抗氧化机理 三.脂溶性抗氧剂 四.水溶性抗氧剂 五.天然提取物 第四章.食用色素 Food colorant 主要内容 一.食用色素 二.基本要求 三.分类 四.我国允许使用的合成色素 五.焦糖色素 六.相关指标 第五章.护色剂与漂白剂 一护色剂color fixative 1护色剂与分类 2.亚硝酸与硝酸盐的替代 3亚硝酸与硝酸盐 二、漂白剂bleaching agent 1. 系列亚硫酸盐 2.过氧化氢 3.过氧化苯甲酰 第六章.乳化剂与增稠剂 一.乳化剂 1.乳化现象 2.乳化剂结构 3.乳化剂分类 4.HLB值 5 HLB值计算 6.乳化剂在食品加工中的作用 7.常用乳化剂 二、增稠剂 1.增稠剂 2.结构特征 3.分类 4.作用 5.常用增稠剂 第七章.调味类 一、增味剂 谷氨酸钠味阈,结构 I+G内容 二、甜味剂 甜度\\营养型 甜度与分子结构 糖精\\甜蜜素\\安赛蜜甜度与限量 三氯蔗糖结构与甜度 三、酸度调节剂 柠檬酸\\苹果酸\\酒石酸\\乳酸,几元酸\\手性碳\\内外消旋 第八章、食用香料flavorants 一、香料与分类 香料分为：天然、等同天然、人造 二、香精及制作 香精 调香 加香 三、香料生产与应用 天然香料的分离 人造香料的目的 特征香料 第九章.强化剂 Nutrition enhancer 一.强化剂与强化食品 强化剂 强化使用意义 强化剂要求 二.类型 三.构型与生物活性 光学活性、旋光异构与生物活性 四.限量 五.强化剂物种 第十章.酶制剂 Enzyme preparations 一.酶制剂 二.酶的特性 三.酶的种类 四.酶活力的影响因素 五.使用要求 六.酶活力与测定 七.常用酶与用途 八.微生物制剂

针对医疗数据跨语种,专业性强,结构复杂等特点,对构建医学知识图谱的关键技术进行了自底向上的全面解析,介绍了医学知识图谱在信息检索、知识问答、智能诊断等医疗服务中的应用现状。结合当前医学知识图谱构建技术面临的重大挑战和关键问題,对其发展前景进行了展望

 材料科学的基本理论 材料科学与工程 材料的组成 材料的结构和构造  材料的基本物理性质 密度、表观密度与堆积密度、密实度与孔隙率、填充率与空隙率、材料与水相关的性质  材料的基本力学性质 材料的理论强度、强度、弹性与塑性、脆性与韧性  材料的耐久性

在微观力学行为分析的基础上，对90W合金宏观力学性能及其与微观结构因素（粘结相力学参数）之间的关系进行了计算机数值模拟研究.结果表明：钨合金性能与粘结相力学参数密切相关.随着粘结相弹性模量增加，合金的抗拉强度增加，但延伸率降低.当粘结相屈服强度800MPa时，合金抗拉强度随粘结相屈服强度增加而增大，在粘结相屈服度为800MPa时达到最大值.随粘结相抗拉强度增加，合金抗拉强度和延伸率均呈近似线性规律增加.合金延伸率对粘结相应变硬化模量极为敏感

随着汽车行业的快速发展，轻量化汽车用钢的研发和应用越来越广泛。抗拉强度超过1000 MPa的第二、三代汽车用钢往往是复相组织，通过固溶、析出、变形、细晶强化等各种强化方式，在基体中形成大量缺陷，导致钢材服役过程中对氢更加敏感，容易在很小的氢溶解条件下发生氢脆。Fe?Mn?C系、Fe?Mn?Al?C系等含Mn量高的汽车结构用钢因层错能较高，不仅直接决定了其强韧性机制，还对其服役性能有重要影响。在Fe?Mn?C系TWIP钢的成分基础上，添加少量Al元素，形成Fe?Mn?(Al)?C钢，不仅能降低钢材密度，提高钢材的强韧性，也因Al元素改变了钢材的微观组织构成，一定程度上令氢脆得到缓解。但当Al含量较高时，形成低密度钢，其组织构成更加复杂，析出物更多，导致氢脆敏感性更显著。本文从Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢的组织构成、第二相、晶体缺陷等特征出发，综述了H在Fe?Mn?(Al)?C钢中的渗透、溶解和扩散行为，H与基体组织、析出相、晶格缺陷的交互作用，H在钢中的作用模型、氢脆机制、氢脆评价手段和方法等。并评述了Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢氢脆问题开展的相关研究工作和最新发展动态，指出通过第一性原理计算、分子动力学模拟和借助氢原子微印技术、三维原子探针等物理实验相结合的方法是从微观层面揭示高强韧性钢氢脆机制的未来发展方向

一、选择与填空 1.结构尺寸相同的零件分别采用HT200、35钢和0rNi钢制造,其中有效应力集中系数最大的 是40CrNi,最小的是HT200零件。 2.零件的截面形状一定,当截面尺寸增大时,其疲劳极限值将随之(3) (1)增高(2)不变(3)降低 3.机械零件受载时,在几何不连续(或零件结构形状及尺寸突变)处产生应力集中,应力集 中的程度通常随材料强度的增大而增大

第一章取代基效应( Substituent effects 取代基效应 电子效应 一、诱导效应 1.结构特征 2.传递方式 3.传递强度 4.相对强度 二,共轭体系 1.共轭体系与共轭效应 2结构特征 3.传递方式

对SGA92150型半挂车车架的总体布置、纵梁、横梁、纵梁与横梁的连接等进行了设计.利用有限元软件Ansys Workbench对车架进行应力和变形计算,利用Matlab软件采用传统方法对纵梁进行受力分析和应力计算.结果表明车架强度和刚度均满足要求

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