典型铁合金渣（硅锰渣，镍铁渣，铬铁渣）面临产量大、利用率低等紧迫问题。目前，我国对铁合金渣的利用主要集中于水泥、混凝土等传统建筑材料，但是其能耗大和产品价值相对局限。随着市场需求以及环保能源意识的提高，对铁合金渣的综合利用不断从传统建筑材料向具有低能耗、高附价值的新型材料方向转型。本文简要介绍了这三种典型铁合金渣的来源及其分类情况，系统分析了它们的化学成分及其矿物组成的差异性，重点概述了它们在水泥、混凝土等传统建筑材料，以及在地质聚合物、无机矿物纤维、微晶玻璃、人造轻骨料、耐火材料、新型墙体材料、特色功能陶瓷等新型材料领域应用的国内外最新研究进展，分类总结不同种类铁合金渣应用于不同材料的优缺点，并对其今后的利用方向与途径提出了展望，指出了要进一步研究并突破主要利用方式的限制瓶颈、制定并完善相关应用及污染控制标准、以及深入开发并推广高附加值产品的重点发展方向

建立钢棒拉应力电磁测试系统,进行了拉伸状态的钢棒表面感应电动势测试.通过变频测试方法提取出钢棒应力电学谱纹,并借助最小二乘法得出依据应力-感应电动势谱纹进行应力识别的表达式,分析了应力感应电动势测试机理.结果表明:对于100～600Hz范围内的某一频率值,在拉伸荷载增加过程中,钢棒感应电动势ξ随拉应力σ增加,表现出先增大后减小或一直增大的特征.对于某一固定应力值,感应电动势随着频率增加总体呈下降趋势.随着应力水平的提高,钢棒应力感应电动势谱线逐渐上升

了解文化的定义 叙述评估文化在健康评估中的重要性 熟悉文化评估的构成与评估方法 了解文化休克的定义、分期及主要症状

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

采用氟盐铝热反应法制取Al-Ti-B中间合金细化剂,对其反应过程进行了分析.通过对比挤压前后的微观组织,研究挤压变形对组织造成的影响.结果表明,挤压使得TiAl3颗粒尺寸减小、表面趋于平滑,挤压过程中发生的再结晶现象使TiB2分布均匀弥散.另外通过静置实验研究了α-Al基体中第二相的沉淀现象,深入分析了沉淀过程及原因,提出了减少第二相颗粒聚集、沉淀的方法,着重强调了优化挤压工艺和添加适量稀土元素的作用

对于医学而言，群体遗传是要探讨遗传病的发病频率、遗传方式、致病基因频率及其变化的规律，以了解遗传病在群体中的发生和分布的规律，为预防、监测和治疗遗传病提供重要的信息和措施。因此也称为遗传流行病学（genetic epidemiology）。• 群体的基因频率如何变化？ • 决定因素有哪些？ • 这些因素又是怎样作用于群体并导致群体基因频率发生变化的？

3.1.1 MOS晶体管阈值电压分析 3.1.2 MOS晶体管电流方程 3.2.1 MOS晶体管的亚阈值电流 3.2.2 MOS晶体管的瞬态特性 3.2.3 MOS器件模型

2.1 线性表(linear list) 2.1.1 线性表的抽象数据类型 2.1.2 线性表的存储结构 2.1.3 线性表运算分类 2.2 顺序表—向量(sequential list—vector ) 2.2.1 向量的类定义(type definition) 2.2.2 向量的运算 2.3 链表(linked list) 2.3.1单 链 表(singly linked list) 2.3.2 双 链 表(double linked list) 2.3.3 循 环 链 表(circularly linked list) 2.4 线性表实现方法的比较 2.5 栈 2.5.1 顺序栈 2.5.2 链式栈 2.5.3 顺序栈与链式栈的比较 2.5.4 栈的应用——后缀表达式求值 2.5.4 递归的实现 2.6 队列 2.6.1 顺序队列 2.6.2 链式队列 2.2.3 顺序队列与链式队列的比较

北京大学：《电路分析原理 Circuit Analysis》课程教学资源（课件讲稿）第六章 双端口网络的分析方法 §6-3 有端接的双端口网络 §6-4 双端口网络的链联 §6-5 集成差分放大器（1/2）

采用化学分析和低倍酸浸实验方法研究了低碳高硫易切削钢连铸坯的C、Si、Mn、P、S的成分偏析特征并分析其形成原因.结果表明,连铸坯的C、Si、Mn、P、S的偏析度均在0.9~1.1之间,S、P元素存在中心负偏析,低倍酸浸实验检测发现连铸坯存在中心疏松.分析认为,中心疏松是导致中心元素负偏析的主要原因