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UNIT THREE Word Study 1. character n (1)C](指个人、民族、社会特有的)天性,性格;特色:(事物的)特性 ---He has a strong but gentle character 他有坚强但温柔的性格

通过对本章的学习，要求学生掌握如 下内容：采购与应付子系统的数据特点和工作 任务；采购与应付子系统的业务处理流程和数 据流程的基本要点；主要数据文件的结构、作 用和特点；采购与应付子系统初始设置、日常 业务输入和输出的内容；采购与应付子系统数 据处理，特别是输入处理采用的基本方法

单宁酸由于环保、价格低的特点在金属保护方面应用广泛，然而单一利用单宁酸作为缓蚀剂取得的效果有限，有研究表明盐类与缓蚀剂复配可以改善缓蚀剂的缓蚀效果。在此基础上进行单宁酸复配缓蚀剂的研究，采用两种复配剂氯化铁、钼酸钠分别与单宁酸（TA）缓蚀剂进行复配，研究其对碳钢Q235的缓蚀效果。通过硫酸铜点滴实验、浸泡实验、电化学实验对比氯化铁、钼酸钠分别与单宁酸复配后在碳钢表面的成膜特性及缓蚀效果。硫酸铜点滴液变色时间随着单宁酸中氯化铁和钼酸钠两种化合物浓度的升高出现先增加后降低的趋势；浸泡实验可以看出在单宁酸中加入氯化铁和钼酸钠后，碳钢表面仅出现个别点蚀坑；根据电化学测试结果，对比加入氯化铁前后单宁酸缓蚀剂对碳钢的缓蚀效果，发现两者的电荷转移电阻由2698变为3711 Ω·cm2，腐蚀电流密度由2.734降为1.902 μA·cm?2。加入钼酸钠后，电荷转移电阻和腐蚀电流密度存在明显的增加与下降，电荷转移电阻由2698变为5100 Ω·cm2，腐蚀电流密度由2.734降为0.714 μA·cm?2。在单宁酸中添加氯化铁和钼酸钠都能改善单宁酸的缓蚀效果，其中单宁酸与钼酸钠复配的缓蚀效果更好

针对胶结充填体脆性强、易开裂等问题，以聚丙烯纤维为加筋材料，通过设置水泥与尾砂质量比为1∶10和1∶20，纤维掺量为0、0.05%、0.15%和0.25%的充填体进行无侧限抗压强度试验，探究纤维掺量对胶结充填体强度及变形特性的影响，借助扫描电镜（SEM），从微观角度探讨纤维对充填体力学性质的作用机制。研究结果表明：充填料浆的屈服应力随纤维掺量增加呈线性增大，其流态模型符合Bingham流体；随着纤维掺量的增加，充填体的无侧限抗压强度呈先增大后减小趋势，纤维最优掺量为0.15%；掺入纤维有效地减缓了裂纹的扩展，约束了充填体的变形，充填体的峰后应变软化延长，残余强度增大，破坏特征由脆性向延性转变；纤维的加固效果主要受纤维与尾砂?水泥基体界面之间的黏结与摩擦作用控制

世界上最大的零售商沃尔一马特公司,目前正面临着如何激励员工的问 题。多年来,这家公司都使用一种相对宽松和直接的方式来激励员工,以保持 他们的忠诚度。公司主要是通过给员工股权来激励他们,而员工的正常薪水并 不高。为了说明沃尔·马特公司历史上股权激励制度曾经起过的作用,我们来 举个例子

第3章信道与噪声 3.1引言3.2信道定义与数学模型 3.3信道数学模型口 3.4恒参信道举例 3.5恒参信道特性及其对信号传输的影响 3.6随参信道举例 3.7随参信道特性及其对信号传输的影响口 3.8随参信道特性的改善一一分集接收技术 3.9信道的加性噪声

公共关系利用开放系统的方法,协调一个组织与其公众之间的关系,在解决问题过程中既有理性 思维,也有感性思维,但我们强调的重点是系统计划。从公共关系作为一种艺术的起源开始,这一活动 已演化为一门广泛应用的科学。公共关系进入一个比较成熟阶段的重要表现,就是改变人们只凭个人经 验和直观感觉解决问题的传统做法,使公共关系工作走上了科学化、系统化的轨道。 公共关系作为社会组织一种特定的“系统工程”,常常由一系列公共关系工作构成。美国公共关系 权威人士S·卡特里普和A·森特(1952年)认为:“组织与公众的良好关系必须经过精心的策划,必 须经过特定的步骤和过程

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确