本文介绍了我国自行设计和制造的第一台真空脱气、电磁搅拌和电弧加热多功能的炉外精炼炉。结合工艺讨论了炉外精炼过程中的几个理论问题:关于真空下碳脱氧的问题;关于搅拌和去除夹杂的关系问题;关于精炼过程中加热的必要性问题。通过在北京钢厂精炼炉上百余炉的实验数据证明,炉外精炼对改善钢的质量、提高钢的产量和降低钢的成本等方面具有明显的效果

在使用呼吸机前,除了决定机械通气模式和最初的参数(如潮气量和呼吸频率)外,还应 考虑很多与机械通气的相关问题。这些因素包括响呼出气流的因素,湿化氧气的选择以及 机械通气前病人的准备。本章将讨论这些问题以及病人有特殊病理生理问题的处理方法,如 OPD和ARDS

实验目的 1、直观了解拟合基本内容。 2、掌握用数学软件求解拟合问题。 实验内容 1、拟合问题引例及基本理论。 2、用数学软件求解拟合问题。 3、应用实例 4、实验作业

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高

针对设计模式识别结果的假阴性问题与重叠问题,为提高设计模式实例恢复的精确性,提出一种形式化上下无关文法关系驱动的设计模式检测方法.依据设计模式实例中的参与者属性及其关系,以形式化可视化语言描述模式实例的识别文法.在此基础上,改进该文法检测设计模式实例参与者间的附加关系,并识别共享实例的模式.实验结果表明,新方法不仅减少了模式实例的假阴性结果,还解决了模式实例识别的重叠问题,与其他检测方法的精确度、召回率及F-score指标比较,新方法取得了较好的效果

研究了一类不确定离散时间系统的鲁棒H∞预见控制问题.其中采用一种新的方法构造扩大误差系统,避免对时变的系数矩阵取差分,从而成功构造简化的扩大误差系统.然后针对所求得的不确定系统的扩大误差系统,通过引入带有预见作用的状态反馈,研究鲁棒H∞保成本控制问题,得到确保鲁棒H∞控制器存在的充分条件及H∞状态反馈控制器的设计方法.该条件可以通过求解一个线性矩阵不等式优化问题而实现.所得控制器回到原系统就得到带有预见作用的最优预见控制器.而且,通过引入积分器,实现闭环系统对目标值信号的鲁棒无静差跟踪.最后的数值算例说明了本文理论的有效性

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

金属增材制造技术是一种短流程、近终形的新型材料成形技术.在金属增材制造技术中, 设备是载体, 材料是关键, 工艺是基础, 三者是影响金属增材制造技术发展的关键因素.本文通过对具有代表性的金属增材制造技术的特点进行总结, 分析了设备、材料和工艺之间的关系以及三者在金属增材制造技术中的重要作用; 综述了金属增材制造设备的原料供给系统、成形系统和控制系统的研究现状; 总结了金属增材制造材料中钛合金、镍合金、铝合金和钢铁材料的典型组织特点和力学性能; 论述了金属增材制造工艺参数对残余应力、孔洞、精度和组织的影响; 指出了目前金属增材制造技术在设备方面存在设备成本高、产品成形尺寸受限、成形效率低等问题, 在材料方面存在生产成本高、适用性差等问题, 在工艺方面存在参数匹配困难、热积累严重等问题; 从降低设备和材料成本、扩大产品成形尺寸范围、提高产品精度和成形效率、拓展材料种类和适用范围、减少工艺参数匹配难度、提升产品质量及综合性能、开发金属增材制造新技术方面展望了金属增材制造技术的发展方向

教学目标: 1、通过学习学生能够认识目前存在的环境问题,树立保护环境的意识。 2、培养学生运用所学知识综合分析问题的能力 3、培养学生利用网络进行自主学习的能力。 4、培养学生的合作意识。 教学环境:网络教室 课时:两课时

实验目的 1、了解最短路的算法及其应用 2、会用 Matlab软件求最短路 实验内容 1、图论的基本概念 2、最短路问题及其算法 3、最短路的应用 4、建模案例:最优截断切割问题 5、实验作业