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

实验一 土壤样品的采集与处理 实验二 土壤质地类型的综合判别(综合性) 实验三 土壤有机质的测定 实验四 农田土壤灌水定额的确定(综合性) 实验五 土壤酸碱度的测定(酸度计法) 实验六 土壤可溶盐分的分析 实验七 土壤盐碱类型确定与评价（设计性） 实验八 土壤碱解氮的测定——碱解扩散法 实验九 土壤速效磷的测定——Olsen法 实验十 土壤速效钾的测定——醋酸铵浸提火焰光度法 实验十一 土壤微量元素有效含量的测定（综合性） 实验十二 尿素含氮量的检测与评价——H2SO4消煮甲醛法（综合性） 实验十三 过磷酸钙中有效磷的测定——矾钼黄比色法 实验十四 常用化学肥料的定性鉴别 实验十五 农田作物施肥量的确定（综合性） 实验十六 植株化学诊断样品的采集和处理 实验十七 旱作物组织中硝态氮的测定（设计性） 实验十八 植物组织中磷的测定——钼蓝比色法 实验十九 植物叶片中活性铁含量的测定——邻啡罗啉法

岩石可钻性指标是石油、矿山及地质部门广泛用于钻头选择和制定生产定额的重要参数,但现行可钻性指标的定义及参数获取的实验方法还存在许多问题.通过分析,重新定义了岩石的可钻性,提出了以单位能量下的穿孔速率作为可钻性指标的新概念;基于钻进过程中有效轴压、转速、穿孔速率和可钻性指标间的耦合关系,建立了可钻性指标的计算公式.同时,对新的可钻性指标在地层识别中的敏感性进行了分析,阐述了可钻性指标在地层识别中的物理意义.研究表明,新的可钻性指标克服了传统可钻性指标在判层中存在的盲区,并可实现沿钻孔剖面的连续判层

对话框和控件之间是一对密不可分的卵生姐妹。通常来 讲,对话框中有一些控件元素,控件通常也建在对话框中。 对话框是一个弹出式的标准窗口。当我们在一个应用程序中 需要用户进行数据的输入,或需要与用户进行对话,对话框 弹出来让用户从一系列输入操作中进行选择,而每一种操作 都对应着一个控件的实现,这些控件由诸如单选按钮、复选 按钮、编辑框和列表框等对象组成。 对话框编程我们可以使用对话框函数。使用对话框函数 除了待处理消息不同外,在其它方面对话框函数均类似于窗 口函数。实际上,对话框的许多函数就是从窗口类派生的

采用燃烧合成工艺，制取了细长的β-Si3N4纤维·纤维顶端有小球，小球中含Si，Al成分，纤维有扭曲、拧结现象.VLS机制是控制纤维生长的主要机制.晶体顶端有螺旋生长蜷线.燃烧合成的β-Si3N4为六方柱晶，表面无缺陷。柱晶主要通过VC机制生长。β-Si3N4柱晶是从微晶β-Si3N4中长出的，其生长具有晶格继承性.异相添加剂和少量杂质Al的引入有利于形成较长的柱晶和纤维。控制原始反应物中的添加剂含量，保持较高的燃烧温度，是制取β-Si3N4纤维的关键

第一条 根据《中华人民共和国中外合资经营企业法》和中国的有关法规，中 国 公司（以下简称甲方）与 国（或地区） 公司（以下简称乙方）于 年 月 日签定合资经营合同，组成了 合资经营有限责任公司（以下简称合资公司），制定本公司章程

在初等数学中我们有加法和乘法运算,在微积分中我们引进了新的运算极限lim,求导 和积分在定义这些运算时我们都特别指出其与加法和数乘可交换,即与加法和数

凡在构件截面中有扭矩作用的构件,习惯上都叫做受扭构件。在实际工程中,单独受扭 作用的纯扭构件很少见,一般都是扭转和弯曲同时发生的复合受扭构件,图8-11是几种常见 的受扭构件,一般来说,吊车梁、雨篷梁、平面曲梁或折梁以及与其它梁整浇的现浇框架边 梁、螺旋楼梯等都是复合受扭构件

环境的基本概念 环境是近年来使用非常广泛的一个名词或术语,它的含义和内容 都极其丰富。什么是环境?在不同的学科中有不同的定义。对于环境 科学而言,环境的概念是指:围绕着人群的空间及其中可以直接、间 接影响人类生活和发展的各种自然因素和社会因素的总体。自然因素 的总体称为自然环境,社会因素的总体称为社会环境。 自然环境包括自然界各种要素,例如大气、水体(河流、湖泊 海洋等)、土壤、动物、植物、微生物等,也包括经过人类改造的自 然界,如城市、农村、水库、园林等

基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)