系统地评估了铁氧化物还原动力学中氧化物型杂质或添加剂的影响,进行了必要的量化分析.其影响的特点与杂质含量,杂质存在形式和加入方法,样品的初始化学组成和物理性状,还原剂的种类,反应温度,还原分数等多种因素有关

利用热力学方法,针对铁液中铁水深脱硫条件所需要的低氧含量,研究了Al-C-O平衡时铁溶液中氧含量的变化规律.通过对C、Al及Al-C复合脱氧反应脱氧常数的比较得出,在1573K温度下,铁液中用Al-C复合脱氧,其脱氧能力比单独使用C脱氧能力强.用热力学理论得出1573K温度下铁液中用Al-C复合脱氧的平衡曲线.研究表明:在温度一定时,随着C的活度aC的增大,Al-C复合脱氧能力逐渐增强;在aC一定的情况下,随着温度的升高,Al-C复合脱氧能力逐渐减弱

Random随机函数的应用 接着是在 Layer11层的第二帧插入一个空的关键 帧,在这一帧里如右图画上提示和按钮。在这 一帧中,下方的9这是个数字都要转换成 按钮符号(Button Symbol),以便游戏者选 择数字。而中间的那个方框,则是用文字工具 (Text Tool)创建的文本域(Text Field), 把这个文本域的属性变量的变量名定为num( 选中文本域后在菜单种选择 Modify--Text Field--> Variable,具体方法参见前面的课程) ,如下图所示设置这个文本域的属性

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

第一章 C 语言的特点 (简单了解) 第二章 算法的基本概念、特点及表示方法 (简单了解) 第三章 不同数据类型间的混合运算；字符常量与字符串常量的 区别；自增自减运算符；逗号表达式 （掌握）

本章首先介绍程序运行时动态内存分配(dynamic memory allocation)的概念与方法。到目前为止,本教材介绍的程序 设计中,变量和对象在内存中的分配都是编译器在编译程序时 安排好了的,这带来了极大的不便,如数组必须大开小用,指 针必须指向一个已经存在的变量或对象。动态内存分配解决了 这个问题。本章将进一步讨论拷贝构造函数;还要学习有关数 据结构的链表和栈的基本知识、算法和应用

一、理解变量的作用域 二、理解变量的存储类型 三、理解两种参数传递的方式：传值、引用 四、熟悉带参函数的调用 五、熟练使用数组作为函数参数

1.无空化区:大于初生空化数此时水轮机的能量特性不发生变化。 2.空化发展区:0<0后,水中空泡增多,空化现象也从周期性不稳定出现变得经常出现,继续减小,开始出现过流壁面的空烛破坏,但对水轮机的能量特性效尚无明显影响

本工作应用放射性同位素90Y,通过将试样在低温有机电解液中电解的方法分离稀土夹杂物,测定了铁液中溶解态的稀土含量。用ZrO2（MgO）固体电解质组成的定氧测头测定了铁液中氧的活度。用硫化氢气体发生法测定并计算了铁液中溶解态的硫含量。由此得出1560～1660℃范围内Y—O平衡常数与温度的关系式以及1600℃下Y—S平衡常数值,并测定了Y对O,Y对S的活度相互作用系数eOY、eSY及其它有关热力学数据

一、介绍系统稳定性的基本概念，判断系统稳定性的基本出发点 二、系统稳定的充分必要条件 三、代数判据（Routh、Hurwitz判据） 四、Nyquist判据的基本原理和方法，Bode判据 五、相对稳定性的概念 六、掌握相位裕量和幅值裕量的概念及计算方法