一、井田开拓方式的概念 井田开拓:由地表进入煤层为开采水平服务所进行的井巷布置和采掘工程称为井田开拓。矿井开拓方式:矿井井筒形式、开采水平数目及阶段内的布置方式的总称

美国的产品责任法主要是州法,而不是联邦统一的立法。各州都有自己的产 品责任法,而且各有差异,为了统一各州的产品责任法,美国商务部在1979年 1月提出了一项《统一产品责任法(草案)》(Draft Uniform ProductLiability Law),供各州采用,但至今尚未被各州采纳

一 、观察法: 问:体育记者报道体育课堂讲授,让学生明白体育新闻采访的基本方法一一观察 部|30赛事的主要方法,为什法,并能较熟练的运用观察法进行体育新闻釆访

当激光照射到金属表面时,其反射光形成特有的衍射象,检出这种衍射象的形状和分布就可检测表面的粗糙度状态及其它各种缺陷。本文研制的装置是为了开展自动检测薄纲带表面质量的研究而设计制作的。为了提高扫描光点的分辨率,改善扫描的线性,扫描器采用了扩束装置和F-θ镜头。对扫描器的核心元件——旋转多面镜的设计进行了理论计算,推导了半径和面数的设计公式,并提出了扫描效果的合理取值问题。接收器采用了大面积的圆-直变断面光导纤维传光束。在实验室对廿辊轧制的薄钢带表面情况进行的检测试验表明,本文介绍的装置可以检测钢带表面上线度在10μ以上的缺陷

本章要求 1、什么是业务市场,它与消费者市场有什么区别? 2、组织购买者面临的是什么购买形势? 3、谁参与业务购买过程? 4、在组织采购中的主要影响是什么? 5、业务购买者如何作出他们的采购决策? 6、机构和政府市场与业务市场的相似点在哪里?

对比法和间比法试验,均属于顺序排列的试验设计,不能正确地估计出无偏的试验 误差,因而试验结果不能采用方差分析的方法进行显著性测验,一般采用百分比法,即 设对照(CK)的产量(或其他性状)为100,然后求出各处理的百分数和对照相比。顺序 排列亦具有一定优点,如设计简单,播种、观察和收获等工作不易发生差错,可按品种的成熟期,株高等排列,以减少处理间的生长竞争 对比法试验结果的统计分析 对比法的主要优点是,处理和对照彼此相邻,由于相邻小区的的土壤肥力比较相 似,所以供试处理与对照的比较有较高的精确度

铁矿石烧结烟气中含有较高浓度的CO（体积分数0.5%～2%），因此对其进行CO脱除意义重大。为了探究不同类型催化剂的催化效果，采用浸渍法制备了Pt涂层蜂窝金属催化剂和铁铈氧化物催化剂，并通过X射线荧光光谱分析（XRF）对其组分含量进行了分析。二者在模拟烧结烟气中进行CO脱除性能的对比实验，活性测试表明，不同CO初始体积分数、烟气温度以及水汽含量对CO催化氧化的脱除效率影响较大。当模拟烟气中不含水汽的时候，二者在180 ℃及更高温度下对CO的脱除效率均能达到60%以上。反应温度为180 ℃，水汽体积分数为11.7%时，Pt负载型催化剂中的CO转化率为63.9%，而该条件下Ce改性Fe2O3催化剂的CO转化率仅为34.9%。当温度在180～300 ℃范围内，Pt负载型催化剂具有较好的抗水性，且继续升高温度，水汽体积分数增加对催化剂效率的负面影响更显著。如水汽体积分数从0增加到27.1%时，与180 ℃时的催化效率相比，Pt负载型催化剂在240 ℃时的催化效率由73.9%降至62.3%，降幅远远增大。另外，对这两种催化剂进行了抗硫性测试。当水汽体积分数为0时，Ce改性Fe2O3催化剂抗硫性更佳，但当SO2和水汽同时存在的情况下，Pt负载型催化剂具有更好的抗硫性。因此，在实际烧结中建议采取高效的脱硫措施并布置脱水层以减少其对于催化剂的负面影响

采用不同的超声外场处理熔体工艺, 研究了其对铸锭质量的作用机理与改善效果. 针对保温(750℃)和空冷(从750℃空冷7 min 10 s至约650℃)两种不同温控状态下的ZL205A铝合金熔体, 分别进行相同参数的超声场处理, 研究超声场对凝固组织的影响规律, 并利用力学拉伸实验进行验证. 研究结果表明: 在保温状态下对熔体施加超声处理, 具有较好的除气与改善第二相组织分布的效果; 在空冷状态下施加超声处理则可以消除集中缩孔, 显著细化晶粒; 当在保温和空冷条件下全程采用超声处理, 铸锭内部质量的改善效果最佳. 力学性能的测试结果与铸锭凝固组织的变化规律具有一致性, 验证了上述结论. 综上, 对不同温控状态下的熔体施加超声处理, 对熔体凝固过程的影响不同, 对铸锭内部质量的改善效果也各有侧重

上海洁丰干洗管理有限公司是专业从事洗衣店连锁事业的有限责任公司,也是 一家中国老牌的洗衣连锁经营企业。近年来,洁丰公司采用意大利洗衣设备的先进 生产技术,使洁丰的洗衣连锁事业更上一层楼。 如何低成本有效地扩张自己的知名度,成为上海洁丰首要的问题。在上海企浪 的帮助下,上海洁丰走入了依靠 Yahoo搜索竞价的网络营销新阶段在采用 Yahoo 搜索竞价产品的半年时间里,其网站流量猛增了2倍

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪