为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

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本书主要内容涵盖了桁架、刚架、拱和连续梁等结构形式的静力学和动力学。阐述了各种结构在静定和超静定状态下的内力、变形、影响线的分析方法和能量原理；介绍了结构动力学的基础知识和结构理论的最新发展。本书通篇贯穿了理论联系实际、注重工程应用的学术思想；在保持内容完整性和知识系统性的前提下，特别关注工程实际问题的处理。对于工程中经常遇到的结构形式和载荷状况如何建模、如何选取适当的分析方法以及对计算结果的检验和判断等问题，都进行了详细的讨论。本书的知识体系与结构力学教材基本一致

超精密光学元件是决定高端装备性能的核心元件，在大科学装置、精密仪器等领域中被广泛应用。对光学元件进行高精度检测是保证元件质量的重要途径。光学检测技术因具有非破坏性、高精度而成为光学元件检测的有效技术。首先，对超精密光学元件主要检测技术进行了综述，重点介绍技术原理、研究现状和应用瓶颈；其次，针对光学检测技术中的相位解调问题，以波长移相测量技术为例，结合超精密平面光学元件检测，概述了相位解调算法的原理与实现过程，并对其性能进行综合评估；最后，展望光学元件检测技术的未来发展趋势

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