泉水中的某些特殊矿物盐类,微量元素或某些气体含量达到某一标准或具一定温度 时,使泉水具有特殊的用途时,称其为矿泉水。按矿泉水的用途:可分为三大类,即工业 矿水,医疗矿水和饮用矿泉水。近年,我国在许多地方发现了许多矿泉水,特别是饮用矿 泉水,在国、内外均有很好的销售市场。为了确保人民的身体健康和利益,为了使矿泉水 的勘探和开发有所遵循,必须研究和制定国家统一的评价标准

1、安全生理系统：人的感官与神经系统（感官：视觉特征、听觉特征、嗅觉和味觉、肤觉、平衡运动觉，神经系统：神经元、基本结构、大脑机能区）；人的运动和供能系统（运动：骨功能、关节、肌肉组织，供能：能量产生、能量代谢、劳动强度及其划分）。 2、安全心理学基础和原理：心理学基础和原理（心理的实质、心理过程、个性心理）安全心理学基础（对安全的认识、情感与事故、与职业病作斗争的能力和意志） 3、人的疲劳与应激现象：人在作业过程中的疲劳特点及分类，引起疲劳原因分析以及预防疲劳的措施；应激源，应激效应，应激的预防与控制。 4、人的不安全行为：人的不安全行为从心理和生理因素分析（情绪水平失调、个性对不安全行为的影响、行为的退化、注意力的分散）；人不安全行为的控制与预防（建立与维持兴趣、安全教育与培训。安全监督与检查、稳定注意力（专注）等）

遗传学中把生物体所表现出来的 形态特征和生理生化特征统称为性状 ( character)。这里所说的性状是统称 ,也可以说是一个抽象概念,是指生 物体的总的表现型特征

数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计

单宁酸由于环保、价格低的特点在金属保护方面应用广泛，然而单一利用单宁酸作为缓蚀剂取得的效果有限，有研究表明盐类与缓蚀剂复配可以改善缓蚀剂的缓蚀效果。在此基础上进行单宁酸复配缓蚀剂的研究，采用两种复配剂氯化铁、钼酸钠分别与单宁酸（TA）缓蚀剂进行复配，研究其对碳钢Q235的缓蚀效果。通过硫酸铜点滴实验、浸泡实验、电化学实验对比氯化铁、钼酸钠分别与单宁酸复配后在碳钢表面的成膜特性及缓蚀效果。硫酸铜点滴液变色时间随着单宁酸中氯化铁和钼酸钠两种化合物浓度的升高出现先增加后降低的趋势；浸泡实验可以看出在单宁酸中加入氯化铁和钼酸钠后，碳钢表面仅出现个别点蚀坑；根据电化学测试结果，对比加入氯化铁前后单宁酸缓蚀剂对碳钢的缓蚀效果，发现两者的电荷转移电阻由2698变为3711 Ω·cm2，腐蚀电流密度由2.734降为1.902 μA·cm?2。加入钼酸钠后，电荷转移电阻和腐蚀电流密度存在明显的增加与下降，电荷转移电阻由2698变为5100 Ω·cm2，腐蚀电流密度由2.734降为0.714 μA·cm?2。在单宁酸中添加氯化铁和钼酸钠都能改善单宁酸的缓蚀效果，其中单宁酸与钼酸钠复配的缓蚀效果更好

针对胶结充填体脆性强、易开裂等问题，以聚丙烯纤维为加筋材料，通过设置水泥与尾砂质量比为1∶10和1∶20，纤维掺量为0、0.05%、0.15%和0.25%的充填体进行无侧限抗压强度试验，探究纤维掺量对胶结充填体强度及变形特性的影响，借助扫描电镜（SEM），从微观角度探讨纤维对充填体力学性质的作用机制。研究结果表明：充填料浆的屈服应力随纤维掺量增加呈线性增大，其流态模型符合Bingham流体；随着纤维掺量的增加，充填体的无侧限抗压强度呈先增大后减小趋势，纤维最优掺量为0.15%；掺入纤维有效地减缓了裂纹的扩展，约束了充填体的变形，充填体的峰后应变软化延长，残余强度增大，破坏特征由脆性向延性转变；纤维的加固效果主要受纤维与尾砂?水泥基体界面之间的黏结与摩擦作用控制

第四节细胞的减数分裂 减数分裂(meiosis)也是有丝分裂的一种, 是发生在特殊器官,特殊时期的特殊的有丝分裂

特质理论( Trait theory),也称伟人理论, 主要研究的是领导者应具备的素质。这 理论的出发点是领导者的个人特质是 决定领导效能的关键因素。研究认为, 伟大的人物和普通的人物有很大的差异 ,正是这些与众不同的特质才使人们发 挥出不同的作用

特质理论( Trait theory),也称伟人理论, 主要研究的是领导者应具备的素质。这 理论的出发点是领导者的个人特质是 决定领导效能的关键因素。研究认为, 伟大的人物和普通的人物有很大的差异 ,正是这些与众不同的特质才使人们发 挥出不同的作用

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确