一、因特网与TCP—因特网的协议 二、DNS 三、TCP、UDP

几种特殊区域上狄氏问题格林函数 (一)、平面狄氏问题格林函数 二)、狄氏问题格林函数的求法

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

针对缝槽爆破中以空气作为不耦合介质，其冲击波和准静态压力较小、炸药能量利用率低、破岩能力弱的问题，提出缝槽水压爆破方法。利用水的微压缩性，以及传能效率高等特点，以水作为炮孔不耦合介质，提升缝槽爆破破岩载荷，开展其爆破破岩载荷特征研究。通过自主研发的缝槽爆破载荷测试实验系统，分别开展缝槽空气不耦合爆破和缝槽水压爆破实验。结果表明：水作为缝槽爆破不耦合介质，其冲击波压力峰值约是缝槽空气不耦合爆破的35倍，冲击波压力上升沿更平缓，入射效率更高；其准静态压力峰值是缝槽空气不耦合爆破的37～46倍，水压爆破的准静态压力压降缓慢，保压时间更长。研究表明，缝槽水压爆破的炸药能量利用率高，爆炸载荷提升明显。上述研究成果有助于深入认识缝槽水压爆破破岩载荷特性，同时对该方法的工程应用提供理论和实验支撑

第4章字符串、数组 和特殊矩阵 一、字符串 1、字符串的模式匹配 2、数组 3、特殊矩阵 4、稀疏矩阵

(In, Co)共掺的ZnO薄膜（ICZO薄膜）在100 ℃下通过射频（RF）溅射沉积至玻璃基板上。沉积过程采用In、Co、Zn三靶共溅射。通过调节靶功率，获得了不同In含量的ICZO薄膜。研究了不同In含量下薄膜电学性质和磁学性质的变化。分别使用扫描电子显微镜（SEM）、高分辨透射电子显微镜（HR-TEM）、原子力显微镜（AFM）、电子探针扫描（EPMA）、X射线衍射仪(XRD)、霍尔测试（Hall measurement）和振动样品磁强计（VSM）对薄膜的成分、形貌、结构、电学特性和磁学特性进行了表征和分析。详细分析了薄膜中载流子浓度对磁学性质的影响。实验结果表明，随着薄膜中In含量的提高，薄膜中载流子浓度显著提高，薄膜的导电性得到优化。所有的薄膜均表现出室温下的铁磁特性。与此同时，束缚磁极化子（BMP）模型与交换耦合效应两种不同的机制作用于ICZO半导体材料，致使薄膜的饱和磁化强度随载流子浓度发生改变，并呈现在三个不同的区域

首先结合H13钢的成分特点肯定了H13钢优异的材料性能，随后总结了一次碳化物与H13钢使用寿命之间的关系。进一步系统地论述和研究了H13钢中一次碳化物的特征，包括二维和三维形貌、热稳定性、析出机理等。最后对比了4种H13钢中一次碳化物的控制手段，包括成分优化、冷速控制、Mg处理和稀土处理。相关论述和研究工作能够对钢中一次碳化物的合理优化起到一定的启发作用

继承(inheritance)机制是面向对象程序设计使代码可以 复用的最重要的手段,它允许程序员在保持原有类特性的基础 上进行扩展,增加功能。这样产生新的类,称派生类。派生类 不是简单地继承基础类的特性,它可以调整部分成员的特性, 也可以增加一些新成员。继承呈现了面向对象程序设计的层次 结构。体现了由简单到复杂的认识过程

总线的基本概念 PCI、GPIB、串行总线的特点及其系统集成方法 3.1总线(BUS) 3.2PCI总线及其在测控中的应用( PCI Bus and Application on the Measurement and Control) 3.3GPIB(General Purpose Bus)接口总线及 其在测控中的应用(GPIB Bus and Application on the Measurement and Control) 3.4串行通信及其在测控中的应用(Serial Bus and Application on the Measurement and Control) ●本节学习重点： 串行通信总线的信号线的名称及其之间的连接方法； ●PXI总线的电气特性； ●LXI总线的特点。 3.5PX1总线及其在测控中的应用

1. 图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、 数字化器性能评价 2. 图像灰度直方图的基本概念、计算、 性质及其应用 3. 数字图像处理算法形式与数据结构 4. 图像图像文件格式与特征 目的： 1. 熟悉本章基本概念和图像处理算法形式，了解图像的特征； 2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、图像数据结构与特征