含水层分布面积不大,试验期的下降漏斗有可能扩展到所人边界;含水层厚度较大, 在试验期或开采期有一定储存量可起调节作用已知含水层的可能补给源,常年补给或季 节补给,但具体补给条件很复杂。一时很难查清。在这类地区拟建中小型水源地时,如按 一般方法进行复杂而精度不高的勘察和计算还不如打勘探开采井或种用已有的生产进行 开采试验,直接评价开采量更可靠些

公路运输是最基本的运输方式,随着汽车工业 的发展,公路运输的能力不断提高。汽车客运的方 式同铁路客运不尽相同。铁路客运一次输送量大, 而每一次相隔的时间较长,旅客在站内停留的时间 较长。而汽车则是分散运输,每辆汽车的载客量不 大,车辆在相隔较短的时间内陆续发出,旅客陆续 集中在站内,一般在站内停留的时间也较短,所以 汽车客运站的候车面积不会很大,但流线通畅、空 间组织明确简单

含水层分布面积不大,试验期的下降漏斗有可能扩展到所人边界;含水层厚度较大, 在试验期或开采期有一定储存量可起调节作用已知含水层的可能补给源,常年补给或季 节补给,但具体补给条件很复杂。一时很难查清。在这类地区拟建中小型水源地时,如按 一般方法进行复杂而精度不高的勘察和计算还不如打勘探开采井或种用已有的生产进行 开采试验,直接评价开采量更可靠些

产业结构优化指一个动态的行为,使某一区域的资源配置效率达到最优。这是一项复杂的 社会系统工程,目的主要是形成国民经济持续增长的强大内在推动力,获得经济增长和资 源配置高效化。近代各国的经验表明,国民经济的总量增长与结构变迁是密切地联系在一 起的,产业结构的演变往往能成为推动经济总量持续扩张的基础的启动因素

将0. 46%含碳量(质量分数) 的石墨化碳素钢在万能材料试验机上进行室温压缩变形, 试验钢表现出良好的压缩变形性能.根据载荷-位移曲线的变化特点, 试验钢的压缩变形过程以位移7. 0 mm (对应相对压下量为58. 3%) 为节点分为两个阶段: 在位移≤7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈线性增加, 压缩试样的鼓度值逐渐增加而达到一个极大值(14. 6%), 压缩试样中心位置的维氏硬度增幅最大, 为38. 1 HV, 至位移7. 0 mm时试样端面径向伸长率的增幅为34%;而在位移 > 7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈指数增加, 压缩试样的鼓度值从极大值开始逐渐减小, 至位移为10. 72 mm时(相对压下量为89. 3%), 试样端面的径向伸长率相比于位移7. 0 mm时增加了83. 1%, 压缩试样的中心位置的维氏硬度增幅最小, 为32. 7 HV.上述试验数据表明, 在位移≤7. 0 mm的压缩过程中, 压缩试样内的三个不均匀变形区的位置与传统压缩模型一致, 但是当压缩变形进入位移 > 7. 0 mm的压缩过程中, 试样中心位置已不再是传统压缩模中变形程度最大的变形区了, 即在这个阶段试样中的3个不均匀变形区的变形程度发生了改变.正因这种不均匀变形区变形程度的改变导致了变形过程中载荷的急剧增加和鼓度值的减低.另外, 在压缩变形过程中, 三个不均匀变形区中石墨粒子的微观变形量总是高于铁素体基体, 其原因之一可以归结为石墨粒子中层与层之间容易于滑动的结果

通过FactSage热力学计算软件和实验室实验研究了在常压和真空条件下温度、氮分压和碳含量对316L不锈钢中氮溶解度的影响.结果表明：钢中氮的溶解度随着温度的降低而升高，随着氮分压的增大而增大，随着钢液碳含量的增加而减少，其中氮分压对钢液氮溶解度的影响最大.不同吹氮条件下氮溶解度实测值与FactSage热力学软件计算值较吻合.生产控氮型316L不锈钢可以在吹氧脱碳阶段实现，生产氮质量分数大于0.10%的中氮型316L不锈钢，只能在氮分压大于30kPa的加料阶段以及破真空后大气微调阶段实现

不确定性分析 一、项目投资决策中收益与风险的权衡 收益 风险 投资 目标 二、主要的不确定性分析方法 盈亏平衡分析:确定盈利与亏损的临界点 敏感性分析:分析不确定因素可能导致的后果 概率分析:对项目风险作直观的定量判断

通过中间包水模型实验和数值模拟对4流中间包两种控流装置下包内流场进行了模拟研究.结果表明:原中间包内由于形成了短路流使得钢液在中部水口的停留时间短,与边部水口的停留时间相差大.改进型中间包能均匀钢液在不同水口的停留时间,减小中间包的死区比例,提高夹杂物的去除率.工业实验表明与原中间包相比,使用改进型中间包铸坯中的大型夹杂物含量和显微夹杂物数量分别降低44.9%和2.7%

将预期的资本存量引入现阶段的投资决策函数，同时考虑资本积累过程中的投资时滞，构建一个含有预期和时滞的经济周期模型.首先利用微分动力系统相关的理论研究系统的稳定性，然后把投资时滞或资本存量的预测时间作为分支参数，讨论由此参数导致Hopf分支的条件，并执行一些数值模拟以验证所得结论.研究结果表明：资本存量预期和投资时滞共同构成经济周期的诱导因素；对资本存量进行短期合理的预测，据此制定投资决策，能够在一定程度上冲销由投资时滞所造成的经济波动

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战