通过金相显微镜、扫描电镜、电子探针显微分析、透射电镜及热力学计算软件研究C和N含量对铸态及时效态18Mn18Cr高氮钢析出相特征及形成机制的影响.研究发现在铸态，随C/N质量比降低，析出相依次为Cr23C6相、σ相和Cr2N相.增加C或N含量可分别促进Cr23C6相和Cr2N相析出.C和N含量影响实验钢凝固模式及不稳定铁素体相共析分解产物.18Mn18Cr0.44N钢凝固模式为AF模式，不稳定铁素体相共析分解反应为δ→σ+γ2（0.025% C）和δ→γ2+Cr23（CxNy）6（x/y>1）（0.16% C）；18Mn18Cr0.72N钢凝固模式为A模式，晶界处存在少量颗粒状Cr2N相.在固溶时效态，实验钢仅析出片层状的Cr2N0.39C0.61相.随C+N含量增加，片层状析出相体积分数和片层间隙增加，析出孕育时间减少

博弈论或称对策论(Game Theory),直译为 游戏理论。现实生活中的游戏有两个基本特征 :一是至少有两人参加;二是参与人的决策相 互影响。如打扑克、下象棋顾客与商人的讨价 还价、寡头厂商之间的产量决策和价格决策等 。因此我们把具备上述两个特征的活动统称为 博弈。博弈论就是用数学方法研究决策相互影 响的理性人是如何进行决策以获取最大收益的

第四章复式记账 复习思考题 1.何谓单式记账法?单式记账法有何特征? 2.何谓复式记账法?复式记账法有何特征?什么说复式记账法是一种科学记账方法? 3.何谓借贷记账法?其基本内容主要包括哪些方面?

黄土高原地区黄土在灌溉作用下,逐渐达到饱和状态,饱和中,陡坡类黄土坡体自重增加引起下滑力增加. 该过程持续进行后,坡体内部同时发生渗流和剪切过程,导致坡体的变形不断增大,直至破坏后形成滑坡. 本文选取黑方台4.29滑坡为研究对象,在现场调查的基础上,利用滑坡后壁原状黄土试样,基于三轴试验设置10组共60个原状样对饱和黄土的渗透剪切行为进行模拟. 试验中设置了0.5、0.1和0.05 mm·min-1三个不同的加载速率对黄土试样进行剪切,为比较分析,对0.1 mm·min-1剪切速率试样设置了0、1、2和5 m几个不同水头进行了试验. 试验结果表明:饱和黄土在渗流与剪切耦合作用下,表现出应变硬化特征,渗透作用明显降低了黄土的强度,尤其是黄土黏聚力降低,其降幅达5.24%~63.35%. 对已有强度指标拟合后获得黄土在渗透剪切工况下的强度修正公式

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

1、课程简介 农业昆虫学是高等农业院校四年制作物专业必修课,其实践性较强。本课程系统地 介绍了害虫防治的原理和方法,然后介绍了农业上主要害虫的形态、特征、发生发展规律, 以及防治方法和预测预报等,为害虫防治提供了理论指导。同时,本课程还设有实验课和田 间教学实习课,以加深理解学习实验技术,将理论教学与实践教学相结合,丰富实践经验, 为农业生产服务。 2、地位和任务 本课程是一门高等农业院校四年制作物专业必修课。系统地介绍了害虫防治的原理和 方法,农业生产中主要害虫的形态、特征、发生发展规律,以及防治方法和预测预报等,为 害虫防治提供了理论指导

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

有机磷酸酯（Organophosphate esters, OPEs）作为一类阻燃剂和增塑剂，在建筑材料和室内装修材料中广泛使用。由于该类物质主要以物理添加而非化学键合的方式加入到材料中，因此易在使用过程中进入环境。研究表明OPEs普遍存在于室内环境中，并且浓度较高，人体长期暴露在高浓度OPEs的室内环境中，可能存在一定的健康风险。本文在综述了常见OPEs的性质、应用和生物毒性的基础上，总结了其在建筑环境中的污染特征、环境行为和暴露水平，介绍了建筑环境中OPEs的源汇特性、控制技术与人体暴露风险，并对未来研究方向进行了展望