透镜偏心差是光学仪器制造领域中的一个重要概念，它主要描述的是透镜光轴与几何轴之间的偏离程度。在1981年的论文《关于“透镜偏心差”定义的探讨》中，作者谭仲甫对偏心差的定义进行了深入的分析和探讨，并提出了当时定义存在的问题。 论文指出，根据“光学仪器设计手册”的定义，透镜的中心偏差C是指透镜光轴与几何轴（通常理解为外圆中心轴）不重合的数值。然而，这种定义存在不完善之处。一方面，两个空间直线的偏离程度不能简单地用一个数值来确定；另一方面，光轴是由透镜两表面球心的联线构成，几何轴则由透镜外圆中心轴定义，两者的偏离程度并不容易直接测量。尤其是在加工过程中，要精确确定几何轴的位置相当困难，即便是使用了工厂中常用的白准直显微镜，也只能测出外表面球心的偏移量，而内表面球心的偏移量则需要考虑外表面放大率和偏心的影响，这些因素在不同透镜上表现各异。 论文指出现有定义无法准确反映透镜定心质量的高低。因为即使透镜具有相同的中心偏差C值，在不同焦距、不同材料、不同形状的透镜中引起的光线偏移也是不同的。此外，在某些特殊情况下，例如平凸或平凹透镜，即使球面中心位于几何轴上，如果平面法线与几何轴有一个夹角，那么此时的中心偏差C值就会成为不定值。 论文还提到，透镜有两个表面，现有的定义并没有明确指出C值是指哪一个表面的中心偏移，或者是指两个表面的平均偏移。对于具有三个以上球心的胶合件或光学系统，各球心的联线为一折线，这使得现有定义更加不适用。 在国标GB1324-76中，虽然规定了透镜的外圆中心轴和光轴的偏离程度称为透镜偏心差C，但定义的不明确性导致了工厂在实际操作中容易将偏心差C值与用透射式中心仪测出的透镜焦面上标记像的偏移混淆。这种混淆不仅有时导致对零件加工提出不必要的过高要求，有时又降低了零件的质量。 论文通过具体的例子和计算，对比了透镜中心偏差C与焦面上标记像的偏移A之间的关系，指出A与C的区别有时是很大的。特别是在高精度的加工中，如果错误地将A值当作C值来要求，可能会导致加工困难，甚至无法完成。例如，在40倍显微镜物镜的相衬板中，如果按照设计手册的推荐公差来设定中心偏差C值，某些情况下根本无法达到要求的精度。 因此，论文认为有必要对透镜偏心差作出更明确的定义，并相应地规定公差值。需要考虑不同类型的透镜在不同应用场合下，中心偏差对光学系统成像质量的影响，制定出既严格又合理的标准，避免在生产中出现不必要的误解和加工困难。

以首钢生产的某X70管线钢成分为基础，利用Thermo-Calc软件计算了不同温度下钢中析出相的组成、相的析出温度及Nb元素的析出规律，研究了钢中Nb和C含量对Nb析出规律的影响，利用热模拟和扫描电镜等手段分析了钢中Nb合金相的析出温度．结果表明，平衡态下该X70管线钢中的析出相主要为Ti、Nb的碳氮化物、合金渗碳体、Ti4C2S2、MnS、AIN、M7C3，和Mo碳化物．Nb析出相主要以Nb和C元素为主，其中固溶Ti和N元素．随Nb和c含量的增加，Nb合金相的析出温度升高，在同一温度下Nb的析出量增加． ### X70管线钢中含Nb相的析出行为 #### 概述 本文献针对X70管线钢中含铌（Nb）相的析出行为进行了深入的研究。该研究基于首钢生产的X70管线钢的具体成分，利用Thermo-Calc软件模拟不同温度下钢中析出相的组成及其析出温度，同时还探究了钢中铌和碳（C）含量变化对于铌析出规律的影响。 #### 铌（Nb）的作用机制 铌是一种重要的微合金化元素，在钢中能形成高度弥散的碳氮化合物颗粒，这些颗粒具有以下作用： 1. **抑制晶粒长大**：铌的碳氮化合物能够有效固定奥氏体晶界，防止晶粒的异常长大。 2. **提高晶粒粗化温度**：铌的加入提高了钢的晶粒粗化温度，有利于改善其力学性能。 3. **固溶阻塞与拖曳作用**：铌原子在奥氏体中的固溶能够阻碍位错运动，进而抑制动态再结晶的发生。 4. **低温析出强化**：在冷却过程中，铌的碳氮化合物会在铁素体基体中析出，起到细化晶粒和提高强度的效果。 #### 析出相分析 在平衡状态下，X70管线钢中的主要析出相包括： - **Ti、Nb的碳氮化物**：这些相是铌和钛与碳、氮形成的复合物，具有较高的稳定性。 - **合金渗碳体**：由多种金属元素与碳形成的复杂化合物。 - **Ti4C2S2、MnS、AlN、M7C3** 和 **Mo碳化物**：这些都是在特定条件下形成的稳定相。 #### 铌析出相特征 铌析出相主要由铌和碳元素构成，同时也会固溶钛（Ti）和氮（N）元素。铌和碳的含量变化直接影响铌合金相的析出行为： - **析出温度的变化**：随着铌和碳含量的增加，铌合金相的析出温度逐渐升高。 - **析出量的变化**：在同一温度下，铌含量的增加会导致铌的析出量增多。 #### 研究方法 本研究采用的方法包括： - **Thermo-Calc软件模拟**：用于预测不同温度下钢中析出相的组成及析出温度。 - **热模拟实验**：通过控制加热和冷却过程，观察铌相的析出行为。 - **扫描电镜（SEM）**：用于观察铌合金相的微观结构。 #### 结论 通过对X70管线钢中含铌相的析出行为进行深入研究，可以更有效地控制铌的析出过程，从而优化管线钢的组织和性能。铌的合理添加能够显著提升管线钢的强度和韧性，这对于提高管道运输的安全性和可靠性具有重要意义。 通过上述分析，我们可以看出，铌作为一种有效的微合金化元素，在X70管线钢中的应用能够显著改善材料的力学性能。进一步地，通过对铌含量的精确控制，可以更加有效地利用铌的强化效果，为管线钢的设计和生产提供理论依据和技术支持。

随着新一轮科技革命和产业变革深入推进，数字经济蓬勃发展，数字技术激发的新模式、新业态、新理念不断涌现，正深刻改变着经济社会各领域。在此进程中，算力服务作为数字技术能力的主要输出方式之一，以多样性算力资源为基础，以算力网络为连接，日益成为支撑数字经济发展的关键。

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表名称：“1990-2022地级市专利授权数”。 1.指标： 当年获得的发明数量：表示每个会计年度内获得的发明专利数量。 当年获得的实用新型数量：表示每个会计年度内获得的实用新型专利数量。 当年获得的外观设计数量：表示每个会计年度内获得的外观设计专利数量。 专利授权数：表示每个会计年度内获得的所有类型专利授权的总数。 2.包含的年份：数据集包含了从1990年至2022年的专利授权信息。 3.包含的城市：数据集包含了多个城市的专利授权信息，包括但不限于安徽省的安庆市、蚌埠市、亳州市、巢湖市、池州市、滁州市、阜阳市、合肥市，广东省的潮州市、东莞市、佛山市、广州市、河源市、惠州市、江门市、揭阳市、茂名市、梅州市、清远市、汕头市、汕尾市、韶关市、深圳市、阳江市、云浮市、湛江市、肇庆市、中山市、珠海市等。

GML为空间数据建模和互操作提供了一种全新的手段．本文首先简单介绍了 OGC互操作规范，然后阐述了GML数据建模的思路，最后提出了基于GML的公路交通网络模型．

华为杯研究生数学建模优秀参考论文总结 数学建模是一种将数学理论和方法应用于解决实际问题的过程。它涉及到数学、计算机科学、物理、工程等多个领域，旨在使用数学工具和方法来描述、分析和解决实际问题。华为杯研究生数学建模竞赛是一项面向研究生的数学建模竞赛，旨在提高研究生的数学建模能力和创新能力。 自2004年以来，华为杯研究生数学建模竞赛每年都会举办，吸引了来自全国各地的研究生参与。该竞赛的主要目的是为了培养研究生的数学建模能力、创新能力和团队协作能力。通过参与该竞赛，研究生可以提高自己的数学建模能力，提高解决实际问题的能力，并且能够与来自全国各地的研究生交流经验和想法。 优秀论文是该竞赛的重要组成部分，每年都会有许多优秀的论文被选出。这些论文涵盖了数学建模的多个方面，包括数学建模方法、算法设计、数据分析等。通过阅读这些论文，研究生可以学习到数学建模的最新方法和技术，提高自己的数学建模能力。 以下是华为杯研究生数学建模优秀参考论文的总结： 2004年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1cmP0iPdkf4yBxm4M5wAC6g提取码：xehl 该论文主要介绍了数学建模在实际问题解决中的应用，包括数学模型的建立、算法设计和数据分析等方面。 2005年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/17veh6dWdMx7F8UNZk2H77w提取码：cmfh 该论文主要介绍了数学建模在数据分析中的应用，包括数据预处理、特征工程和模型评估等方面。 2006年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1a3AQ6VRibcBtaAb-glZ_Lg提取码：9fc9 该论文主要介绍了数学建模在优化问题中的应用，包括线性规划、整数规划和动态规划等方面。 2007年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1rkdvvBeC8_55WALNhFCTBg提取码：x4kt 该论文主要介绍了数学建模在机器学习中的应用，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方面。 2008年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/16M_ZEuVtmsa0B5bjZY_p3g提取码：9xvt 该论文主要介绍了数学建模在计算机视觉中的应用，包括图像处理、对象识别和图像分割等方面。 2009年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1zqh0Sp7fFgWHNotMNXuL_Q提取码：34hz 该论文主要介绍了数学建模在自然语言处理中的应用，包括文本分析、情感分析和机器翻译等方面。 2010年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1m4DUWfkd0O_gmEUWFkJfMA提取码：4zfw 该论文主要介绍了数学建模在推荐系统中的应用，包括协同 Filtering、内容-based Filtering和混合推荐等方面。 2011年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1fKLKAeHfJj-NiU7aBzVOSg提取码：7vu7 该论文主要介绍了数学建模在数据挖掘中的应用，包括关联规则挖掘、分类和回归等方面。 2012年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1UQaLZEIlEiXnisu5adnIRA提取码：6tee 该论文主要介绍了数学建模在机器人学中的应用，包括机器人运动规划、机器人视觉和机器人 manipulation 等方面。 2013年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1iTjAC2el9KJSqx-tMjS07w提取码：8lu7 该论文主要介绍了数学建模在计算生物学中的应用，包括基因表达分析、蛋白质结构预测和基因调控网络等方面。 2014年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/120zFj_8vOoxETneYCSUqyA提取码：sjp6 该论文主要介绍了数学建模在金融工程中的应用，包括风险管理、投资组合优化和衍生品定价等方面。 2015年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1lxI1I3Ul6IYw5xa0IL7sTQ提取码：cbki 该论文主要介绍了数学建模在计算机网络中的应用，包括网络协议设计、网络优化和网络安全等方面。 2016年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1NU2mXOLRCChh8ZiIABvngw提取码：cgip 该论文主要介绍了数学建模在机器学习中的应用，包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉等方面。 2017年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1vkOrBbex5XygL0IIAoEylg提取码：vyt5 该论文主要介绍了数学建模在数据科学中的应用，包括数据挖掘、数据可视化和数据分析等方面。 2018年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1lVLhic4apiYiMJGjcjwETg提取码：qsp8 该论文主要介绍了数学建模在人工智能中的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方面。 2019年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1RTvIBh1e6WIreSMg_jy99w提取码：t0qh 该论文主要介绍了数学建模在数据分析中的应用，包括数据预处理、数据可视化和数据挖掘等方面。 2020年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1dzL8XvkquzpTOGxmBZnOig提取码：c919 该论文主要介绍了数学建模在机器学习中的应用，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等方面。 2021年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Qb5wAO39HMVycMOoR8yJDg提取码：5yth 该论文主要介绍了数学建模在计算机网络中的应用，包括网络协议设计、网络优化和网络安全等方面。 2022年优秀论文链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1zpWz7pS72VvE-LLd2NA1-A提取码：ftbl 该论文主要介绍了数学建模在数据科学中的应用，包括数据挖掘、数据可视化和数据分析等方面。 通过阅读这些优秀论文，研究生可以学习到数学建模的最新方法和技术，提高自己的数学建模能力，并且能够与来自全国各地的研究生交流经验和想法。

IEEE 期刊收费文章处理费用列表 IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers，电气电子工程师学会）是一家全球知名的技术专业学会，为推广科学技术的发展和应用，IEEE 出版了众多的期刊。这些期刊涵盖了电气、电子、计算机、自动化、生物医学等多个领域。 在 IEEE 的期刊中，文章处理费用（Article Processing Charges，APC）是指作者在文章发表时需要支付的费用。这些费用用于支持期刊的出版和维护。 2022 年 IEEE 期刊收费文章处理费用列表 根据 IEEE 的官方数据，2022 年的期刊收费文章处理费用列表如下所示： * Aerospace and Electronic Systems, IEEE Trans. TAESAESS：$110/voluntary page charges, $200/overlength page charges, $2,195/open access rate * Affective Computing, IEEE Trans. T AFFCCS：$110/voluntary page charges, $220/overlength page charges, $2,195/open access rate * Antennas and Propagation Mag., IEEEMAPAPS：$2,995/voluntary page charges * Antennas and Propagation, IEEE Trans. TAPAPS：$110/voluntary page charges, $200/overlength page charges, $2,195/open access rate * Antennas and Wireless Propagation Lett., IEEELAWPAPS：$110/voluntary page charges, $100/overlength page charges, $2,195/open access rate *Applied Superconductivity, IEEE Trans. TASCCSC：$110/voluntary page charges, $2,195/open access rate * Artificial Intelligence, IEEE Trans. TAICIS：$110/voluntary page charges, $200/overlength page charges, $1,850/open access rate * Audio, Speech and Language Processing, IEEE/ACM Trans. TASLSPS：$110/voluntary page charges, $220/overlength page charges, $2,195/open access rate * Automatic Control, IEEE Trans. TACCSS：$110/voluntary page charges, $125/overlength page charges, $2,195/open access rate * Automatica Sinica, IEEE/CAA J. J-AS IEEE/CAA：$110/voluntary page charges, $2,195/open access rate * Automation Science and Engineering, IEEE Trans. TASERAS：$110/voluntary page charges, $175/overlength page charges, $2,195/open access rate 从上表可以看出，IEEE 的期刊收费文章处理费用列表包含了多个领域的期刊，每个期刊的文章处理费用都有所不同。这些费用都是为了支持期刊的出版和维护。 IEEE 期刊收费文章处理费用列表的重要性 IEEE 期刊收费文章处理费用列表对于作者和期刊编辑来说非常重要。通过了解文章处理费用，作者可以更好地规划自己的论文发表计划，而期刊编辑也可以更好地管理期刊的出版和维护。 此外，IEEE 期刊收费文章处理费用列表也反映了期刊的影响力和权威性。不同的期刊有不同的影响力和权威性，对应的文章处理费用也不同。 结论 IEEE 期刊收费文章处理费用列表是 IEEE 的一项重要政策，对于作者和期刊编辑来说都非常重要。通过了解文章处理费用，作者可以更好地规划自己的论文发表计划，而期刊编辑也可以更好地管理期刊的出版和维护。

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。