NPP专题图PDF版

机器学习 —— 概率图模型(推理：决策)

Koller 教授把决策作为一种单独的模块进行讲解，但我认为，决策和推理本质上是一样的，都是在假设已知CPD或者势函数的情况下对模型给出结论。 1、决策==逐利 决策的基本思想很intuitive，并且非常有用。在赌博行为中，最后获得的钱与硬币的正反，赌注的大小有关。硬币的正反显然是随机变量，而赌注的大小却是决策量。显而易见的是，决策的最终目的是使得某个期望最大化。再举一个视觉中的例子，对于双目配准算法而言，左相机对应右相机的像素可以认为是随机变量。但是否将两个像素配在一起却可以认为是一个决策（假设像素一一对应，如果甲配了乙就不能配丙了，希望配准的最终结果是尽可能正确的）。故决策的数学表达为： 其中，P(X|A)表示在给定决策下，随机变量X的概率。U(x,a)表示给定决策下，x发生所获得的收益。简单的决策如图所示：

2、决策的方法 显然从上面的分析可知，我们要做的决策就是使得期望最大化的那个。换一个角度来看，如果每次的决策都是未知的，决策取决于已知信息，决策影响最终结果，如果决策也是随机变量，我们应该把获利最多的那个决策组作为我们所需采取的决策库。换而言之，凡事应有a,b,c三策，不同的策略对应不同的情况。显然，我们所需要采取的策略取决于已知的信息（Action的父节点）。而策略组本身就是一个随机变量。 如图所示，如果变量真实值无法观测，只能通过一个传感器（survey）来进行推测时，决策应该取决于S的值。S的值又和其所有父节点（M）的值相关。MEU表示所选择的策略。

显然，我们需要P(S)deta(F|S)U(F,M)，然后P(S)需要对P(M,S)进行边际获得。故表达式如上。带入数据发现

如何理解焓湿图修订稿

如何理解焓湿图 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

如何理解焓湿图 说说你对焓湿图的理解，简单的一个图包含很多东西。能不能介绍一下，让一个人可以对这个东西有直观的了解。比如你说冰，大部分人立刻会知道，凉。能不能达到让人有这样的直观概念 定义 焓湿图：表示空气各参数之间关系的线图。 焓湿图就像一本字典，你可以根据拼音（某一参数）查字（空气其他参数）。 空气的部分参数 干球温度（℃）：简称温度，就是平常用温度计量的温度。 含湿量（g/kg）：湿空气中与一千克干空气同时并存的水蒸气的质量。 通常的空气中都有水蒸气，所以是湿的。湿空气可以分为干空气和水蒸气。 相对湿度：相同温度下，空气中水汽压与饱和水汽压的百分比。 一立方干空气可以“喝”10g水，现在只“喝”了5g，那相对湿度就是50%。 焓（kj/kg）：一千克的物质含多少千焦能量。 可简单理解为广义的内能，就是空气含多少能量。 热湿比：焓的变化（△h）和含湿量的变化（△d）的比值。 热量和含湿量两者的变化值的比值。 等值线

等温线：线上的温度相同。它的平行线也都是等温线。 同样的温度，空气的含湿量越大，相对湿度和焓值越大。（非水平） 等焓线：线上的焓值相同。它的平行线也都是等焓线。 同样的焓值，空气温度上升，含湿量在下降。 等湿度线：线上的湿度相同。它的平行线也都是等湿度线。 同样的含湿量，空气温度越低，焓值（能量）越低。 等相对湿度线：线上的相对湿度相同。它的平行线也都是等相对湿度线。 同样的相对湿度，空气温度越高，焓值（能量）越高。 【小应用】 露点温度：空气中的水蒸气变为露珠时候的温度。图2中A点的温度35℃，相对湿度100%、焓值130kj/kg，含湿量kg。

概率图模型研究进展综述

软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.docsj.com/doc/048891489.html, Journal of Software,2013,24(11):2476?2497 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2013.04486] https://www.docsj.com/doc/048891489.html, +86-10-62562563 ?中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: ? 概率图模型研究进展综述 张宏毅1,2, 王立威1,2, 陈瑜希1,2 1(机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学),北京 100871) 2(北京大学信息科学技术学院智能科学系,北京 100871) 通讯作者: 张宏毅, E-mail: hongyi.zhang.pku@https://www.docsj.com/doc/048891489.html, 摘要: 概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分 布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行 自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念 和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新 进展.最后讨论了相关方向的研究前景. 关键词: 概率图模型;概率推理;机器学习 中图法分类号: TP181文献标识码: A 中文引用格式: 张宏毅,王立威,陈瑜希.概率图模型研究进展综述.软件学报,2013,24(11):2476?2497.https://www.docsj.com/doc/048891489.html,/ 1000-9825/4486.htm 英文引用格式: Zhang HY, Wang LW, Chen YX. Research progress of probabilistic graphical models: A survey. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2013,24(11):2476?2497 (in Chinese).https://www.docsj.com/doc/048891489.html,/1000-9825/4486.htm Research Progress of Probabilistic Graphical Models: A Survey ZHANG Hong-Yi1,2, WANG Li-Wei1,2, CHEN Yu-Xi1,2 1(Key Laboratory of Machine Perception (Peking University), Ministry of Education, Beijing 100871, China) 2(Department of Machine Intelligence, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China) Corresponding author: ZHANG Hong-Yi, E-mail: hongyi.zhang.pku@https://www.docsj.com/doc/048891489.html, Abstract: Probabilistic graphical models are powerful tools for compactly representing complex probability distributions, efficiently computing (approximate) marginal and conditional distributions, and conveniently learning parameters and hyperparameters in probabilistic models. As a result, they have been widely used in applications that require some sort of automated probabilistic reasoning, such as computer vision and natural language processing, as a formal approach to deal with uncertainty. This paper surveys the basic concepts and key results of representation, inference and learning in probabilistic graphical models, and demonstrates their uses in two important probabilistic models. It also reviews some recent advances in speeding up classic approximate inference algorithms, followed by a discussion of promising research directions. Key words: probabilistic graphical model; probabilistic reasoning; machine learning 我们工作和生活中的许多问题都需要通过推理来解决.通过推理,我们综合已有的信息,对我们感兴趣的未 知量做出估计,或者决定采取某种行动.例如,程序员通过观察程序在测试中的输出判断程序是否有错误以及需 要进一步调试的代码位置,医生通过患者的自我报告、患者体征、医学检测结果和流行病爆发的状态判断患者 可能罹患的疾病.一直以来,计算机科学都在努力将推理自动化,例如,编写能够自动对程序进行测试并且诊断 ?基金项目: 国家自然科学基金(61222307, 61075003) 收稿时间:2013-07-17; 修改时间: 2013-08-02; 定稿时间: 2013-08-27

概率图模型中的推断

概率图模型中的推断 王泉 中国科学院大学网络空间安全学院 2016年11月

?推断问题回顾 ?精确推断：信念传播 –信念传播算法回顾 –信念传播在HMM中的应用?近似推断：吉布斯采样–吉布斯采样算法回顾 –吉布斯采样在LDA中的应用

?推断问题回顾 ?精确推断：信念传播 –信念传播算法回顾 –信念传播在HMM中的应用?近似推断：吉布斯采样–吉布斯采样算法回顾 –吉布斯采样在LDA中的应用

?已知联合概率分布 P x 1,?,x n ，估计 –x Q 问题变量；x E 证据变量；x Q ∪x E =x 1,?,x n P R =1 P R =0 0 P R =1G =1= ? P B =0.001 P E =0.002 P A B ,E =0.95 P A B ,?E =0.94 P A ?B ,E =0.29 P A ?B ,?E =0.001 P J A =0.9 P J ?A =0.05 P M A =0.7 P M ?A =0.01 P B =1E =0,J =1=? P x Q x E =x Q ,x E x E

?已知联合概率分布 P x 1,?,x n ，估计 –x Q 问题变量；x E 证据变量；x Q ∪x E =x 1,?,x n P x Q x E =x Q ,x E x E 观测图片 y i 原始图片 x i y ?=argmax P y x 朴素贝叶斯 x ?=argmax P x y 图像去噪

?精确推断：计算P x Q x E的精确值 –变量消去 (variable elimination) –信念传播 (belief propagation) –计算复杂度随着极大团规模的增长呈指数增长，适用范围有限?近似推断：在较低的时间复杂度下获得原问题的近似解–前向采样 (forward sampling) –吉布斯采样 (Gibbs sampling) –通过采样一组服从特定分布的样本，来近似原始分布，适用范围更广，可操作性更强

思维导图丛书【PDF】下载

思维导图丛书【PDF】下载 作者简介?????? 东尼?博赞，1942年生于英国伦敦，英国大脑基金会总裁，世界著名心理学家、教育学家。他曾因帮助查尔斯王子提高记忆力而被誉为英国的"记忆力之父"。他发明的"思维导图"这一简单易学的思维工具正被全世界2.5亿人使用。作为人类大脑潜能与学习法研究专家，博赞先后受聘在英国、新加坡、墨西哥、澳大利亚等国政府机构、教育机构以及迪斯尼、微软、IBM、甲骨文、惠普等众多知名跨国企业担任顾问。到目前为止，他已出版各类著作八十余部，主要有"思维导图"系列图书等。其作品在世界一百多个国家以30种语言出版，累计销量突破1000万册。【简介】东尼?博赞，1942年生于英国伦敦，英国大脑基金会总裁，世界著名心理学家、教育学家。他曾因帮助查尔斯王子提高记忆力而被誉为英国的"记忆力之父"。他发明的"思维导图"这一简单易学的思维工具正被全世界2.5亿人使用。作为人类大脑潜能与学习法研究专家，博赞先后受聘在英国、新加坡、墨西哥、澳大利亚等国政府机构、教育机构以及迪斯尼、微软、IBM、甲骨文、惠普等众多知名跨国企业担任顾问。到目前为止，他已出版各类著作八十余部，主要有"思维导图"系列图书等。其作品在世界一百多个国家以30种语言出版，累计销量突破1000万册。思维导图丛书大脑使用说明书(张鼎昆徐克茹译63页10.00元)你是否经常为记忆力衰退而苦恼?你是否发现笔记记得越多，思维也越混乱?你是否经常为琐事缠身而苦无分身之术?你是否总是感叹一天的时间太少?思维导图来了～它可以"解救"你～思维导图是一种终极的思维工具，由英国"记忆之父"东尼博赞发明，并在全球得到广泛推广，已成为21世纪风靡全球的思维工具，到目前已被世界上2.5亿人所使用。思维导图注重开发人的左、右脑，运用线条、符号、词汇和图像，把一长串枯燥的信息变成彩色的、容易记忆的、有高度组织性的图，它绘制起来非常简

表冷器新风处理

关于表冷器夏季新风处理点的探讨 上海电子工程设计院 周亮 【摘要】：由于业内对7℃冷水能使表冷器夏季新风降温除湿到几度存在较大争议，故本文对此分别进行理论计算及实践检验，得出肯定结论，即采用并联二级表冷器，可将夏季新风处理到10℃。 【主题词】：吸湿系数 干球温度效率 水当量比 传热单位数 传热系数 散热面积 在现代空调中，往往要求湿负荷（包括室内及新风湿负荷）全部由新风机组承担，故对表冷器夏季新风降温去湿提出了较高要求，同时业内对夏季新风处理后机器露点究竟能到几度也有较大争议，因此本文想就上述问题作一下探讨。室外气象条件上海为夏季空调计算温度34℃，夏季空调计算湿球温度28.2℃，设定冷水供水温度7℃，选用YG 型表冷器。首先将用到的参数所列如下： ) ()] /([01.1) /() (21212121℃度－空气的初、终干球温、℃－空气的定压比热容，－空气的初、终焓值、式中：吸湿系数t t kg kJ c kg kJ h h t t c h h p p ?--=ξ) /() /(2.1)/(36003s m m kg h kg G G F y y y －表冷器的迎风面风速－空气的密度，－通过表冷器的风量式中： 表冷器迎风面积νρρν= )() (121℃－冷水进水温度、外部积灰的安全系数 －考虑表冷器内部结垢式中： 干球温度效率j j g t a t t a t t E --= 温度 线与饱和线的相交处的，即空气初终状态点连℃温度－表冷器管外表面平均式中：接触系数)(33 1210t t t t t E --=

现举例说明：风量G=20000kg/h ；空气初温t 1=34℃；空气初焓h 1=90.4kJ/kg ；冷水初温t j =7℃，选择YG 型表冷器，求空气终温。 假定空气终温t 2=18℃，相对湿度95%，空气终焓49.25kJ/kg 。 假定表冷器迎面风速Vy=2.5m/s ，求表冷器迎风面积。 选取YG2型表冷器，查文献【1】得表冷器迎风面积1.82m 2。求表冷器实际迎面风速。 表冷器仅作冷却用，查文献【1】得a=0.94。求干球温度效率。 查文献【1】 得YG2型表冷器水管通水断面积0.00707m 2，假定通过表冷器的水流速w=1m/s ，求水当量比。 求传热单位数。 查文献【1】查得冷却用传热系数K 计算公式。求得传热系数K 。 求散热面积F 。 ) () /(000289 .02m f s m f F D y y 积－表冷器水管通水断面－通过表冷器的水流速式中：水当量比ωωξν=)11ln(1g g E DE D B ---=传热单位数546.2) 1834(01.125.494.90)(2121=--=--=t t c h h p ξ吸湿系数2 85.15.22.13600200003600m G F y y =??== ρν表冷器迎风面积s m Fy G y /54.282 .12.13600200003600=??== ρν表冷器实际迎面风速63.0) 734(94.01834)(121=--=--=j g t t a t t E 干球温度效率482.000707.082.1154.2546.2000289.0000289.0=??==f F D y y ωξν水当量比818.0)63.0163.0482.01ln(482.01)11ln(1=-?--=---=g g E DE D B 传热单位数)]/([744.7715.1881546.254.28.3715.18818.37121 8.0878.0463.018.0878.0463.0℃m W K y =???????+??=??? ?????+=--?ξν2 62.224818 .0744.776.32000001.1546.26.3m KB G c F p =????==ξ

概率图模型介绍与计算

概率图模型介绍与计算 01 简单介绍 概率图模型是图论和概率论结合的产物，它的开创者是鼎鼎大名的Judea Pearl,我十分喜欢概率图模型这个工具，它是一个很有力的多变量而且变量关系可视化的建模工具，主要包括两个大方向：无向图模型和有向图模型。无向图模型又称马氏网络，它的应用很多，有典型的基于马尔科夫随机场的图像处理，图像分割，立体匹配等，也有和机器学习结合求取模型参数的结构化学习方法。严格的说他们都是在求后验概率:p(y|x)，即给定数据判定每种标签y的概率，最后选取最大的后验概率最大的标签作为预测结果。这个过程也称概率推理(probabilistic inference）。而有向图的应用也很广，有向图又称贝叶斯网络(bayes networks),说到贝叶斯就足以可以预见这个模型的应用范围咯，比如医疗诊断，绝大多数的机器学习等。但是它也有一些争议的地方，说到这就回到贝叶斯派和频率派几百年的争议这个大话题上去了，因为贝叶斯派假设了一些先验概率，而频率派认为这个先验有点主观，频率派认为模型的参数是客观存在的，假设先验分布就有点武断，用贝叶斯模型预测的结果就有点“水分”，不适用于比较严格的领域，比如精密制造，法律行业等。好吧，如果不遵循贝叶斯观点，前面讲的所有机器学习模型都可以dismiss咯，我们就通过大量数据统计先验来弥补这点“缺陷”吧。无向图和有向图的例子如（图一）所示： 图一(a)无向图（隐马尔科夫）(b)有向图 概率图模型吸取了图论和概率二者的长处，图论在许多计算领域中扮演着重要角色，比如组合优化，统计物理，经济等。图的每个节点都可看成一个变量，每个变量有N个状态（取值范围），节点之间的边表示变量之间的关系，它除了

CAD及天正暖通快捷键大全

精心整理AutoCAD2002快捷键 3A---使用物成3D阵列3DO---旋转空间视角 3F---创建3F面 3P---指定多线段的起点A---圆弧 AA---计算机面积和周长AL---对齐 AR---阵列 ATT---属性定义 ATE---块属性 B---定义块 BH---定义图案填充 BO---创建边界 BR---打断 C---圆 CH---修改物体特性 CHA---倒直角 COL---颜色 CO---复制 D---标注设置 DAL---标注 DAN---角度标注 DBA---圆弧标注 DCE---圆心标记 DCO---连续标注 DDI---测量圆和圆弧直径DO---同心圆环 DOV---修改标注变量DRA---标注半径 DIV---等分 DI---测量 DT---输入文本 DV---相机调整 E---删除 ED---修改文本 EL---椭圆 EX---延伸 EXIT---退出 EXP---输出数据 EXT---拉伸 F---倒圆角 FI---选择过滤器 G---对象编组 GR---选项 H---填充 HE---关联填充 I---插入图元 IMP---输入文件 IN---布尔运算合集 IO---插入文档程序 L---线 LA---图层编辑 LE---文字注释 LEN---修改对象长度等数值 LI---对象特性显示 LO---布局选项 LS---命令历史纪录 LTC---线型设置 LWC---线宽设置 LTS---新线形比例因子 MC---移动 ME---等分 ML---多样线 MT---文本 OS---捕捉设置 O---偏移 OP---选项 ORBIT---旋转 P---平移 Pl---连续线 Po---点 Pol---多边形 PR---选项 PRE---页视图面 PRINT---打印 PU---清理 PE---修改多段线 REA---重画 REN---重命名 REC---矩形 REV---旋转成三维面 RO---旋转物体 S---拉伸 SCL---缩放 SCR---脚本文件 SEC---切实体 SHA---着色 SL---切面 SN---指定捕捉间距 SP---拼写检查 SPL---样条曲线 SI---文字样式 SU---布尔运算 TO---自定义工具栏 TOR---三维圆环 TR---修剪 UC---用户声标 UNI---合并三维体 V---视图 VP---视点设置 W---编写块 X---分解 XA---样参照文件 XB---外部参照锁定 XC---剪裁 XL---参考线 XR---外部参照管理 Z---缩放 CAD及天正暖通常用快捷键 CTRL+N新建CTRL+O打开CTRL+C关闭CTRL+S保存CTRL+A另存为CTRL+V打印预览

免费导出pdf的思维导图软件

书是用文字表达其内容，千变一律的小方块字体，却散发着独特的魅力，阅读时或许用你的一目十行扫过去，可以大致了解到写了什么，但若深究起来你可能并不记得细节内容。就好像远远的看一面墙，你能看到墙面漂亮的颜色，却不知墙纸上的花纹是多么精致。 什么是思维导图?如下图，就是一张常见的思维导图了，它是英国人托尼?巴赞发明的一种 记笔记的方法，运用思维导图能够将左右脑并用使得我们充分发挥大脑的强悍功能。 但厉害之处是它对任意时刻发散思维的记录与整合。 “思维导图帮助我们公司节省了一千万美元!――波音公司”，事实是这并不是一个噱头。 美国波音公司在设计波音747飞机的时候就使用了思维导图。据波音公司的人讲，如果使用普

通的方法，设计波音747这样一个大型的项目要花费6年的时间。但是，通过使用思维导图，他们 的工程师只使用了6个月的时间就完成了波音747的设计，并节省了一千万美元…… 作为一款跨平台软件，MindMaster是一款非常流行有价值的国产免费的思维导图制作与设计软件，已经拥有600百万+的粉丝。 作为一个绘图工具，拥有强大的兼容性，轻松打开自己和他人的导图，支持数据的跨平台云同步。对于个人用户，MindMaster可以一直免费使用。 MindMaster软件绘制思维导图的优点 那么，在众多的思维导图制作工具中，我们为什么推荐亿图呢?下面我们用简单的图来罗列一下它的优点： MindMaster还可以制作鱼骨图、二维图、树状图、逻辑图等，本文中的图都是使用亿图制作的。 制作后可以轻松导出到微软 Office 格式 (如 Word、Excel、PPT)，或者 PDF、PS、EPS 等文档，以及 PNG，JPEG，GIF，BMP，Tiff等图片格式，甚至可以导出到Html、SVG。 另外，亿图还能支持导入visio同类软件制作的导图。总之，你可以轻松将制作好的成果用于任何地方，或通过转换成各种常见的图片格式与团队、他人共享并协作。 跨平台支持 Windows、Mac、Linux MindMaster一大优点是跨平台支持 Windows、Mac 和 Linux 等桌面平台，软件自带云空间， 一款与支持云协作的工具，你的所有数据都能随时随地使用。除了在任意浏览器可以打开查阅MindMaster的脑图文件外，还可以方便地实现会议速记、课程笔记、灵感收集等用途。

能导成pdf的思维导图软件

思维导图的使用在每个行业都很广泛，可以带来很多我们意想不到的帮助，一个完整的思维导图里面可以解读出很多有效的信息，但是一张有个性的思维导图可以让整个思维导图更加引人注目。 思维导图的软件有很多，但是适合自己使用的思维导图又有哪些呢? 本文将介绍3款高性价比 软件! MindMaster 2017年上线的新软件，可谓是思维导图软件中的新秀。因为新，所以界面设计更加时尚大方， 超大的操作按钮图标，即便是零基础用户都可以快速上手;因为新，所以软件功能颇具特色，让学生 用户可以用上甘特图、幻灯片以及鱼骨图等功能。MindMaster提供免费基础版，自带海量的符号和 精美的例子，无需联网，就能找到合适的图标和模板，高效完成导图的绘制工作。

更多特点 1、适用于Mac、Windows以及Linux三大操作平台; 3、功能和易用性堪比国外的MindManager软件; 4、模板、例子以及剪贴画素材比较丰富，特别是内置科学用的图形符号; 5、支持云协作和云分享; 6、可切换为黑色护眼的模式。 百度脑图 百度旗下的一款在线效率类工具，每次使用的时候，都需要联网登录。因此，没有网络或没有账号的时候，就无法使用。百度脑图是免费的工具，因此界面功能相对简单;页面布局也清晰明了，容易上手操作。 更多特点 1、基础功能完善，可以快速绘制基础的思维导图; 3、支持导入多种思维导图格式的文档; 4、类Office风格功能界面; 5、支持关键词搜索; 6、支持云协作和云分享。 亿图图示 一款类似Visio的国产多类型绘图软件，在大学生用户心中，一直拥有优秀的口碑。亿图图示可以绘制思维导图，操作功能与MindMaster类似，拥有海量的素材，也支持导出多种格式。但是亿图图示厉害的地方，是可以绘制两百多种图形，包括流程图、电路图、工程图、平面设计图、数

(完整word版)如何理解焓湿图

如何理解焓湿图？ 说说你对焓湿图的理解，简单的一个图包含很多东西。能不能介绍一下，让一个人可以对这个东西有直观的了解。比如你说冰，大部分人立刻会知道，凉。能不能达到让人有这样的直观概念？ ?定义 焓湿图：表示空气各参数之间关系的线图。 焓湿图就像一本字典，你可以根据拼音（某一参数）查字（空气其他参数）。 ?空气的部分参数 干球温度（℃）：简称温度，就是平常用温度计量的温度。 含湿量（g/kg）：湿空气中与一千克干空气同时并存的水蒸气的质量。 通常的空气中都有水蒸气，所以是湿的。湿空气可以分为干空气和水蒸气。 相对湿度：相同温度下，空气中水汽压与饱和水汽压的百分比。 一立方干空气可以“喝”10g水，现在只“喝”了5g，那相对湿度就是50%。 焓（kj/kg）：一千克的物质含多少千焦能量。 可简单理解为广义的内能，就是空气含多少能量。 热湿比：焓的变化（△h）和含湿量的变化（△d）的比值。 热量和含湿量两者的变化值的比值。

等温线：线上的温度相同。它的平行线也都是等温线。 同样的温度，空气的含湿量越大，相对湿度和焓值越大。（非水平） 等焓线：线上的焓值相同。它的平行线也都是等焓线。 同样的焓值，空气温度上升，含湿量在下降。 等湿度线：线上的湿度相同。它的平行线也都是等湿度线。 同样的含湿量，空气温度越低，焓值（能量）越低。 等相对湿度线：线上的相对湿度相同。它的平行线也都是等相对湿度线。同样的相对湿度，空气温度越高，焓值（能量）越高。

?【小应用】 露点温度：空气中的水蒸气变为露珠时候的温度。图2中A点的温度35℃，相对湿度100%、焓值130kj/kg，含湿量36.6g/kg。 这时如果温度下降到30℃，含湿量和气压不变。A点就到了B点（虚拟点）的状态。这时的相对湿度大于100%，多余的水就会从气态凝结成水珠，直到相对湿度小于或等于100%。

焓湿图例题解析

，符合要求。 换气次数（次/h ） 150～20 >8 ≥5 h kg s g /) /(231.0

A B C A h h q q h h -=-A B C A d d q q d d -=-B C C A h h h h d d d d --=--A C A C A B d d h h q BC CA d d h h q --===--混合后空气质量为：q C =q A +q B (kg/s) 状态为C ： （h C ，d C ） 混合原理 空气的热平衡：q C h C =q A h A +q B h B ；空气水分的湿平衡：q C d C =q A d A +q B d B ； 将 q C =q A +q B 代入以上两式，整理得: 1) q A h C +q B h C =q A h A +q B h B ? q A h C -q A h A =q B h B -q B h C ； 2) q A d C +q B d C =q A d A +q B d B ? q A d C -q A d A =q B d B -q B d C ； （与流量成反比） 上式分别为CB 、AC 的斜率，可见AC 与BC 具有相同斜率， C 点又为公共点，所以A ，C ，B 在同一直线上。混合点C 将直线AB 分为两段，即AC 与CB 。 混合点C 的位置：混合点C 将线段AB 分成两段，两段长度之比和参与混合的两

℃，机器露点?为90%，新风百）新风冷负荷，3）加热段的再热负

解：1）计算室内热湿比：ε=Q/W=4.8KW/（0.6/1000）Kg/s =8000 2）画空气处理过程焓湿图如上：先画出室外状态W点和室内状态N点（即回风状态），查焓湿图表，查得:hw=99.681KJ/Kg, dw=24.662g/Kg, h N=58.471KJ/Kg, d N=12.636g/Kg, 3）由于新风处理到室内状态的等焓，新风处理出风点L的状态参数如下： h L=h N=58.471KJ/Kg,ΦL=90%，查得d L=14.477g/Kg 4）由于管温升，新风升温到K点状态温度23℃，且含湿量不变，即 d K=d L=14.477g/Kg，查得：h K=60.053KJ/Kg； 5）室内空气经风机盘管冷却出风M点温度为16℃，且相对湿度ΦM=90%，查得M点状态参数：h M=41.998KJ/Kg, d M=10.21g/Kg； 6）送风状态O点风机盘管出风M与新风K连线与热湿比线的交点，即风机盘管出风与新风的混合空气状态点，查h-d图得：h O=45.05KJ/Kg, d O=11g/Kg；7）总送风质量:G=Q/(h N-h0)=4.8/(58.47-45.05)(Kg/s) =0.3576751 (Kg/s) 总送风量：V=G/ρ=0.367576/1.2(m3/s)=0.298(m3/s)=1073(m3/h) 8)风机盘管送风量： V f=V*(h K-h0)/(h K-h M)=1073*(60.053-45.05)/(60.053-41.998)=891.44m3/h G f=G*(h K-h0)/(h K-h M)=0.357675*0.8307(Kg/s)=0.29712(Kg/s) 9)风机盘管制冷量：Q f=G f*(h N-h M)=0.29712*(58.47-41.998)(KW)=4.8936KW

思维导图小书-英文版

CAUSE & EFFECT 起因和结果Name __________________________

A bee lands on a flower then flies off to another bloom Energy from the sun is used during photosynthesis. It is raining outside.The sun is shining brightly. A healthy plant grows.Water is absorbed into the roots of plants. A seed is given sunlight, water,and soil.Birds and other animals eat seeds then pass them out. Seeds are spread to different areas.Pollen is spread from flower to flower. Literacy Activity: Cause & Effect Directions: Cut out the sentence cards. Match each cause with its effect and glue them in the correct column.:

A bee lands on a flower then flies off to another bloom Pollen is spread from flower to flower The sun is shining brightly Energy from the sun is used during photosynthesis It is raining outside Water is absorbed into the roots of plants. A seed is given sunlight, water,and soil. A healthy plant grows Birds and other animals eat seed then pass them out. Seeds are spread to different areas. Literacy Activity: Cause & Effect Causes Effects Answer Key

(完整word版)焓湿图例题解析

中乾汇泰企业培训例题习题（二） 【例题1】某空调房间冷负荷Q =3.6KW,湿负荷W =0.3g/s ，室内空气状态参数为：t N =22±1℃，? N =55±5%,当地大气压为101325Pa, 房间体积150 m 3 。 求：送风状态、送风量和除湿量。 解：(1)求热湿比ε= = (2)在焓湿图上确定室内空气状态点N ,通过该点画出ε=12600的过程线。 依据±1℃温度偏差查表1取送风温差为 ℃，则送风温度22-8=14℃。从而得出：h 0=36KJ/kg h N =46 KJ/kg d O =8.6g/kg d N =9.3g/kg (3)计算送风量 按消除余热： kg/s 按消除余湿： kg/s 则L =0.33/1.2×3600=990m 3/h 换气次数n =990/150(次/h) =6.6次/h ，符合要求。 除湿量： 舒适性空调送风温差与换气次数 表1 室内允许波动范围 送风温差（℃） 换气次数（次/h ） ±0.1～0.2℃ 2～3 150～20 ±0.5℃ 3～6 >8 ±1.0℃ 6～10 ≥5 >±1.0℃ 人工冷源：≤15 ≥5 天然冷源：可能的最大值 ≥5 二、两个不同状态空气混合过程的计算 混合气体模型： 空气A ：质量流量q A (Kg/s)，状态为（h A ，d A ） 空气B: 质量流量q B (Kg/s)，状态为（h B ，d B ） W Q 12000103.06.33=?-80=?t 33.036466.30=-=-=i i Q G N 33.05.83.93.00=-=-=d d W G N h kg h g h g s g do d G M N /83.0/6.831)/(3600231.0) /(231.0)6.83.9(33.0)(==?==-?=-?=

如何理解焓湿图

暖通工程师 如何理解焓湿图？ 说说你对焓湿图的理解，简单的一个图包含很多东西。能不能介绍一下，让一个人可以对这个东西有直观的了解。比如你说冰，大部分人立刻会知道，凉。能不能达到让人有这样的直观概念？?定义 焓湿图：表示空气各参数之间关系的线图。 焓湿图就像一本字典，你可以根据拼音（某一参数）查字（空气其他参数）。 ?空气的部分参数 干球温度（℃）：简称温度，就是平常用温度计量的温度。 含湿量（g/kg）：湿空气中与一千克干空气同时并存的水蒸气的质量。 通常的空气中都有水蒸气，所以是湿的。湿空气可以分为干空气和水蒸气。 相对湿度：相同温度下，空气中水汽压与饱和水汽压的百分比。 一立方干空气可以“喝”10g水，现在只“喝”了5g，那相对湿度就是50%。 焓（kj/kg）：一千克的物质含多少千焦能量。 可简单理解为广义的内能，就是空气含多少能量。 热湿比：焓的变化（△h）和含湿量的变化（△d）的比值。 热量和含湿量两者的变化值的比值。 ?等值线

等温线：线上的温度相同。它的平行线也都是等温线。 同样的温度，空气的含湿量越大，相对湿度和焓值越大。（非水平） 等焓线：线上的焓值相同。它的平行线也都是等焓线。 同样的焓值，空气温度上升，含湿量在下降。 等湿度线：线上的湿度相同。它的平行线也都是等湿度线。 同样的含湿量，空气温度越低，焓值（能量）越低。 等相对湿度线：线上的相对湿度相同。它的平行线也都是等相对湿度线。同样的相对湿度，空气温度越高，焓值（能量）越高。

?【小应用】 露点温度：空气中的水蒸气变为露珠时候的温度。图2中A点的温度35℃，相对湿度100%、焓值130kj/kg，含湿量36.6g/kg。 这时如果温度下降到30℃，含湿量和气压不变。A点就到了B点（虚拟点）的状态。这时的相对湿度大于100%，多余的水就会从气态凝结成水珠，直到相对湿度小于或等于100%。 到这里你应该能够看懂焓湿图了，下面来再试牛刀。

能免费导出pdf思维导图软件

思维导图的画法主要有两种，一种是手工绘图，一种是电脑软件绘图。因为电脑软件操作方便，打字快速，也就成为更多人的选择。一起来了解一下电脑怎么管理和绘制思维导图哦！ 自从思维导图问世以来，就不断受到众人的追捧，过去由于技术的限制，大家都是用手绘来画 思维导图，这种原始而古老的方法能够有效发挥大脑左脑和右脑的功能，被称作是掌握思维导图的 基础。而随着互联网行业的兴起，电脑已经成为人们离不开的工具，这时人们为了提高效率开发了 很多想要替代传统工具的软件，思维导图软件就是其中之一。 不可否认，手绘思维导图可以促进大脑左脑和右脑的合理应用，增强大脑的潜能开发，在提高 记忆力，促进知识的整理消化和吸收方面有着得天独厚的优势。通过不断的手绘作品可以创造出属

于自己的独特风格，更有利于发散大脑的思维，而且很方便只需要一张纸一支笔就可以了，所以很 多家长和老师现在都喜欢用思维导图来训练自己孩子的创造力。 可是相对的，手绘的缺点也很明显，虽然在绘制过程中你能享受到很多绘画乐趣，可是对于现 在的很多人来讲，提高效率才是使用思维导图的重点。手绘思维导图是需要大量的时间来练习的， 并且不利于传播，而相比之下用软件来绘制思维导图的话，不需要太多的绘画天赋，而且速度快， 效率高，可以很清晰的向别人表达出自己的观点。储存的信息量大，不受纸张大小的限制，便于分 享展示，也是比较符合现在的一个节奏趋势。 反正任何事物都是有利有弊的，无论是传统的手绘派还是新兴的软件派都有各自的优势和劣势，到底哪个更好用其实都是公说公有理婆说婆有理，小编认为如何选择主要还是看你是出于什么目的 来使用的，就像小孩子天生喜欢花花绿绿的图形，而且时间也多，目的就是觉得好玩，那么手绘肯 定就比较合适。而作为职场人士，讲究的就是效率，时间就是金钱，从提高效率这个目的来看，那 么选择软件来绘制就会更好。 当然，如果你既想提高自己的效率，又想画出好看的思维导图的话，也不是不可以，毕竟现在 科技这么发达，你只要选择一款好的脑图软件就行。像Mindmaster就有自带手绘功能，能够将你 画出的思维导图变得像手绘出来一样有趣，还有很多生动有趣的剪贴画，既结合了软件高效率的特点，又能让你充分体验绘图带来的快感。

概率图模型理论及应用教学大纲

教学大纲 统计推理和学习（Statistical Inference and Learning）是信号处理、模式识别、通信系统等工程应用中处理不确定性的一个重要方法。新兴的（概率）图模型是概率论与图论相结合的产物，为各种统计推理和学习提供了一个统一的灵活框架。 本课程介绍图模型基本理论，包括：图论相关知识，图模型上条件独立性，有向图模型（贝叶斯网络）、无向图模型（马尔可夫随机场），图模型的统计推理算法，图模型的学习算法（参数学习和结构学习）等，以及图模型在语音识别、图像处理、计算机视觉、通信信道编码（Turbo-coding）等应用中的具体实例。具体包括如下内容：第一章引言 统计推理和学习的概念 第二章图模型 图论相关知识（简介） 图模型上条件独立性（d-separation，Bayes ball） 有向图模型（贝叶斯网络），无向图模型（马尔可夫随机场） 在图模型框架下介绍： 多元高斯模型、 主成分分析（PCA）、 混合分布（Mixtures）、 因子分析（FA）、 隐马尔科夫模型（HMM） 第三章图模型上的推理（Inference） 图论知识深入：簇（Cliques）、可分解图（Decomposable graph），连接树（Junction tree），规范化（Moralization），三角化（Triangulation）等概念 Junction Tree算法 对HMM的前向-后向算法、Viterbi算法，线性动态系统的Kalman滤波的统一描述 1

第四章图模型的参数学习（Parameter Learning） 完整数据下的最大似然（ML）参数估计 不完整数据（Incomplete Data）下的ML参数估计（EM算法） 完整数据下的贝叶斯学习 不完整数据下的贝叶斯学习 第五章图模型的结构学习（Structure Learning） 模型选取准则，包括最小描述长度（Minimum Description Length，MDL），贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）等 结构EM算法（Structural EM） 结构的贝叶斯学习 第六章图模型的应用选讲 图模型在语音识别应用中的实例 图模型在图像处理应用中的实例 图模型在计算机视觉应用中的实例 图模型在通信信道编码（Turbo-coding）应用中的实例 （前面各章中配合理论的讲解，相应有应用实例的介绍。） 2

概率图模型介绍与计算

概率图模型介绍与计算． 概率图模型介绍与计算 01 简单介绍概率图模型是图论和概率论结合的产物，它的开创者是鼎鼎大名的Judea

Pearl,我十分喜欢概率图模型这个工具，它是一个很有力的多变量而且变量关系可视化的建模工具，主要包括两个大方向：无向图模型和有向图模型。无向图模型又称马氏网络，它的应用很多，有典型的基于马尔科夫随机场的图像处理，图像分割，立体匹配等，也有和机器学习结合求取模型参数的结构化学习方法。严格的说他们都是在求后验概率:p(y|x)，即给定数据判定每种标签y的概率，最后选取最大的后验概率最大的标签作为预测结果。这个过程也称概率推理(probabilistic inference）。而有向图的应用也很广，有向图又称贝叶斯网络(bayes networks),说到贝叶斯就足以可以预见这个模型的应用范围咯，比如医疗诊断，绝大多数的机器学习等。但是它也有一些争议的地方，说到这就回到贝叶斯派和频率派几百年的争议这个大话题上去了，因为贝叶斯派假设了一些先验概率，而频率派认为这个先验有点主观，频率派认为模型的参数是客观存在的，假设先验分布就有点武断，用贝叶斯模型预测的结果就有点“水分”，不适用于比较严格的领域，比如精密制造，法律行业等。好吧，如果不遵循贝叶斯观点，前面讲的所有机器学习模型都可以dismiss咯，我们就通过大量数据统计先验来弥补这点“缺陷”吧。无向图和有向图的例子如（图一）所示：

图一 (a)无向图（隐马尔科夫） (b)有向图 概率图模型吸取了图论和概率二者的长处，图论在许多计算领域中扮演着重要角色，比如组合优化，统计物理，经济等。图的每个节点都可看成一个变量，个状态（取值范围），节点之间的边表示变量之间的关系，它除N每个变量有． 了可以作为构建模型的语言外，图还可以评价模型的复杂度和可行性，一个算法的运行时间或者错误界限的数量级可以用图的结构性质来分析，这句话说的范围很广，其实工程领域的很多问题都可以用图来表示，最终转换成一个搜索试问还有什么问题不是搜索问题？目标就是快速的定位到目标，或者查找问题，树是图，旅行商问题是基于图，染色问题更是基于图，他们具有不同的图的结 构性质。对于树的时间复杂度我们是可以估算出来的，而概率图模型的一开始