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《清史稿/卷220》，出自趙爾巽《清史稿》
《清史稿/卷220》
牛顿第一运动定律
（，）又称“惯性定律”（）。该定律表明，假若施加於某物體的外力為零，則該物體的運動速度不變。根據這定律，假設沒有任何外力施加或所施加的外力之和为零，則运动中物体总保持匀速直线运动状态，静止物体总保持静止状态。物體所呈現出的維持運動狀態不變的性質稱為「慣性」。牛顿第一定律又稱為「惯性定律」，只成立於慣性參考系，又稱為「牛頓參考系」。
1687年，英國物理泰斗艾萨克·牛顿在巨著《自然哲學的數學原理》裏，提出了牛頓運動定律，其中有三條定律，分別為牛頓第一運動定律、牛頓第二運動定律與牛頓第三運動定律。
在歷史上，第一定律是經典物理最早的基石之一，在所有現代物理學裡，它是不可或缺的基礎內容。然而，很多教科書都沒能合乎邏輯地明確表述出這定律。物理學者約翰·瑞格登認為這定律是「邏輯惡夢」，但也稱譽這定律是難以形容的奧妙。
牛顿第一运动定律 概述
牛顿第一定律表明，假若施加於某物體的外力為零，則該物體的運動速度不變。以方程式表達，
；
其中， 是第  個外力， 是速度， 是時間。
從第一定律可以得到下面推论：
根據第一定律，從測量物體的運動速度是否改變，可以判斷是否有外力作用於物體，但是，第一定律並未給出這外力的大小，也沒有給出這外力的來源，它只是將物體運動速度的改變歸因為外力的施加於物體。從另一個角度來看，只有因為外力的施加於物體才會改變物體的運動，否則，物體的運動會永遠保持不變，這意味著，物體擁有某種懶於改變運動狀態的性質，稱為物體的慣性。
第一定律是物理定律，因此具有可證偽性，即做實驗可以核對第一定律是否正確。在做這實驗時，必須測量物體的運動速度，但這涉及到參考系的設定。因此，可以更詳細地將第一定律表明為
採用某種參考系來做測量，假若施加於一個物體的外力為零，則該物體的運動速度不變。
牛顿第一运动定律 概述
儘管在《自然哲學的數學原理》裏沒有明確地指明應該怎樣詮釋作用力，從第一定律的內容可以推論，牛頓認為，零作用力案例可以很容易地被辨認出來。這案例能夠對於慣性參考系給出定義：假若，從一個參考系觀測，不受力的物體的運動速度不變，則這參考系是慣性參考系。在宇宙中，存在著無數可能的參考系，在這些參考系中，滿足第一定律的參考系稱為「慣性參考系」，而其它不滿足第一定律的參考系稱為「非慣性參考系」。因此，第一定律可以被視為慣性參考系的定義。從做實驗觀察物體的運動行為，就可以辨別出哪個是慣性參考系，哪個不是慣性參考系。至今為止，多個位於地球表面固定地點的實驗室所完成的眾多關於經典力學的實驗建議，這些實驗室很適合實現慣性參考系，對於那些不合適的實驗，則必須設計與建造更為精緻的實驗室。
牛顿第一运动定律 概述
在做實驗核對第一定律時，還必須測量是否有外力施加於物體，這意味著必須對於力給出嚴格定義。牛頓在《自然哲學的數學原理》裏提出第一定律後，又列舉了三個描述外力與物體運動狀態之間的關係的案例，它們分別為空氣阻力與重力的施加於拋體、空氣阻力與黏力的施加於陀螺、行星與彗星的移動於自由空間。牛頓還給出了三種外力，分別為衝擊力、壓力與離心力。但是他並沒有對於力給出嚴格定義。
使用操作定義的方法可以對於力給出嚴格定義，例如，兩個同樣的彈簧，假若被壓縮同樣的距離，則其各自產生的「彈力」（一種物理現象）必定相等，將這兩個彈簧並聯，則可以產生兩倍的彈力。將一物體的兩邊分別連接這兩個彈簧的末端，使彈力的作用方向相反，則作用於物體的淨力為零，為了對於彈力給出定量描述，設定「標準單位力」為某特定彈簧壓縮特定距離所產生的彈力，任意數量的標準單位力都可以用幾個彈簧所組成的系統來實現。彈簧系統可以用來做測量實驗，對於任意力做比較，給出它的測量值。
牛顿第一运动定律 概述
另外還有一種常見的繪景是由古斯塔夫·基尔霍夫最先給出，後來又獲得恩斯特·馬赫、海因里希·赫茲等人的支持。按照這種繪景，第一定律被視為第二定律的零外力特別案例，而第二定律則被視為力的定義，即將力定義為質量與加速度的乘積。這樣，就不必涉及引入力的概念這棘手的任務。假若採用這種繪景，則第二定律不再擁有任何物理內涵，而牛頓並沒有發現力是質量與加速度的乘積，因為這只是一個定義，牛頓發現的是，物理定律比較容易用力的概念來表達。
這種繪景會導致的後果是，整個經典力學會變成一種公理化理論，所有結論都是源自於這個定義，而不是源自於更為物理學者青睞的從做實驗總結出的「自然定律」。假若要將實際物理引入這公理化理論，則必須檢試對於力的定義所推導出的結果是否符合實際物理，只有符合實際物理才可被採納，換句話說，從對於力的定義所演繹出的規則，其結果必須符合實驗的檢試，否則不能被採納。
只有從某種特定的參考系觀測，才可以將牛頓定律與實際物理接軌，這種特定的參考系就是慣性參考系，通過做實驗可以找到無限數量的這種慣性參考系。從任何其它種參考系觀測，都無法達成接軌的目標。更具體而言，只有從慣性參考系才可觀測到不受力物体的運動速度不變。
阿爾伯特·愛因斯坦的等效原理指出，對於一位處於引力場的觀察者呈靜止狀態與一位不處於引力場的觀察者呈加速度運動狀態而言，假若這兩位觀察者感受到的力相等，則他們會無法分辨到底感受到的是引力還是因加速度而產生的慣性力（注意到慣性力的方向與加速度的方向相反，慣性力抗拒加速度運動）。任何處於引力場的自由落體都不會感受到引力，因為，引力已與自由掉落的加速度運動所出現的慣性力相互抵銷，因此，假設從某個參考系觀察到這自由落體呈靜止狀態或或勻速直線運動，則這參考系滿足第一定律，這參考系是慣性參考系。由此可採用一種新的觀點，即與處於引力場的自由落體呈靜止狀態或勻速直線運動的參考系為慣性參考系，而第一定律適用於此慣性參考系。一個物體的無重量現象可以用來辨明慣性參考系。
牛顿第一运动定律 歷史
亞里斯多德認為，在宇宙裏，所有物體都有其「自然位置」──處於完美狀態的位置。物體會固定不動地處於其自然位置。被移離其自然位置的物體，會傾向於返回其自然位置。這是因為物體傾向於完美狀態的位置。因此，像石頭一類的重物體傾向於朝著地面移動，像煙灰一類的輕物質傾向於朝著包含月亮在內的區域移動。亞里斯多德仔細地區分了兩種運動，「自然運動」與「暴烈運動」（violent motion）。重物體的自由墜落是一種自然運動，而發射體的運動則是非自然運動。處於自然位置的物體傾向於固定不動，只有施加「暴烈力」（violent），才能將物體移離其自然位置。所有暴烈運動都不具有永久性，遲早會終止結束。為了維持暴烈運動，必需繼續地施加暴烈力於物體，使其移離自然位置。不處於自然位置的任意物體，在被釋放後，會很快地達到其最終速度，然後維持這速度直到移動至它的自然位置。
牛顿第一运动定律 歷史
伽利略·伽利萊的想法大不相同。伽利略提出的慣性定律表明，只有施加外力，才能改變物體速度；維持物體速度不變，不需要任何外力。為了證實他的主張是正確的，伽利略做了一個思想實驗。如右圖所示，讓静止的圓球從點A滾下斜面AB，滾到最底端後，圓球又會滾上斜面BC，假設兩塊斜面都非常的平滑、摩擦係數爲零，而且無空氣阻力，則圓球會滾到與點A同高度的點C；對於斜面BD、BE或BF，儘管圓球的滾動距離會變得越來越長，圓球也同樣地會滾到與點A同高度的位置；假設斜面是水平面BH，則該圓球永遠不能滾到先前的高度，因此會不停地呈勻速直線運動。伽利略總結，運動中的物體會持續地以勻速直線運動，假若不碰到任何阻礙。伽利略的慣性定律對於動力學的基礎做出重大貢獻，並且徹底地推翻了多年來學者們研讀的亞里斯多德理論，因此促使十七世紀學者們產生極大的困惑，但他並沒有建構出一個新的替代理論，這還有待後來牛頓的貢獻。
牛顿第一运动定律 歷史
勒内·笛卡尔在1644年著作《哲學原理》裏提出了三條自然定律。第一條自然定律表明，假若不將其它影響納入考量，則每個物體永遠會處於同樣的狀態，假若它是處於移動狀態，則它會永久持續的移動。第二條自然定律表明，所有只倚靠內在因素的運動都是直線運動。在這兩條自然定律裡，笛卡尔確切聲明，動態與靜態是物體的兩種基本狀態，只有當承受到外在因素作用，物體的基本狀態才會有所改變。笛卡尔版本的慣性定律對於現代動力學理論的奠基助益良多。牛頓很早就意識到笛卡尔狀態概念的基礎性。
1673年，克里斯蒂安·惠更斯發表了著作《擺鐘論》。這本牛頓非常欣賞的著作採用更明晰的邏輯架構，重新推導出了伽利略的自由落體理論。惠更斯對於物體的運動提出了三個假設。第一個假設是惠更斯版本的慣性定律。第一個假設表明，假設重力不存在，假設空氣不會阻礙物體的運動，則任意物體的運動會是持續的直線勻速運動。
伽利略的想法導致牛頓第一定律诞生──不施加外力，則沒有加速度，因此物體會維持速度不變。牛頓將第一定律的想法歸功於伽利略。第一定律其實是伽利略所提出的慣性定律的再次陳述。原版第一定律的英文翻譯為
牛顿第一运动定律 歷史
Every body perseveres in its state of rest, or of uniform motion in a right line, unless it is compelled to change that state by forces impressed thereon.
中文翻譯為
物體會堅持其靜止或勻速直線運動狀態，除非有外力迫使改變其狀態。
寫出第一定律後，牛頓開始描述他所觀察到的各種物體的自然運動。像飛箭、飛石一類的發射體，假若不被空氣的阻力抗拒，不被重力吸引墜落，它們會持續不停地運動。當陀螺旋轉時，陀螺內部的組成粒子，如果沒有被黏合在一起，就會沿著旋轉曲線的切線以直線運動飛奔離開。由於這些組成粒子被黏合在一起，假若不受到地面摩擦力與空氣阻力的損耗，它們會永久不息地共同隨著陀螺旋轉。像行星、彗星一類的星體，移動於阻力較小的自由空間，會更長時期地維持它們的運動軌道。在這裏，牛頓並沒有提到第一定律與慣性參考系之間的關係，他所專注的問題是，為什麼在一般觀察中，物體的運動狀態會被改變？他認為原因是有空氣阻力、地面摩擦力等等作用於物體。假若這些力不存在，則運動中的物體會永遠不停的做勻速直線運動。
似乎还有好幾位其它自然哲學家與科學家分別獨立地想出了慣性定律。
牛顿第一运动定律 慣性參考系
當描述物體運動時，只有相對於特定的物體、觀察者或者時空坐標，才能確實顯示出其物理行為。這些特定的標識稱為參考系。假若選擇了不適當的參考系，則相關的運動定律可能會比較複雜，在慣性參考系中，力學定律會展現出最簡單的形式。從惯性参考系觀察，任何呈勻速直线運動的參考系，也都是慣性參考系，否則是「非慣性參考系」。換句話說，牛頓定律滿足伽利略不變性，即在所有慣性參考系裏，牛頓定律都保持不變。
牛顿將第一定律建立在一个所谓的绝对时空，其不依赖於外界任何事物而独自存在的参考系。绝对时空是一个地位独特的绝对参考系。在绝对时空中，自由物體具有保持原來運動狀態的性質。這性質稱為慣性。因此，第一定律又稱為「慣性定律」。但以现代物理学的观点看来，并不存在一个地位独特的绝对参考系。
牛顿第一运动定律 慣性參考系
在牛頓時期，固定星體時常被用為參考系，這是因為，相對於絕對空間，它們大致靜止不動。在那些相對於固定星體呈靜止不動或勻速直線運動的參考系中，牛頓運動定律被認為正確無誤。但是，學者們現在知道，固定星體並不是固定不動。在銀河系內的固定星體會隨著整個星系旋轉，顯示出自行；而那些在銀河系外的固定星體會從事它們自己的運動，這可能是因為宇宙膨脹、本動速度等等。 現在，慣性參考系的概念不再倚賴絕對空間或固定星體。替而代之，根據在某參考系中物理定律的簡易性質，學者可以辨識這參考系是否為慣性參考系。更確切而言，假若虛設力不存在，則這參考系是慣性參考系；否則，不是慣性參考系。
實際而言，雖然不是必要條件，選擇以固定星體來近似慣性參考系，造成的誤差相當微小。例如，地球繞著太陽的公轉所產生的離心力，比太陽繞著銀河系中心的公轉所產生的離心力，要大三千萬倍。所以，在研究太陽系中星體的運動時，太陽是一個良好的慣性參考系。
长江流域
长江流域介于东经90°33'～122°25'，北纬24°30'～35°45'之间，东西直距3000公里以上，南北宽度除江源和长江三角洲地区外，一般均达1000公里左右。长江流域横跨中国东部、中部和西部三大经济区共计19个省、市、自治区；经济总量巨大，有上海、南京、重庆和武汉等中心城市，是中国基础原材料、机电工业和高新技术等优势产业集中地；也是中国水资源配置——南水北调水源地。流域总面积180万平方公里，占中国国土面积的的18.8%，长江干流全长6300余公里；支流众多，其中支流长度500公里以上的18条，流域面积超过1000平方公里的支流达437条；长江流域湖泊众多，湖泊总面积15200平方公里，约为全国湖泊总面积的五分之一。长江流域具有独特的生态系统，拥有众多稀有动植物，生物多样性居中国七大流域首位。长江流域年均水资源总量9960亿立方米，全流域水能理论蕴藏量约2.8亿千瓦，可开发量约2.6亿千瓦，森林资源蕴藏量大，林木蓄积量、矿产资源丰富。
长江流域
长江流域80%以上土地面积适宜于人类生产生活。2005年，全流域人口4.4亿，占全国的30%以上；国内生产总值30000亿元，占全国的35.5%。长江流域为中国农业主产区，耕地20多万平方公里；水稻产量约占全国的70％，棉花产量约占全国的33%，淡水鱼出产约占全国的60%。长江流域为中国主要内河航运集中地区，素有“黄金水道”之称，干、支流航道里程5.7万多公里，占全国的52.5%。
长江流域 自然分界线
长江流域北以巴颜喀拉山、西倾山、岷山、秦岭、伏牛山、桐柏山、大别山、淮阳丘陵等与黄河和淮河流域为界，南以横断山脉的云岭、大理鸡足山、滇中东两向山岭、乌蒙山、苗岭、南岭等与澜沧江、元江（红河）和珠江流域为界，东南以武夷山、石耳山、黄山、天目山等与闽浙水系为界，长江源头地区的北部以昆仑山与柴达木盆地内陆水系为界，西部以可可西里山、乌兰乌拉山、祖尔肯乌拉山、尕恰迪如岗雪山群与藏北羌塘内陆水系为界，南部以唐古拉山与怒江流域为界，长江三角洲北部，地形平坦，水网密布，与淮河流域难以分界，通常以通扬运河附近的江都至拼茶公路为界；长江三角洲南部以杭嘉湖平原南侧丘陵与钱塘江流域为界。因淮河大部分水量也通过大运河汇入长江，从某种意义说，淮河也是长江的一条支流，如加上淮河流域，长江流域的面积则接近200万平方公里。
长江流域 跨越省区
长江干流流经青海、西藏、四川、云南、重庆、湖北、湖南、江西、安徽、江苏和上海计11个省级行政区，支流延伸至贵州、甘肃、陕西、河南、广西、广东、浙江与福建8个省级行政区部分地区，流域覆盖19个省级行政区。
长江流域 主要河流湖泊
长江流域面积达180万平方公里，约占中国陆地总面积的五分之一，淮河大部分水量也通过大运河汇入长江。长江流域面积超过1千平方公里的就有437条，超过3千平方公里的有170条，超过1万平方公里的有49条，超过5万平方公里的有雅砻江、岷江、大渡河、嘉陵江、乌江、沅江、湘江、汉江和赣江9条。雅砻江、岷江、嘉陵江和汉江流域面积超过10万平方公里。嘉陵江流域面积为16万平方公里，居第一位，汉江流域面积为15.9万平方公里，居第二位，汉江也是长江最长的支流。根据长江水利委员会的对长江水系的划分，长江流域共划分为11大水系，即4大干流水系、3大北岸水系和4大南岸水系。
主要支流水系的流域面积：长江支流流域面积1万平方公里以上的支流有49条，主要有嘉陵江、汉水，岷江、雅砻江、湘江、沅江、乌江、赣江、资水和沱江。总长1000公里以上的支流有汉江、雅砻江、沅江和乌江；流域面积5万平方公里的支流为嘉陵江、汉江、岷江、雅砻江、湘江、沅江、乌江和赣江；年平均径流量超过500亿立方米的有岷江、湘江、嘉陵江、沅江、赣江、雅砻江、汉江和乌江。
长江流域 主要河流湖泊
长江流域湖泊总面积约为15,200平方公里，接近中国湖泊总面积的五分之一。主要分布于可分为长江中下游平原，少量分布于滇北黔西高原和长江源区。中国五大淡水湖泊除洪泽湖外，其余均在长江中下游地区。长江中下游湖泊面积为14,073平方公里，约占长江流域湖泊总面积的93%；面积100平方公里以上的湖泊有13个，依次为鄱阳湖、洞庭湖、太湖、巢湖、华阳河水系湖泊、梁子湖、洪湖、石臼湖、南港湖、西凉湖、长湖、武昌湖、菜子湖等。
长江中下游湖泊大多数与长江相通，湖水位随长江水位高低而涨落，长江洪水涨落时有吞吐、调蓄洪水的作用。由于泥沙淤积和人工围垦，湖泊面积不断缩小，调蓄洪水的能力普遍降低。据统计，1949年中下游湖区湖泊面积共有25,828平方公里，到1977年仅余14,073平方公里，减少了45.5%。被誉为“千湖之省”的湖北，1949年时，在江汉平原上有湖泊609个，面积达4,707平方公里，目前仅余湖泊300个左右，面积仅2,050平方公里，减少了一半以上。
长江流域 主要河流湖泊
鄱阳湖为中国第一大淡水湖，位于江西省南昌市和九江市之间。面积3,913平方公里。湖周主要有赣江、抚河、信江、饶河（鄱江）、修水5条河流汇聚，北端与长江相通，为长江主要调蓄湖泊，汛期可调蓄洪水，枯水季节水流注入长江。湖滨平原为江西省的重要粮食、棉花产地和为中国重要的淡水养殖地之一。
在夏季梅雨季节，鄱阳湖汇集江西五大河流来水，水位高涨；在长江发生洪水时长江水倒灌。枯水期间，水位下降，许多丰水时被淹没的洲滩显露，为越冬的候鸟提供了丰富的食物，因此这里成为候鸟的天堂。鄱阳湖属于吞吐型湖泊，丰水期枯水期水位落差可以达到数十米；根据中国科学院南京地理与湖泊所王苏民老师98年的《中国湖泊志》鄱阳湖在水位21.69m丰水时，面积为2933km2.枯水水位10.20m时面积仅有146.0km2.
长江流域 主要河流湖泊
洞庭湖为中国第二大淡水湖，位于湖南省北部，南有湘江、资江、沅水、澧水四水汇入，北有松滋、太平、藕池，调弦（1959年已封堵）“四口”吞纳长江洪水，湖水由东面的城陵矶附近注入长江，为长江主要调蓄湖泊。1825年湖泊面积约6200平方公里，历来是长江最大的吞吐湖，对长江中下游平原防洪起着重要的调洪、滞洪作用。由于泥沙淤积和围垦造田，已分割为东洞庭湖、南洞庭湖、目平湖和七里湖等几部分。1995年实测面积仅为2625平方公里，随着退耕还湖的落实，湖区面积逐步扩大。目前，湖区耕地面积占湖南全省的六分之一，居住人口约占全省的九分之一。农作物主要有粮食、棉花、油菜，为中国重要的淡水养殖地之一。
太湖地处长江三角洲南部，位于江苏省和浙江省两省之间，面积2460平方公里，为中国第三大淡水湖。太湖南部、西部有东营溪、荆溪及长荡湖、滆湖水系汇入，京杭大运河贯穿北部和东部各支流港汊。湖水除少量经江阴市、太仓市的一些河道流入长江外，绝大部分水流向东流经江苏省、上海市诸湖泊调蓄后经黄浦江注入长江。太湖流域河网纵横交织，湖泊密布，组成了庞大的灌溉系统和内河水运网。其农业集约化水平居中国首位，盛产粮食、棉花、油菜、蚕丝、茶叶、水果等作物，为中国重要的淡水水产基地。
巢湖为中国第五大淡水湖，位于长江与淮河之间的安徽省中部，面积780平方公里。四周河流呈放射状汇人巢湖，经巢湖市南的湖口入裕溪河汇入长江。
滇北黔西高原湖区包括云南省北部、贵州省西部以及毗邻的四川省西部一带的高原湖泊，这类湖泊总面积约500平方公里，占长江流域湖泊总面积3.3％，主要湖泊有滇池、泸沽湖、程海、草海、邛海、马湖等，其中滇池位于云南省昆明市西南部，面积297平方公里，为云贵高原最大湖泊，湖的南部海口螳螂川为滇池唯一出口，亦即金沙江支流普渡河的上源，为云南省重要的水产基地。
长江流域 疾病
血吸虫病为长江流域流行性疾病。中国血吸虫病流行区分布在长江流域，包括长江干流区省份湖北省、湖南省、江西省、安徽省、江苏省、云南省、四川省、浙江省和上海市以及支流区省份福建省、广东省、广西壮族自治区。到2004年止，有血吸虫病患者84.3万人，其中晚期血吸虫病患者2.8万人，钉螺面积38.5亿平方米；已有广东省、上海市、广西壮族自治区、福建省和浙江省5省区市达到了血吸虫病传播阻断标准；尚未控制血吸虫病流行的109个县（市、区）全部集中于湖南、湖北、江西、安徽、江苏五省湖区和四川、云南两省山区。
嫩江省
嫩江省，簡稱嫩，為中華民國在東北地區北部的一個省，是国民政府所设東北九省之一，名义上的省会为齐齐哈尔市，省政府实际上设于沈阳市。
因国共内战，大部分地区从未被国民党政权统治，而属于中共解放区。1948年解放軍入瀋後，省政府机构自然溃散。
嫩江省 地理
全省面積為77,326平方公里。東面接合江省，南鄰松江省、吉林省和遼北省，西界興安省，北連黑龍江省。
以平原為主體，除了西邊接近大興安嶺是丘陵地外，全境都屬东北平原的一部分。呼蘭河和嫩江是主要河流，全境屬松花江的流域範圍。屬大陸性氣候，年雨量約在400公釐左右。西部靠大興安嶺地區則是草原氣候。
嫩江省 交通
國民政府時期的嫩江省相對東北其他省區而言，交通相對便利。
嫩江省 歷史沿革
嫩江省自古即是蒙古族、滿族等民族居住之地。清代齊齊哈爾為黑龍江將軍駐守之地，1907年（清光緒三十三年），設黑龍江省，齊齊哈爾為省會。1932年九一八事變爆發後，日軍入侵，黑龙江省成為了新成立的滿洲國領土，改設龍江省。
嫩江省 歷史沿革
1945年中國抗日戰爭勝利後，為免和原來的黑龍江省混淆，國民政府改稱「龍江省」為「嫩江省」，並於9月4日在重慶宣布任命彭濟群為嫩江省主席，主持在齊齊哈爾市組建嫩江省政府。與此同時，彭濟群在重慶成立嫩江省政府籌備處，開始策劃接收工作。彭濟群是留法水利专家，曾任中法大学教授，1930年3月曾任辽宁省建设厅厅长、葫芦岛港务处处长；1936年任国民政府华北水利委员会委员长。而中共在蘇聯的協助下，率先進入東北。11月9日，东北局派刘锡五、于毅夫、朱新阳、王光伟等十五名干部到达齐齐哈尔市。11月9日，中共嫩江地区工委在齐齐哈尔市成立，刘锡五任书记。11月14日，嫩江省政府在齐齐哈尔市宣告成立，于毅夫任主席，财政厅长刘靖。嫩江人民自卫军司令部改称东北人民自治军嫩江军区，王明贵任司令员，刘锡五兼政委。11月下旬，成立中共齐齐哈尔市委和齐齐哈尔市政府，朱光任书记，朱新阳任市长。11月27日，蘇聯通知中共地方黨、軍領導機關和武裝力量撤出齊齊哈爾，準備將城市移交給國民政府接管。
1945年12月30日，中共嫩江省工委、省政府、嫩江军区、齐齐哈尔市等党、政、军机关、部队撤离齐齐哈尔市，转移至甘南县城。
嫩江省 歷史沿革
1946年1月1日中共嫩江地区工委改为中共嫩江省工委，隶属东北局北满分局领导。
1946年1月21日，嫩江省主席彭濟群及其所率全體接收委員保安隊等由哈爾濱出發，抵達齐齐哈尔。1月24日正式成立省政府，並開始接管省政，由梁中权任民政厅厅长，苍宝忠任教育厅厅长，彭濟群兼任建设厅长，宁向南任财政厅长。
隨著蘇聯軍隊撤離東北，國軍和共軍在東北地區展開了激烈爭奪。4月22日蘇聯軍隊撤出齊齊哈爾。4月23日嫩江省政府頃刻瓦解。彭濟群率領部分省府人員逃奔瀋陽，建立嫩江省政府辦事處。共產黨將領黃克誠命令新四軍第3師一個團，在4月24日攻下齊齊哈爾。
1946年5月14日，中共嫩江省工委由中共北满分局划归中共西满分局领导。1946年6月30日至7月7日，嫩江省临时参议会在齐齐哈尔市召开，选举了嫩江省行政委员会，于毅夫、王明贵等十一人为行政委员，于毅夫当选为省政府主席兼省高等法院院长，车向忱、张瑞麟当选为省临时参议会正、副议长。倪志亮接任嫩江军区司令员。1946年7月，中共嫩江省工委改为中共嫩江省委。省委书记刘锡五兼嫩江军区政委，副书记邵式平兼嫩江军区副政委。
1946年12月，为适应战争环境的需要，中共西满分局决定撤销中共嫩江省委，成立中共嫩江、三肇（哈西）两个地委，由西满分局直接领导。
1947年2月2日，东北行政委员会常委会决定合并黑龙江省、嫩江省为黑龙江嫩江联合省，简称黑嫩省，任命于毅夫为黑嫩省政府主席、杨英杰为副主席。省府设在齐齐哈尔市，同时撤销中共黑龙江省委。西满分局和黑嫩省政府下辖五个地委、五个专署、一个市委与市政府。
1947年9月16日，黑嫩联合省撤销，恢复嫩江省与黑龙江省，并将原属黑龙江省的安达县划归嫩江省。同时，嫩江、三肇两地委（即二、四地委）合并成立中共嫩江省委，省委书记刘锡五（1948年10月20日由顾卓新接任），于毅夫任嫩江省政府主席。
1948年年底遼瀋會戰後，大部分地區為中共所控。11月2日解放軍正式進入瀋陽，中華民國嫩江省政府機構徹底瓦解。
1949年4月21日，东北行政委员会决定，撤销嫩江省，并入黑龙江省。1949年5月15日，两省机构正式合并。
嫩江省 行政區劃
民國三十六年（1947年）6月，國民政府公布東北九省的行政區域，嫩江省省會為齊齊哈爾市。
民國三十六年（1947年）6月，國民政府公布東北九省的行政區域，全省轄有1市、18縣、2旗，由於省境較小，不設行政督察區。由於本省因抗戰結束後，全境已被中共東北民主聯軍控制，故國民政府公佈的行政區劃並未得到執行。
湖南生物机电职业技术学院
28°08′23″N 112°54′47″E﻿ / ﻿28.139778°N 112.913082°E﻿ / 28.139778; 112.913082
湖南生物机电职业技术学院位于湖南省长沙市东郊芙蓉区境内，校址两处即南院位于东湖，北院位于马坡岭。
湖南生物机电职业技术学院由原长沙农校和湖南省机电工程学校于2001年5月28日合并组建，原名为湖南生物与机电工程职业技术学院，2003年2月22日更为现名。湖南省机电工程学校的前身为湖南省农业机械化学校(湖南省农机校)，创建于1958年；原长沙农校的前身为“修业学堂”，创建于1903年。
湖南生物机电职业技术学院 院系设置
截至2024年，湖南生物机电职业技术学院下分11个学院
史诗
史詩是一種莊嚴的文學體裁，內容為民間傳說或歌頌英雄功績的長篇敘事詩，它涉及的主題可以包括歷史事件、民族、宗教或傳說。
專家艾伯特·羅德和米爾曼·帕里主張經典的史詩基本上是口傳形式流傳的。在文字尚未出現時，史詩最初是純口述式記錄的，在傳達過程中，聽眾聆聽史詩後，會用口述形式將史詩世代相傳，隨著時間而增添情節，最後被整理、加工，以文字記載成為一部統一的作品。這類史詩的代表有荷馬的史詩作品《伊利亞特》和《奧德賽》。另一種為文學作家以特定的觀念目的有意識地編寫而成的「文學史詩」，這類史詩的代表有維吉爾的《埃涅阿斯紀》和約翰·彌爾頓的《失樂園》。Epyllion是另一種篇幅簡短的史詩，字源來自古希臘文ἐπύλλιον，意思是「小的史詩」。Epyllion一詞在十九世紀開始被使用，其敘述的內容通常是浪漫或神話的主題，經典的Epyllion例子包括《埃涅阿斯紀》第六卷中關於尼蘇斯和尤里烏魯斯的故事。另外，Epyllion亦指一些英國文藝復興時期的詩，特別是那些受奧維德影響的作品。
史诗
“史詩”這個詞在現代語文中，多用來指虛構的文藝作品，其特點是背景龐大、人物眾多，涉及大量的虛構地理，時間跨度大的敍事作品。典型的例子如《星球大戰》等，參見大河小說。
史诗 口述
在文字尚未出現時，史詩最初是純口述式記錄的，在傳達過程中，聽眾聆聽史詩後，會用口述形式將史詩世代相傳。二十世紀初期，艾伯特·羅德和米爾曼·帕里在研究巴爾幹半島的口傳史詩傳統中，採用並列模型（英語：）來解釋詩歌內容的組成。他們指出這些史歌通常由若干簡短情節構成，而每個情節之間的地位、吸引性及重要性都是對等的，而當表演者傳唱史詩的時候，這種結構有助記憶及重現史詩的情節。另外，兩人亦證明荷馬史詩最可能的書寫文本來源是由聽寫形式記錄下來。
史诗 特色
傳統史詩有幾個主要的特色：
傳統史詩的題材多為大眾所知的傳統故事，使觀眾能立即進故事情節而不至於感到迷惑。
史诗 列表
19世紀：
1801年：羅伯特·沙賽的《毀滅者塔拉巴》
1805年：羅伯特·沙賽的《瑪道克》
1807年：巴羅的《哥倫比亞德》
1808年：威廉·雷克的《米爾頓》
1810年：羅伯特·沙賽的《刻哈瑪的詛咒》
1814年：羅伯特·沙賽的《羅德里克，最後一個哥德人》
1817年：雪萊的《伊斯蘭的反叛》
1818年：濟慈的《恩底彌翁》
1818年：濟慈的《許佩里翁》
1820年：威廉·雷克的《耶路撒冷》
1824年：喬治·戈登·拜倫的《唐·璜》
1834年：亞當·密茨凱維奇的《塔德伍施先生》
1849年：埃利亚斯·伦罗特的《卡勒瓦拉》（据芬蘭神話编纂的民族史诗）
1853年：克列茨瓦爾德的《卡列維波埃格》（愛沙尼亞民族史詩）
1855年：亨利·沃茲沃思·朗費羅的《海華沙之歌》
1855年－1860年：維克多·雨果的《撒旦的末日》
1862年：維克多·雨果的《悲慘世界》
1872年：何塞·埃爾南德斯的《高喬人馬丁·菲耶羅》（阿根廷史詩）
1876年：赫爾曼·梅爾維爾的《克拉瑞》
1874年－1880年：詹姆士·湯姆森的《暗夜之城》
1888年：沃爾特·惠特曼的《草葉集》
20世紀：
1911年：G·K·卻斯特頓的《白馬之歌》
1934年：佩索阿的《使命》
1924年－1938年：尼可斯·卡山札基的《奧德賽：現代續篇》
1915年－1969年：艾茲拉·龐德的《詩章》
1921年－1949年：約翰·內哈特的《西部之圈》
1927年－1930年：安内·瓦巴尔纳的《佩科》（爱沙尼亚塞托人的民族史诗）
1946年－1958年：威廉·卡洛斯·威廉斯的《帕特生》
1950年－1970年：查爾斯·奧爾森的《馬克西穆斯的詩》
1954年：J·R·R·托爾金的《魔戒》
1956年：哈里·馬丁松的《安尼亞瑞》
1966年：加里·斯奈德的《山水無盡》
1977年：佐治·魯卡斯的《星球大戰》
1979年：楊牧的《吳鳳》
1982年：詹姆斯·梅里爾的《聖多弗變幻之光》
1990年：德里克·沃爾科特的《奧梅羅斯》
Protégé
Protégé（直译：「門生」），通常拼为“Protege”，是一个史丹佛大学开发的本体编辑和知识管理系統。
开发语言采用Java，属于开放源码软件。由于其优秀的设计和众多的插件，Protégé已成为目前使用最广泛的本体论编辑器之一。
Protégé 历史
第一个Protégé系统为1987年开发。
爱荷华州立大学
愛荷華州立科技大学（），通称愛荷華州立大學（），是一所位于美国愛荷華州艾姆斯以土地撥贈法案而创建的公立大学，优势学科包括農業、工程、营销和家政。
愛荷華州立大學在1879年建立了全美第一個州立獸醫學院，在1933年建立了統計實驗室，並且是世界上第一台电子计算机阿塔纳索夫-贝瑞计算机的诞生地。在卡内基教学促进基金会（Carnegie Foundation for the Advancement of Teaching）的報告中, 愛荷華州立大學為高研究活躍度(RU/VH)的研究型大學。
爱荷华州立大学 歷史
在土地撥贈法案实施的1862年以前，1856年艾奥瓦州议会上就通過了由州立法机关成立一座农学院和模范农庄的决定。1858年3月22日學院正式成立，而这座学院就被命名为愛荷華农学院及其模范农庄（Iowa Agricultural College and Model Farm）。在接受來自於約翰遜縣、科蘇特縣、馬歇爾縣、波爾克縣和斯托里縣的申请中，1859年的六月二十一日董事會選擇将學院建立在斯托里縣。
1862年，愛荷華州議會接受土地撥贈法案的規定，於1864年授予愛荷華農業學院作為土地撥贈機構。愛荷華農業學院在1879年建立了全美第一個州立獸醫學院，在1887年哈奇法案通過後，建立了農業和家政實驗站。1898年，更名為愛荷華州農械藝術學院（Iowa State College of Agricultural and Mechanic Arts）。1922年第一次舉行VEISHEA。
1959年7月4日，學院更名為愛荷華州立科技大學（Iowa State University of Science and Technology），通称爱荷华州立大学。
爱荷华州立大学 标志性建筑
愛荷華州立大學的校園，包含超過160幢樓宇。有許多建築已列入國家史蹟名錄，校園中央包括490畝（2.0平方公里）的樹木，植物，和建築物設計經典，主要特徵是20英畝（81,000平方米）的中央草坪，在1999年被美国景观设计师协会列為三個“獎章地點”的中央校園之一，另外兩個是耶魯大學和維吉尼亞大學。在托馬斯蓋恩斯(Thomas Gaines)的The Campus As a Work of Art書中，稱愛荷華州立大學校園，是全美二十五個最美麗的校園之一。
愛荷華州立大學于2008年迎来其150周年的纪念，现在的校园中拥有许多标志性建筑。
學校所在的艾姆斯市，在2010年被有线电视新闻网選為100個最適合居住的地方中的第9名。2012年被商業內幕選為美國10個最佳大學城當中的第2名。
爱荷华州立大学 学术
愛荷華州立大学以其在科学，工程和农学方面的专业见长，是世界上第一台电子计算机阿塔纳索夫-贝瑞计算机的诞生地，農業合作推廣服務的誕生地，而且有一部分的曼哈頓計劃在艾姆斯實驗室進行。2012年《美國新聞與世界報道》排名中，該校排名前50的机构有：全美43的工学院，其中生物和農業工程排名全美第5, 航太20, 材料24, 工業工程27, 化工32, 土木33, 電子電信38, 機械38, 環境41, 計算機43. 其他學院如：化學排名全美第38，統計全美第20，物理第48，獸醫學第17。愛荷華州立大學的八個學院(含研究生學院)提供了96個學士學位，115個碩士學位，和83個博士學位的學程，另有獸醫學位學程。
愛荷華州立大學由以下的學院组成:
除此之外，该校的研究生院有着基於此七学院的各领域的研究。
爱荷华州立大学 体育运动
愛荷華州立大學的校队别名旋風（Cyclones），其渊源可追溯到1895年。那年的龙卷风袭击频繁，而也正是在那年，愛荷華州立大学的队前往芝加哥和西北大学进行比赛，以客场36-0的比分横扫西北大学。芝加哥论坛报称之为“愛荷華的旋风蹂躏了埃文斯顿”。於是其校队由此得名。
大学的主色调为红色与金色。吉祥物于1954被确立为一只名为 Cy（读音为“赛”）的红头鸟。愛荷華州立旋风队属於国家大学体育协会（）中的I-A赛区，是12大联盟学校。
爱荷华州立大学 VEISHEA 狂歡
愛荷華州立大學也由於VEISHEA而著名，這是一個每年春天在校園內舉辦的娛樂和教育相結合的慶典。其名源自1922年慶典創辦之初的七個學院：獸醫（Veterinary Medicine），工程（Engineering），工業工程學（Industrial Science），家庭經濟（Home Economics），和農學（Agriculture）的首字母組合。其主辦者宣稱這項活動是世界上最大的由學生組織的文化慶典之一。
最近的幾年裡這項活動也被麻煩所困擾。在1988和1992年間失去約束的學生在韋爾奇大道（Welch Ave.）造成了騷亂（暴亂），使校方不得不取消了慶典舉行前禮拜四下午和禮拜五這段時間的傳統假期。然而麻煩依然不斷。在1997年，一位校外的未成年人被另一位校外人士刺死在一個大學聯誼舞會外。以此為鑒，從此在VEISHEA期間禁止飲酒。
爱荷华州立大学 VEISHEA 狂歡
在2004年，更是由於警察介入一個校外舞會而引起暴亂。由於這次的暴亂，當地政府宣佈將取消2005年的VEISHEA慶典，並加入一隻臨時警力監督以後進行的VEISHEA慶典。校傑佛利於2005年三月宣佈，狂歡慶典於2006年重新舉行，並將節目的重心由韋爾奇大道轉為校中心。2005年四月，在本該是VEISHEA慶典的週末，一些學生組織領導起700多名學生進行了遊樂場活動，並在社區的周圍建立起了三個公共遊樂場。“這是你的四月”則是另一個由學生會和眾多學生組織贊助的讓學生們感受校園氛圍的活動。
在2014年，一場暴亂導致VEISHEA暫停，同年八月校長宣布VEISHEA該名稱已被永久停用與退休。
机器学习
机器学习（英語：，简称ML）是人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法（要防止錯誤累積）。很多推论问题属于非程序化決策，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡詐騙、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、游戏和机器人等领域。机器学习在近30多年已发展为一门多领域科际整合，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、資訊理論等多门学科。
机器学习 定義
機器學習有下面幾種定義：
另外，電腦科學家湯姆·米切爾在其著作的Machine Learning一書中定義的機器學習為：
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.——Tom Mitchell，Machine Learning
机器学习 与其他领域的关系
作为一项科学事业，机器学习起源于人类对人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的探索。在AI作为学术领域早期阶段，一些研究者希望能让机器从数据中学习。他们尝试通过多种符号方法（symbolic methods）来解决这个问题，同时也采用了当时称为“神经网络”（neural networks）的方法。这些神经网络模型主要包括感知机（perceptrons）以及其他一些模型，后来发现这些模型实际上是统计学中广义线性模型（generalized linear models）的重新发明。此外，当时研究者还广泛使用概率推理（probabilistic reasoning）方法，尤其是在自动化医学诊断领域。
机器学习 与其他领域的关系
然而，随着学术界对逻辑和基于知识的（knowledge-based）方法日益强调，人工智能（AI）和机器学习之间逐渐产生了分歧。概率系统（probabilistic systems）也面临着数据获取和数据表示方面的理论与实际问题。到1980年左右，专家系统（expert systems）开始在人工智能领域占据主导地位，统计学方法逐渐被边缘化。在AI领域内部，符号学习（symbolic learning）或知识学习（knowledge-based learning）的研究依然继续，并催生了归纳逻辑编程（inductive logic programming，简称ILP）。而更为侧重统计方法的研究，则逐渐被归类到模式识别（pattern recognition）和信息检索（information retrieval）等领域，不再属于AI的核心研究方向。同时，神经网络（neural networks）的研究也在AI和计算机科学（computer science）领域被逐渐放弃。这条研究路径后来在AI和计算机科学之外继续发展，形成了以“联结主义”（connectionism）为代表的学派，由其他领域的研究者推动，如约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）、大卫·鲁梅尔哈特（David Rumelhart）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等人。他们的研究在1980年代中期取得了重要突破，其中以反向传播算法（backpropagation）的重新发现最为显著。
机器学习 与其他领域的关系
机器学习（Machine Learning，简称ML）在1990年代被重新整合并确立为独立的研究领域，并开始蓬勃发展。这一领域的目标也从最初追求实现人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），转变为解决实际中能够被有效解决的问题。研究重心逐渐远离了继承自AI的符号方法（symbolic approaches），转向了从统计学（statistics）、模糊逻辑（fuzzy logic）以及概率理论（probability theory）中借鉴的方法和模型。
机器学习 理论
学习器（learner）的核心目标之一是从经验中进行泛化（generalize）。在这一背景下，泛化指的是学习机器在经历了训练数据集（learning data set）之后，能够在新出现的、未曾见过的样本或任务上准确表现的能力。这些训练样本通常来自某个未知的概率分布（probability distribution，这个概率分布被认为能代表真实场景中事件的分布空间），学习器需要基于这些数据构建出一个一般化的模型，从而能够对新的情景或样本做出足够准确的预测。
机器学习 理论
对机器学习算法及其性能进行的计算分析，是理论计算机科学（theoretical computer science）的一个分支，称为计算学习理论（computational learning theory），通常通过概率近似正确学习模型（probably approximately correct learning，简称PAC Learning）实现。由于训练集（training sets）是有限的，而未来又充满不确定性，因此学习理论通常并不能绝对保证算法的表现；取而代之的是，通常会给出算法性能的概率性界限（probabilistic bounds）。偏差-方差分解（bias–variance decomposition）是一种用于量化泛化误差（generalization error）的方法。
机器学习 理论
为了获得最佳的泛化（generalization）性能，假设（hypothesis，也即模型）的复杂度应与数据背后的真实函数（function）的复杂度相匹配。如果假设的复杂度低于真实函数的复杂度，那么模型就会出现欠拟合（underfitting）的现象；在这种情况下，适当增加模型的复杂度可以降低训练误差（training error）。然而，如果假设的复杂度过高，模型又会面临过拟合（overfitting）问题，从而导致泛化能力下降。
除了研究性能界限（performance bounds）之外，学习理论的研究人员也关注学习的时间复杂度（time complexity）和可行性（feasibility）。在计算学习理论（computational learning theory）中，如果某个计算可以在多项式时间（polynomial time）内完成，那么就被视为是可行的（feasible）。关于时间复杂度，有两种类型的结果：
机器学习 分类
机器学习方法传统上被划分为以下几类，对应不同的学习范式（learning paradigms），具体取决于学习系统可获得的“信号”或“反馈”的类型：
机器学习 模型与方法
机器学习模型是一种数学模型，在经过某个数据集的“训练”之后，可以用于对新数据进行预测或分类。在训练过程中，学习算法会通过迭代不断调整模型的内部参数，以尽可能减少预测误差。广义上，“模型”一词可以指代不同层级的内容：既可以是某一类模型及其对应的学习算法，也可以是所有内部参数都已经调整完毕、训练完成的具体模型。
在机器学习系统中，已经研究和应用了多种类型的模型。为特定任务选择最合适的模型的过程被称为模型选择（model selection）**。
具体的机器学习模型有：
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs），又称联结主义系统（connectionist systems），是一类受动物大脑中生物神经网络启发而构建的计算系统。这类系统通过学习样本来完成任务，而通常不依赖于任何针对特定任务的预设规则。换句话说，它们是通过观察大量示例，逐步“学会”如何解决问题的。
机器学习 模型与方法
人工神经网络（ANN）是一种由多个相互连接的单元或节点构成的模型，这些节点被称为“人工神经元”，其灵感来源于生物大脑中的神经元。在人工神经网络中，每个连接类似于生物大脑中的突触，可以在人工神经元之间传递信息，也就是“信号”。
一个接收到信号的人工神经元可以对其进行处理，并将处理后的信号传递给与其连接的其他人工神经元。在常见的ANN实现中，神经元之间连接所传递的信号是一个实数，而每个人工神经元的输出是其所有输入的加权和经过某种非线性函数变换后的结果。
神经元之间的连接称为“边”（edges）。人工神经元和连接边通常都带有一个权重，这个权重会随着学习过程的进行而调整。权重决定了信号传递的强度，权重越大，信号越强。有些人工神经元还设有阈值：只有当接收到的总信号超过该阈值时，才会传递输出信号。
通常，人工神经元会被组织成不同的层（layers）。不同的层可能对输入执行不同类型的变换。信号从第一层（输入层）开始，一直传递到最后一层（输出层），过程中可能会多次经过中间的隐藏层。
机器学习 模型与方法
人工神经网络（ANN）最初的目标是模拟人脑的工作方式来解决问题。然而，随着时间的推移，研究重点逐渐转向如何高效地完成特定任务，这也导致了神经网络的发展逐渐偏离了生物学上的真实神经结构。
尽管如此，人工神经网络已经在众多领域得到了广泛应用，包括：
这些成功应用证明了神经网络在解决复杂、非线性问题方面的强大能力。
深度学习（Deep Learning）是指在人工神经网络中引入多个隐藏层（hidden layers）的一种方法。这种方法试图模拟人脑将光和声音转化为视觉和听觉的处理方式。深度学习在多个领域取得了显著成果，其中计算机视觉（computer vision）和语音识别（speech recognition）是其最成功的应用之一。
决策树学习（Decision Tree Learning）是一种使用决策树作为预测模型的方法，通过对一个对象的观察（表示在树的分支上），推导出该对象的目标值（表示在叶子节点上）。它是统计学、数据挖掘和机器学习中常用的一种预测建模方法。
机器学习 模型与方法
在决策分析（Decision Analysis）中，决策树可以被用来直观、明确地表示决策过程及其可能结果。而在数据挖掘（Data Mining）中，决策树不仅可以用来描述数据本身，其生成的分类树还可以作为后续决策的依据。
总结来说，决策树是一种结构清晰、解释性强的模型，适合处理既有分类又有回归问题。
随机森林回归（Random forest regression, RFR）属于基于决策树的模型范畴。RFR 是一种集成学习方法（ensemble learning method），它通过构建多个决策树并对其预测结果进行平均，从而提高预测的准确性并有效避免过拟合。
在构建决策树的过程中，RFR 采用自助采样法（bootstrapped sampling），也就是说，每棵决策树都是在训练集中随机抽取的一部分数据上进行训练的。这种训练方式的“随机性”有助于减少模型的偏差，使预测结果更加准确。
RFR 会生成相互独立的多个决策树，它既可以用于单一输出变量的回归问题，也可以用于多回归任务（multiple regressor task）。这种灵活性使得 RFR 能够被广泛应用于各种实际场景中。
机器学习 模型与方法
支持向量机（SVM），也称为支持向量网络（Support-Vector Networks），是一组用于分类（classification）和回归（regression）的监督学习方法。在给定一组训练样本的前提下，其中每个样本都被标注为属于两个类别之一，SVM 的训练算法会构建一个模型，用来预测新的样本属于哪个类别。SVM 是一种非概率性的二分类线性分类器，虽然也有像 Platt scaling 这样的扩展方法，可以使其应用于概率分类任务。
除了进行线性分类，SVM 还可以借助所谓的核技巧（kernel trick），高效地实现非线性分类。这种方法通过隐式地将输入映射到高维特征空间，使得在原本线性不可分的问题中，也能找到一个可分的超平面，从而实现更复杂的分类效果。
回归分析（Regression analysis）是一个涵盖广泛的统计方法集合，主要用于估计输入变量与其相关特征之间的关系。其中最常见的形式是线性回归（Linear Regression），通过一条直线来最优地拟合给定数据，这条线通常依据某种数学准则（如最小二乘法，Ordinary Least Squares）确定。
机器学习 模型与方法
为了减轻过拟合（overfitting）和偏差（bias）的问题，线性回归往往会结合正则化方法（regularization methods）进行扩展，例如岭回归（Ridge Regression）。
在面对非线性问题时，常用的替代模型包括：
这些模型能够更灵活地拟合和预测现实中复杂的数据关系。
多元线性回归（Multivariate Linear Regression）是在传统线性回归的基础上扩展而来的，用于同时处理多个因变量（输出变量）的情况。这种方法通过拟合一个多维线性模型，来估计一组输入变量与多个输出变量之间的关系。
多元线性回归特别适用于以下场景：
例如：
这种方法在处理复杂、关联性强的多输出问题时，能提供更全面和准确的建模能力。
机器学习 模型与方法
贝叶斯网络（Bayesian Network），又称信念网络（Belief Network）或有向无环图模型（Directed Acyclic Graphical Model），是一种概率图模型（probabilistic graphical model），它通过一个有向无环图（Directed Acyclic Graph,DAG）来表示一组随机变量之间的条件独立性关系。
例如，一张贝叶斯网络可以用于表示疾病与症状之间的概率关系。当给定一些症状时，可以利用该网络计算出不同疾病出现的概率，从而辅助判断可能的病因。
贝叶斯网络配有高效的推理与学习算法，能够处理复杂的概率推断任务。
进一步扩展：
这些图模型在医学诊断、语音识别、机器人决策等领域都有重要应用。
高斯过程（Gaussian Processes）是一种随机过程（stochastic process），其特点是：在该过程中，任意有限数量的随机变量都服从一个多元正态分布（multivariate normal distribution）。高斯过程依赖于一个预定义的协方差函数（covariance function）或称核函数（kernel），用于建模不同点之间的关系，这种关系取决于它们在空间中的位置。
在给定一组已观测的数据点（即输入-输出样本）后，我们可以通过这些已知点之间的协方差，以及它们与某个新的、未观测点之间的协方差，直接计算该新点的输出值的概率分布，这是高斯过程的核心能力之一。
高斯过程在贝叶斯优化（Bayesian Optimization）中非常受欢迎，常被用作替代模型（surrogate model），特别适合用于超参数优化（hyperparameter optimization）等任务。
合肥工业大学
合肥工业大学简称合工大，位于安徽省合肥市和宣城市，创建于1945年秋，1960年10月22日被中共中央批准为全国重点大学，是教育部直属高校，“211工程”、“985工程优势学科创新平台”重点建设高校，“世界一流大学和一流学科建设”高校，是一所以工科为主要特色，工、理、文、经、管、法、教育多学科的综合性高等院校。有屯溪路主校区（本硕博，校内教职工常称为南区，是相对于六安路而言，实际上翡翠湖校区更南）、翡翠湖新校区（本硕博）、六安路老校区（已废弃），以及宣城校区。
合肥工业大学 校史沿革
曾隶属燃料工业部（1950年）、煤炭工业部（1955年）、教育部（1960年）、第一机械工业部（1963年）、机械工业部（1982年），1998年至今为教育部直属全国重点大学。
合肥工业大学 校园环境
四个校区之中屯溪路校区（合肥市屯溪路193号）、翡翠湖校区（合肥经济技术开发区合肥大学城内）以及六安路校区位于安徽省会合肥市，宣城校区坐落在宣城市区南部。
位于屯溪路校区的主教学楼与东西附属楼是合肥工业大学最著名的建筑，建于1955年-1958年，其建筑风格受苏联影响，七层的主教学楼曾为合肥市第一高楼，学校校徽图案即为此建筑，现已列入安徽省文物保护单位。
合肥工业大学 组织机构
原安徽工学院院长资料不详。
合肥工业大学还设有86个实验室、60多个研究所、3个研究工程测试中心和1个中国国家甲级综合建筑设计研究院。经中国国家科技部批准在合肥工业大学建立了全国高校首家生产力促进中心。
合肥工业大学 文化传统
合肥工业大学以“培养德才兼备，能力卓越，自觉服务国家的骨干与领军人才”为人才培养总目标，以“厚德、笃学、崇实、尚新”为校训。
蚌埠市
32°55′3.45″N 117°22′56.70″E﻿ / ﻿32.9176250°N 117.3824167°E﻿ / 32.9176250; 117.3824167
蚌埠（）市，简称蚌，舊作、，别名珠城，是中华人民共和国安徽省下辖的地级市、安徽省重要枢纽城市、皖北地区的商贸中心、加工制造业中心与邮电通讯指挥调度中心。蚌埠位于华北平原南端京沪铁路和淮南铁路的交汇点，淮河穿城而过，临近凤阳、宿州。蚌埠市下辖龙子湖区、蚌山区、禹会区、淮上区四个市辖区，管辖怀远县、五河县和固镇县三个县，全市总面积5,952平方公里，其中市区面积601.5平方公里。全市户籍总人口379.52万人，常住人口329.64万人，其中城镇常住人口160万。市人民政府駐蚌山区东海大道3115号。
蚌埠素有“禹会诸侯地，淮上明珠城”之称。史载蚌埠地区“乃古采珠之地”，采珠船舶在此停留，该地设渡成埠，史称蚌埠渡，继而有蚌埠村、蚌埠集等称谓。因此，蚌埠又被誉为“珠城”。蚌埠依托淮河发展水运，是千里淮河第一大港口城市，蚌埠港现已发展成为拥有河海联运能力的综合性大港。
蚌埠市
蚌埠地区历史悠久，旧石器時代以来即有人类活动，最早可追溯至距今约3万年左右的五河西尤遗址。距今约7300年前的双墩遗址是新石器时代遗存，证明淮河流域是中国古代文明的发祥地之一。属于龙山文化中晚期的禹会村遗址，被认为与大禹会诸侯的传说有关。而蚌埠城区在近代迅速发展成为皖北地区的商贸重镇，主要得益于津浦铁路的通车与淮河水运的日趋兴盛，因此也有“火车拉来的城市”之说。1947年初蚌埠设市，直属安徽省，是安徽省第一个设市的省辖市。
蚌埠是国家区域中心城市、全国性综合交通枢纽、淮河流域中心城市、皖北地区中心城市、安徽省旅游中心城市、全国文明城市。同时，蚌埠也是淮河生态经济带核心城市、合芜蚌自主创新综合配套改革试验区核心城市。
蚌埠市 地名由来
古代，淮河出怀远荆山口至蚌埠地域，水流趋缓，水质清澈，水草繁盛，适宜河蚌繁殖，且蚌中出珠。清《凤阳府志》记载：“蚌步集在灵璧西南160里，乃古采珠之地。”
明洪武年間，钟离改為中立縣、臨淮縣，增設鳳陽縣；今蚌埠市區西屬懷遠縣，東屬鳳陽縣；今固鎮縣分屬宿州及懷遠、靈璧、五河、鳳陽縣。《尚书·禹贡》中记载：“泗滨浮磬，淮夷蠙珠暨鱼。”意即泗水附近产一种青石，可以雕琢磬，蠙就是蚌，此蚌出珠。采珠船舶在此停留，该地设渡成埠，史称蚌埠渡，继而有蚌埠村、蚌埠集等称谓。因此，蚌埠又称珠城。
蚌埠市 历史
蚌埠地区历史最早可追溯至距今约3万年左右的五河西尤遗址。夏代，现蚌埠西和怀远县属涂山氏国，市区东部属钟离国。
今蚌埠地域曾为淮夷族聚居区。传说大禹治水南下淮泗，在涂山娶涂山氏女为妻，并生启。位于涂山脚下禹会村的禹墟遗址，兼具黄河中下游和长江下游文化特征，表明4200多年前华夏文明即在蚌埠地区融合发展。
春秋戰國時期，今一市三縣地域曾分別為徐方、魯、宋、吳、越、楚等國的邑地。
秦朝建立後統一實行郡縣制，今淮河南岸懷遠、蚌埠地域屬九江郡曲陽、鍾離等縣分領，今淮河北岸懷遠、蚌埠、固鎮、五河地域為泗水郡蘄、徐等縣分領。後迭經變更，歷經西漢、東漢、兩晉南北朝、隋、唐、五代十國，至南宋寶祐五年（1257年），始置懷遠軍及荊山縣，轄今懷遠縣及蚌埠市區西部、固鎮縣一部，今蚌埠市區東部屬濠州鍾離縣；南宋咸淳七年（1271年）始置淮安軍及五河縣。南宋、金對峙時期，今固鎮縣先為宿州蘄縣、靈璧縣及泗州虹縣分領，後為宿州、靈璧、荊山、五河等縣分領。
元至元二十八年（1291年）撤銷懷遠軍，改荊山縣為懷遠縣，今蚌埠市區西屬懷遠縣，東屬鍾離縣；今固鎮縣為宿州及靈璧、五河、懷遠縣分領，五河縣屬泗州。
蚌埠市 历史
明洪武年間，鍾離縣先後改為中立縣、臨淮縣，增設鳳陽縣；今蚌埠市區西屬懷遠縣，東屬鳳陽縣；今固鎮縣分屬宿州及懷遠、靈璧、五河、鳳陽縣。
清同治二年(1863年)，劃鳳陽縣馬村溝以西、懷遠縣席家溝以東、靈璧縣後樓各一片地域為蚌埠轄地，在淮河北小蚌埠正街原鳳陽縣主簿衙署設立三縣司（後遷至淮河南老大街），為蚌埠最早的地方行政機構。三縣司脫離三縣所轄,直屬鳳陽府衙。同時，三縣司由三縣會委一名佐雜，帶10多名兵丁常駐蚌，專管蚌埠一方行政治安之事。最早的三縣司行政長官，由鳳陽人王福堂充任。三縣司機構主要負責處理民事糾紛,兼有司法、行政兩權。但縣司並不勤於政務。
1909年，津浦铁路蚌埠淮河桥开工建设。1911年淮河桥和蚌埠火车站建成后，逐渐形成较为繁华的地区。
蚌埠市 历史
1912年中華民國成立，首都南京，蚌埠的地理位置，决定了其保衛首都的重要軍事地位。民國元年，蚌埠為鳳陽縣轄區，三縣司廢。在蚌埠設置二區保衛團團防局，局長由蔣雲卿擔任，民國2年底，軍閥倪嗣沖在蚌督皖，靠警察機構代行地方政務，區團防局作為行政機構只徒具虛名。民國14年10月，直系軍及奉系軍在蚌埠爆發蚌埠戰鬥，民國16年北伐勝利後，團防局撤銷。鳳陽縣在蚌埠設區公所。區長有年更一次者，有數月更一次者。1929年1月，蚌埠曾籌備建市，並成立市政籌備處，由裴益祥主持。但至翌年春，該籌備處即撤銷。 民國21年，鳳陽縣改為自治區，將原17個區並為10個區，蚌埠為第七區，仍設區公所。民國24年，鳳陽縣行政區劃調並為4個區,蚌埠為其第二區，設區署。