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鳳庭苑
區議會議席分布

| 範圍／年度 | 2000-2003 | 2004-2007 | 2008-2011 | 2012-2015 | 2016-2019 | 2020-2023 |
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鳳庭苑: 鳳翔
參考文獻

1 2   (PDF). 差餉物業估價署. 2020-10  [2017-01-30]. （原始内容存档 (PDF)于2021-01-08）.
1 2 3 4  . 中原數據.   [2020-10-11]. （原始内容存档于2022-03-21）.
↑   (PDF). HA: 22. （原始内容 (PDF)存档于2002-08-09）.
↑  . 元朗大埔小巴線司機協會. 2019-12-29  [2019-07-24]. （原始内容存档于2020-08-07）.
外部連結

房委會物業位置及資料 鳳庭苑 （页面存档备份，存于）
房委會物業位置及資料 鳳庭苑 （页面存档备份，存于）
建設及建築物 － 房屋署工廠大廈 （页面存档备份，存于）
𨨏

：此条目的主题不是。
：本页有Unihan新版汉字：「」，這些可能會错误显示，詳见Unicode汉字。
𨨏（英語：）是一種人工合成的化學元素，其化學符號为Bh，原子序數为107。以丹麥物理學家尼爾斯·玻爾命名。𨨏是一種放射性極強的超重元素及錒系後元素，其所有同位素的半衰期都很短，非常不穩定，其中壽命最長的是270Bh，半衰期僅約61秒。
在元素週期表中，𨨏是位於d區塊的過渡金屬，為第7週期、第7族的成員。人們對𨨏的化學屬性並不完全瞭解，就目前實驗結果所知，𨨏符合7族中位於錸之下元素的特性。
概论 > 超重元素的合成

| 外部 |
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 基于澳大利亚国立大学的计算，核聚变未成功的可视化
超重元素的原子核是在两个不同大小的原子核的聚变中产生的。粗略地说，两个原子核的质量之差越大，两者就越有可能发生反应。由较重原子核组成的物质会作為靶子，被较轻原子核的粒子束轰击。两个原子核只能在距离足够近的时候，才能聚变成一个原子核。原子核都带正电荷，会因为静电排斥力而相互排斥，所以只有两个原子核的距离足够短时，强核力才能克服这个排斥力并发生聚变。粒子束因此被粒子加速器大大加速，以使这种排斥力与粒子束的速度相比变得微不足道。施加到粒子束上以加速它们的能量可以使它们的速度达到光速的十分之一。但是，如果施加太多能量，粒子束可能会分崩离析。
不过，只是靠得足够近不足以使两个原子核聚变：当两个原子核逼近彼此时，它们通常会融為一體约10−20秒，之後再分開（分開後的原子核不需要和先前相撞的原子核相同），而非形成单一的原子核。这是因为在尝试形成单个原子核的过程中，静电排斥力会撕开正在形成的原子核。每一对目标和粒子束的特征在于其截面，即两个原子核彼此接近时发生聚变的概率。这种聚变是量子效应的结果，其中原子核可通过量子穿隧效應克服静电排斥力。如果两个原子核可以在该阶段之后保持靠近，则多个核相互作用会导致能量的重新分配和平衡。
两个原子核聚变产生的原子核处于非常不稳定，被称为复合原子核（英语：）的激发态。复合原子核为了达到更稳定的状态，可能会直接裂变，或是放出一些中子来带走激发能量。如果激发能量太小，无法放出中子，复合原子核就会放出γ射线来带走激发能量。这个过程会在原子核碰撞后的10−16秒发生，并创造出更稳定的原子核。原子核只有在10−14秒内不衰变，IUPAC/IUPAP联合工作小组才会认为它是化学元素。这个值大约是原子核得到它的外层电子，显示其化学性质所需的时间。
概论 > 衰变和探测

粒子束穿过目标后，会到达下一个腔室——分离室。如果反应产生了新的原子核，它就会存在于这个粒子束中。在分离室中，新的原子核会从其它核素（原本的粒子束和其它反应产物）中分离，到达半导体探测器（英语：）后停止。这时标记撞击探测器的确切位置、能量和到达时间。这个转移需要10−6秒的时间，因此原子核需要存在这么长的时间才能被检测到。若衰变發生，衰變的原子核被再次记录，并测量位置、衰变能量和衰变时间。
原子核的稳定性源自于强核力，但强核力的作用距离很短，随着原子核越来越大，强核力对最外层的核子（质子和中子）的影响减弱。同时，原子核会被质子之间，范围不受限制的静电排斥力撕裂。强核力提供的核结合能以线性增长，而静电排斥力则以原子序数的平方增长。后者增长更快，对重元素和超重元素而言变得越来越重要。超重元素理论预测及实际观测到的主要衰变方式，即α衰变和自发裂变都是这种排斥引起的。几乎所有会α衰变的核素都有超过210个核子，而主要通过自发裂变衰变的最轻核素有238个核子。有限位势垒在这两种衰变方式中抑制了原子核衰变，但原子核可以隧穿这个势垒，发生衰变。
放射性衰变中常产生α粒子是因为α粒子中的核子平均质量足够小，足以使α粒子有多余能量离开原子核。自发裂变则是由静电排斥力将原子核撕裂而致，会产生各种不同的产物。随着原子序数增加，自发裂变迅速变得重要：自发裂变的部分半衰期从92号元素铀到102号元素锘下降了23个数量级，从90号元素钍到100号元素镄下降了30个数量级。早期的液滴模型因此表明有约280个核子的原子核的裂变势垒（英语：）会消失，因此自发裂变会立即发生。之后的核壳层模型表明有大约300个核子的原子核将形成一个稳定岛，其中的原子核不易发生自发裂变，而是会发生半衰期更长的α衰变。随后的研究发现预测存在的稳定岛可能比原先预期的更远，还发现长寿命锕系元素和稳定岛之间的原子核发生变形，获得额外的稳定性。对较轻的超重核素以及那些更接近稳定岛的核素的实验发现它们比先前预期的更难发生自发裂变，表明核壳层效应变得重要。
α衰变由发射出去的α粒子记录，在原子核衰变之前就能确定衰变产物。如果α衰变或连续的α衰变产生了已知的原子核，则可以很容易地确定反应的原始产物。因为连续的α衰变都会在同一个地方发生，所以通过确定衰变发生的位置，可以确定衰变彼此相关。已知的原子核可以通过它经历的衰变的特定特征来识别，例如衰变能量（或更具体地说，发射粒子的动能）。然而，自发裂变会产生各种分裂产物，因此无法从其分裂产物确定原始核素。
歷史 > 正式發現

位於德國達姆施塔特重離子研究所，由彼得·安布鲁斯特和哥特佛萊德·明岑貝格（英语：）為首的團隊於1981年首次確定性地成功合成𨨏元素。它們將鉻-54原子核加速撞擊鉍-209目標，並製造出5個𨨏-262同位素原子：
IUPAC/IUPAP鐨後元素工作小組在其1992年的報告當中將重離子研究所的團隊列為𨨏的正式發現者。
歷史 > 提出的命名

該德國團隊建議將該元素命名為Nielsbohrium，符號為Ns，以紀念丹麥物理學家尼爾斯·波爾。前蘇聯杜布納聯合核研究所的科學家卻曾經建議把第105號元素（現名為𬭊）命名為Nielsbohrium。德國的團隊希望在紀念波爾的同時，肯定杜布納團隊作為首次提出該冷核聚變反應的一方，從而解決命名爭議。杜布納團隊與德國團隊就此對107號元素的命名達成了共識。
在104至106號元素命名爭議的同時，國際純粹與應用化學聯合會（IUPAC）使用Unnilseptium（符號為Uns）作為臨時的系統化命名。1994年，IUPAC的一個委員會建議將107號元素命名為Bohrium（現名），而非Nielsbohrium，因為此前並沒有以某科學家的全名為元素取名的先例。發現者對此表示反對，並擔心這樣的名稱會和硼（Boron）混淆，特別是兩者的含氧阴離子的國際命名：Bohrate（𨨏酸鹽）和Borate（硼酸鹽）。這個問題交由IUPAC位於丹麥的分支處理，但最終的投票結果仍然決定使用Bohrium。鑒於國際上对104至107號元素名均存在較大分歧，1997年8月27日IUPAC在協商后正式對101至109號元素的重新英文定名，其中Bohrium一名成為了國際承認的107號元素的命名。虽然有关于硼酸盐和𨨏酸鹽的歧义，IUPAC之後并没有将𨨏酸鹽改稱。
全國科學技術名詞化學名詞審定委員會據此於1998年7月8日重新审定、公佈101至109號元素的中文命名，其中首次給出107號元素中文名：「𨨏」（bō，音同「波」），名稱源自IUPAC決定的英文名Bohrium，以紀念丹麥物理學家尼爾斯·波爾。
同位素

条目：𨨏的同位素
| 同位素 | 半衰期> 数值 | 半衰期> 来源 | 衰变方式 | 发现年份 | 发现方法 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 260Bh | 41 !41 ms |  | α | 2007年 | 209Bi(52Cr,n) |
| 261Bh | 12 !12.8 ms |  | α | 1986年 | 209Bi(54Cr,2n) |
| 262Bh | 84 !84 ms |  | α | 1981年 | 209Bi(54Cr,n) |
| 262mBh | 9 !9.5 ms |  | α | 1981年 | 209Bi(54Cr,n) |
| 264Bh | 1070 !1.07 s |  | α | 1994年 | 272Rg(—,2α) |
| 265Bh | 1190 !1.19 s |  | α | 2004年 | 243Am(26Mg,4n) |
| 266Bh | 10600 !10.6 s |  | α | 2000年 | 249Bk(22Ne,5n) |
| 267Bh | 22000 !22 s |  | α | 2000年 | 249Bk(22Ne,4n) |
| 270Bh | 144000 !2.4 min |  | α | 2006年 | 282Nh(—,3α) |
| 271Bh | 2900 !2.9 s |  | α | 2003年 | 287Mc(—,4α) |
| 272Bh | 8800 !8.8 s |  | α | 2005年 | 288Mc(—,4α) |
| 274Bh | 57000 !57 s |  | α | 2009年 | 294Ts(—,5α) |
| 278Bh | 690000 !11.5 min? |  | SF | 1998?年 | 290Fl(e−,νe3α)? |
如同其他高原子序的超重元素，𨨏的所有同位素都具有極高的放射性，壽命短暫，非常不穩定。𨨏的一些同位素已在實驗室中成功合成，所用方法有兩種：高速撞擊兩種原子核以產生核聚變，或製造出更高的元素並觀測其衰變產物。目前正式發現了的𨨏同位素有11種，質量數分別為260–262、264–267、270–272、274，其中壽命最長的是𨨏-270，半衰期約61秒，而𨨏-262擁有已知的亞穩態。這些同位素都會經α衰變，然而某些仍未被發現的𨨏同位素理論上會進行自發裂變。
同位素 > 穩定性與半衰期

較輕的𨨏同位素一般有較短的半衰期。260Bh、261Bh、262Bh、262mBh和263Bh的半衰期在100毫秒以下。同位素264Bh、265Bh、266Bh和271Bh較為穩定，半衰期在1秒左右，而267Bh和272Bh則有大約10秒的半衰期。質量最高的同位素最為穩定，其中270Bh和274Bh分別有大約61秒和54秒的半衰期。未知的273Bh和275Bh同位素預期將會有更長的半衰期，分別為90分鐘和40分鐘。值得注意的是，在被發現之前，理論預計的274Bh半衰期也長達90分鐘左右，但最終實際只有54秒。
高質子量的260Bh、261Bh和262Bh是直接由冷核聚變產生的，262mBh和264Bh則是在䥑和錀的衰變鏈中被發現的。高中子量的266Bh和267Bh是通過向錒系元素目標進行放射產生的。中子量最高的四個同位素270Bh 、271Bh 、272Bh 和274Bh分別是在282Nh、287Mc和288Mc和294Nh的衰變鏈中發現的。後七個同位素的半衰期在8毫秒至1分鐘不等。
同位素 > 同核異構體

𨨏的唯一一個確定的同核異構體出現在262Bh。直接和成262Bh會產生兩種狀態：基態和一個同核異能態。已證實，基態會經α衰變，放射的α粒子能量為10.08、9.82和9.76 MeV，半衰期為84毫秒。激發態也通過α衰變，放射的α粒子能量為10.37和10.24 MeV，半衰期為9.6毫秒。
化學特性 > 推算

𨨏預計是元素週期表中6d系過渡金屬的第四個元素，也是7族元素中最重的一個，位於錳、鍀和錸之下。該族的所有元素都擁有明顯的+7氧化態，其穩定性隨著質量的增加而提升。因此𨨏也預計會有穩定的+7態。鍀同時也有穩定的+4態，而錸擁有穩定的+4和+3態。𨨏也有可能擁有這些較低的氧化態。
該族的重元素會形成具揮發性的七氧化物M2O7，所以𨨏應該會形成具揮發性的Bh2O7。這個氧化物應該會在水中溶解，形成高𨨏酸HBhO4。錸和鍀在其氧化物的鹵化反應後能夠形成鹵氧化物MO3Cl，所以BhO3Cl也可能會在這種反應中產生。該族較重元素的氧化物在氟化反應會產生MO3F和MO2F3，而錸則另外會形成ReOF5和ReF7。因此，𨨏也應會產生這些氟氧化物，從而證實它會延續7族元素的化學特性。
化學特性 > 化學實驗

1995年第一次嘗試分離𨨏元素的實驗以失敗告終。
儘管相對論效應頗為重要，不過107號元素仍然是個典型的7族元素，這在2000年得到證實。
2000年，保羅謝爾研究所的團隊利用267Bh原子進行了化學反應。這些𨨏原子是Bk-249和Ne-22離子的融合產物。這些原子在經過熱能化後，與HCl/O2混合物反應，並形成一種具揮發性的氯氧化物。這條反應也同時產生了同族的較輕元素鍀（同位素為108Tc）及錸（同位素為169Re）。測量出來的吸附等溫線明確指出一種揮發性氯氧化物的產生，其特性和氯氧化錸相似。這證實𨨏是一個典型的7族元素。
| 化学式 | 名稱 |
| --- | --- |
BhO3Cl: 氯氧化𨨏
参考书目

Beiser, A.  6th. McGraw-Hill. 2003. ISBN 978-0-07-244848-1. OCLC 48965418.
Hoffman, D. C.; Ghiorso, A.; Seaborg, G. T. . World Scientific. 2000. ISBN 978-1-78-326244-1.
Kragh, H. . Springer. 2018. ISBN 978-3-319-75813-8.
外部連結

元素𨨏在洛斯阿拉莫斯国家实验室的介紹（英文）
—— 𨨏（英文）
元素𨨏在The Periodic Table of Videos（諾丁漢大學）的介紹（英文）
元素𨨏在Peter van der Krogt elements site的介紹（英文）
WebElements.com – 𨨏（英文）
Los Alamos National Laboratory – Bohrium（页面存档备份，存于）
Properties of BhO3Cl
| --- | --- |
：各地 :  德国 
基于在杜布纳联合原子核研究所中设置的杜布纳充气反冲分离器，用于产生超重元素的装置方案。在检测器和光束聚焦装置内的轨迹会因为前者的磁偶极（英语：）和后者的四极磁体（英语：）而改变。
第107號元素最初被建議以丹麥核物理學家尼爾斯·玻爾命名為Nielsbohrium（Ns）。IUPAC其後將其改名為現名Bohrium（Bh）
線性判別分析

线性判别分析（英語：，縮寫：LDA）是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。
LDA与變異數分析（ANOVA）和迴归分析紧密相关，这两种分析方法也试图透过一些特征或测量值的线性组合来表示一个因变量。然而，變異數分析使用类别型的自变量和连续型的因变量，而判别分析則使用连续型自变量和类别型因变量（即类标签）。邏輯斯諦迴歸和概率迴归比變異數分析更类似于LDA，因为他们也是用连续型自变量来解释类别型因变量。LDA的基本假设是自变量是常态分布的，当这一假设无法满足时，在实际应用中更倾向于用上述的其他方法。
LDA也与主成分分析（PCA）和因素分析紧密相关，它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。 LDA明确地尝试在不同数据类之间建立模型，而PCA則不考虑类别上的不同（只是在保留大部分訊息的前提下降低维度數），因素分析則是根据相異處而非相同處来建立特征组合。判别分析跟因素分析的差異还在于，它不是一个相互依存技术：即必须区分出自变量和因变量（也称为准则变量）的不同。
當自变量每一次的观察测量值都是连续量的时候，LDA能發揮作用。如果是处理类别型自变量，与LDA相对应的技术称为判别反应分析。
二类LDA

考虑在已知类別 y 中每一个对象或事件的一组观察量 {\vec {x}}（也称为特征、属性、变量或测量）；这一组样本称为训练集。分类问题即為在给定观察量  {\vec {x}} 为 y 类的情況下找一个良好的预测器，使得任意具有相同分布的样品（未必来自训练集合）都能被正确地判断。
LDA 的方法是，透过假设条件概率密度函数 p({\vec {x}}|y=0) 和  p({\vec {x}}|y=1) 都是正态分布，分别具有均值和协方差 \left({\vec {\mu }}_{0},\Sigma _{0}\right) 和  \left({\vec {\mu }}_{1},\Sigma _{1}\right)。根据这一假设，贝叶斯最佳解决方案是如果预测点的可能性比率之对数值低于某一阈值 T，其就属于第二类：
如果没有任何进一步的假设，所得到的分类器称为QDA（二次判别分析）。
相反地，LDA做出额外简化的同方差性假设（即不同类之间的协方差相同， \Sigma _{0}=\Sigma _{1}=\Sigma ），并且协方差是满秩的。在这种情况下，可以消掉一些项：
如此一來，上面的判断准则就变成了判断点积的阈值是否大於某常數 c
而
这意味着，一个输入  {\vec {x}} 属于类 y 的标准就纯粹成为一个已知观察值的线性组合的函数。
从几何学的角度来看这个结论通常会有些帮助：判断一个输入  {\vec {x}} 是否为类 y 的标准就是一个将多维空间上的点  {\vec {x}} 投影到向量  {\vec {w}}（我们仅仅考虑其方向）的函数。换句话说，如果相对应的  {\vec {x}} 位于一个垂直于  {\vec {w}} 的超平面的某一侧，那么观察值就属于y类。平面的位置由阈值c来决定。
k类正则判别分析

正则判别分析法（CDA）寻找最优区分类别的坐标轴（k-1个正则坐标，k为类别的数量）。 这些线性函数是不相关的，实际上，它们通过n维数据云定义了一个最优化的k-1个空间，能够最优的区分k个类（通过其在空间的投影）。详细请参见下面的“多类LDA”。
费舍尔的线性判别

费舍尔的线性判别和LDA的叫法往往是可以互换使用，尽管费舍尔最早的文章实际上描述了一个稍微不同的判别，他没有作出一些类似LDA所作的假设，比如正态分布的各类或者相等的类协方差。
假设观察的两个类分别有均值 {\vec {\mu }}_{0},{\vec {\mu }}_{1}和协方差 \Sigma _{0},\Sigma _{1}。那么特征的线性组合 {\vec {w}}\cdot {\vec {x}}将具有均值 {\vec {w}}\cdot {\vec {\mu }}_{i}和协方差 {\vec {w}}^{T}\Sigma _{i}{\vec {w}} 其中 i=0,1。费舍尔把区分这两类分布的规则为类间方差与类内方差的比率：
从某种意义上说，这一方法是测量类标签的信噪比。它可以显示，当满足如下条件时，会产生最大的区分
当LDA的假设满足时，上述方程式就是LDA。
一定要注意的矢量 {\vec {w}}是判别超平面的法线。 以二维空间为例，能区分两类的最优线就是与 {\vec {w}}。
一般来说，要判别数据点投影到 {\vec {w}}；然后从一维分布中选取区分数据的最佳阈值。选取阈值没有通用的规则。然而，如果两类的投影点显示出近似的分布，那么选取两个均值的投影 {\vec {w}}\cdot {\vec {\mu }}_{0}和 {\vec {w}}\cdot {\vec {\mu }}_{1}之间的超平面是比较合适的。在这种情况下， {\vec {w}}\cdot {\vec {x}}>c条件下的阈值参数c可以明确表达为：
大津算法与费舍尔的线性判别有些相关，它的建立是通过最优选取黑白间的阈值，来二元化灰度图像中像素的直方图，既能使黑白像素两类间的方差最大化，又能使两类内各自的方差最小化。
多类LDA

当出现超过两类的情况时，可以使用由费舍尔判别派生出的分析方法，它延伸为寻找一个保留了所有类的变化性的子空间。这是由C.R.Rao总结出来的。假设，C个类中每一个类都有均值 \mu _{i}和相同的协方差 \Sigma 。 那么，类间的变化可以通过类均值的协方差来定义
这里 \mu 是各类均值的均值。在 {\vec {w}}的方向区分类有下式给出
这意味着如果 {\vec {w}}是 \Sigma ^{-1}\Sigma _{b}的特征向量，等同于用对应的特征值进行分类。
如果 \Sigma ^{-1}\Sigma _{b}是可对角化矩阵，特征之间的变化性就会被保留在C-1个最大特征值对应的特征向量构成子空间内（因为  \Sigma _{b}最大可能的秩是C−1）。与PCA相同，这些特征向量的主要用途是缩减特征数。较小的特征值对应的特征向量对训练数据的选择非常敏感，所以常常需要使用下段中描述的调整方法。
如果只是为了分类，而不需要降维，还有一些替代技术可用。例如，多个类本身就是分离的，可用费舍尔判别或者LDA对每个区进行分类。一个常见的例子是“一个对其余”，指的是从一个类里出来的点，放入一组里，其他的归入另一组，这就可以用LDA。这将导致C类分类器，它的结果是组合在一起的。另一个常见的方法就是配对分类，给每一对类别创建一个分类器（总共有C(C−1)/2个分类器)，再将每个分类器的结果综合得到最终结果。
增量LDA

要实现典型的LDA技术前提是所有的样本都必须提前准备完毕。但有些情况下，没有现成的完整数据集或者输入观察数据是流的形式。这样，就要求LDA的特征提取有能力随着观察新样本的增加而更新LDA的特征，而不是在整个数据集上运行算法。例如，在移动机器人或实时脸部识别等实时应用中，提取的LDA特征能随着新观察值实时更新是非常重要的。这种能够通过简单观察新样本来更新LDA特征的技术就叫做增量LDA算法，在过去二十年里，它已经被广泛的研究过。Catterjee和Roychowdhury提出了一种增量自组织LDA算法来更新LDA特征。另外，Demir和Ozmehmet提出利用误差改正和赫布学习规则的线上本地学习算法来更新LDA特征。最后，Aliyari等人提供了快速增量LDA算法。
实际使用

在实际中，类的均值和协方差都是未知的。然而，它们可以从训练集合中估算出来。最大似然估计和最大后验概率估计都可以用来替代上述方程里面的相应值。虽然协方差的估值在某种意义上是最优的，即使对类的正态分布假设是正确的，也并不能表明用这些估值替换得到的判别是最优的。
另一个应用LDA和费舍尔判别的复杂情况是，每个样品测量值的数量（即每个数据向量的维度）超过类中的样品数量。在这种情况下，协方差估值不是满秩，因此不能取逆。有几种方法可以应对这种情况。一种是在上述公式中使用广义逆阵替代通常的逆矩阵。不过，先把问题投影到 \Sigma _{b}构成的子空间上可以得到更好的数字稳定性。另一个处理小样本的策略是，用协方差矩阵的收缩估算，可以表达为以下数学式
这里 I的单位矩阵， \lambda 是的收缩度或归一参数。这产生了归一判别分析或收缩判别分析的框架。
此外，在许多实际情形中线性判别是不合适的。 LDA和费舍尔判别可以通过核函数扩展到非线性分类。原始的观察值有效的映射到一个高维的非线性空间里。在这个非线性空间里的线性分类，就相当于在原始空间里面的非线性分类。最常用的例子就是核函数费舍尔判别。
LDA可以推广到多类判别分析，其中c变为一个具有N个可能状态，而不是两个状态的类别变量。类似地，如果各类的条件概率密度  p({\vec {x}}\mid c=i)都是正态分布有共同的协方差，那么 P(c\mid {\vec {x}})的充分统计量就是协方差逆矩阵在N个均值构成的子平面上仿射的N个投影值。这些投影值可以通过解广义特征值问题来找到，分子是以均值为样本构成的协方差矩阵，分母是共有协方差矩阵。详情参见上述“多类LDA”。
应用领域

除了下面给出的实例，LDA应用于市场定位和产品管理。
应用领域 > 破产预测

在基于财务比率和其他金融变量的破产预测中，LDA是第一个用来系统解释公司进入破产或存活的统计学工具。尽管受到财务比率不遵守LDA正态分布假设的限制，Edward Altman的1968年模型仍然是实际应用的领先者。
应用领域 > 脸部识别

在计算机化的脸部识别中，每一张脸由大量像素值表达。 LDA在这里的主要作用是把特征的数量降到可管理的数量后再进行分类。每一个新的维度都是模板里像素值的线性组合。使用费舍尔线性判别得到的线性组合称为费舍尔脸，而通过主成分分析（PCA）得到称为特征脸。
应用领域 > 市场营销

在市场营销，判别分析曾经常用于通过市场调查或其他数据收集手段，找出那些能区分不同客户或产品类型的多个因素。如今用的更多的是邏輯斯諦迴歸或其他方法。在市场营销中使用判别分析的具体步骤如下描述：
制定问题并收集数据 --识别消费者评估产品的一些显著属性一 用定量市场研究技术（例如市场调查）从潜在消费者中收集关于他们对产品所有属性的评分数据。数据收集阶段通常是由专业的市场调查公司完成的。调查人员选择一系列属性，请参与者对他们给出1到5（或者1到7，1到10）的评分。通常选5到20个属性。通常包括：易用度，重量，准确度，耐用性，色彩度，价格，或尺寸。根据研究的产品选择不同的属性。在调查中对所有的产品都问相同的问题。多个产品的数据编码后，输入统计分析程序，比如R，SPSS或SAS。（这一步与因子分析法一样）。
估计的判别函数的系数并确定统计显著水平和有效性 --选择适当的判别分析方法。直接的方法涉及估计判别函数，以便所有的预测器同时被评估。逐步的方法顺序进入的预测器。当因变量只有两类或状态时，适用两组的方法。因变量多于三个是，用多类判别方法。在SPSS或者SAS里的F统计包，用Wilks's Lambda检验显著水平。最常用的有效性检验方法是，将样本分为两组：估计/分析样本和验证样本。估计样本用来构建判别函数，验证样本构建分类矩阵，其中包括正确分类和不正确分类的数量。正确分类案例的百分比称为命中率。
将结果画在二维图里，定义维度，并解释结果。统计程序（或相关模块）会将结果做出图。图中包括每个产品（通常为二维空间）。每个产品之间的距离表明他们不同的程度。研究者必须给每个维度注明标签。整个过程需要主观判断，非常具有挑战性。参见感知映射。
应用领域 > 生物医学研究

判别分析在医学的主要应用是评估患者的严重程度和对疾病结果的预后判断。比如，在回顾分析中，根据患者的病情分为几组：轻微，中度和严重。通过对临床和实验室分析结果的研究，揭示被研究组中哪些变量是统计上不同的。使用这些变量建立判别函数，帮助将未来的患者客观的划分到轻微，中度和严重的类别里。
在生物学中，类似的原则被用以划分和定义不同的生物对象。例如，用傅立叶变换红外光谱定义沙门氏菌的噬菌体类别，检测大肠杆菌的动物来源以研究它的毒力因子 等。
应用领域 > 地球科学

这种方法可用于区分蚀变带。例如，当很多带的不同数据都现成时，判别分析可以从数据中找到模式并有效的对它分类。
参考

数据挖掘
决定树学习
因素分析
核函数费舍尔判别分析
邏輯斯諦迴歸
多维标度
模式识别
感知器
偏好回归
二次分類器
引用

1 2  Fisher, R. A. (1936).
↑  McLachlan, G. J. (2004).
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1 2  Martinez, A. M.; Kak, A. C. (2001).
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扩展阅读

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Npm

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開發者: 艾萨克·施吕特、福里斯特·诺维尔、罗伯特·科瓦尔斯基、多梅尼克·德尼科拉、蒂姆·奥克斯利、埃文·马尔等
当前版本: 11.0.0（2024年12月16日；穩定版本）  
源代码库: github.com/npm/cli  
编程语言: JavaScript
平台: Linux macOS Windows
许可协议: 艺术许可协议2.0  
网站: www.npmjs.com/ 
npm（全称 Node Package Manager，即“node管理器”）是Node.js預設的、用JavaScript編寫的軟體套件管理系統。
历史

npm完全用JavaScript写成，最初由艾萨克·施吕特（Isaac Z. Schlueter）开发。艾萨克表示自己意识到“模块管理很糟糕”的问题，并看到了PHP的PEAR与Perl的CPAN等软件的缺点，于是编写了npm。
2020年3月16日，GitHub CEO Nat Friedman 宣布 GitHub 已签署收购 NPM（npm 背后的公司）的协议，并表示 npm 加入 GitHub 后会继续免费提供公共软件注册中心服务。
说明

npm会随着Node.js自动安装。npm模块提供了一个名为“registry”的查询服务，用户可通过本地的npm命令下载并安装指定模块。此外用户也可以通过npm把自己设计的模块分发到registry上面。
registry上面的模块通常采用CommonJS格式，而且都包含一个JSON格式的元文件。截至2016年7月，npm的registry上面已经注册了超过280,000个模块。
npm的模块以“”的原则注册，各模块作者不会发生混乱。然而一旦有人撤回自己发布的模块，那么不仅会使那个模块的项目出现问题，还会带来安全风险。例如有一個模組叫做「left-pad」，其中只有一個字串對齊的功能。但是，當作者把它從registry裡面移除之後，許多模組便無法正確組建。
npm的registry没有审核机制，因此会存在一些低质量、不安全甚至有害的模块，然而npm服务器的管理员也可以删除有害模块并阻止不怀好意的用户。
另外也有人为npm制作了统计功能，这样可以让开发者了解各模块的使用情况，帮助他们选择合适的模块。
使用

npm可以管理本地项目的所需模块并自动维护，也可以管理全局安装的JavaScript工具。
如果一个项目中存在package.json文件，那么用户可以直接使用npm install命令自动安装和维护当前项目所需的所有模块。在package.json文件中，开发者可以指定每个的版本范围，这样既可以保证模块自动更新，又不会因为所需模块功能大幅变化导致项目出现问题。开发者也可以选择将模块固定在某个版本之上。
在中国大陆，由于防火长城的干扰，开发者可能需要更换软件源才能正常下载和安装模块。
意外

条目：npm left-pad事件和Peacenotwar
2016年3月，Azer Koçulu移除了他受歡迎的 left-pad 套件。儘管 left-pad 在三小時後重新發布，但它造成了廣泛的破壞。npm之後修改了有關政策，以防止將來發生類似事件。
2022年3月，布蘭登·野崎·米勒發布了包含惡意代碼的 node-ipc 套件版本。使用 node-ipc 的 Vue.js 沒有將其套件固定到安全版本，這意味著 Vue.js 的部分用戶可能會受到惡意代碼的影響。
外部連結

官方网站
比容

比容（英語：， \nu ）是某單位質量的特定物質所佔的體積。比容是一物質的內含性質(强度性质)，配合其他內含性質就可以描述一簡單熱力學系統的狀態。使用比容也可以在不需得知系統實際工作體積（可能是實際體積難以量測或是不重要）的條件下，分析一個熱力學系統。
在气象学中一般以符号 α  来表示空气的比容。
一物質的比容是其密度的倒數，比容的單位可表示為 {\frac {m^{3}}{kg}}、  {\frac {ft^{3}}{lbm}}、 {\frac {ft^{3}}{slug}}或 {\frac {mL}{g}}：
其中 V為體積， m為質量， \rho 為物質的密度。
對於理想氣體而言
其中 {\bar {R}}為個別氣體常數， T為絕對溫標下的溫度，而 P為氣體的壓力。
上述是以理想气体状态方程 PV={nRT}為基礎，而物质的量為



n
=
m

/

M


{\textstyle n=m/M}

。
應用

比容常用在：
摩尔体积
體積 (熱力學)
偏莫耳性質
比容是材料特性，定義為一公斤特定物體佔有的體積（單位為立方公尺）。SI制下的單位是立方公尺每公斤（m3/kg或m3·kg−1）。
有時比容會表示為每克特定物體佔有的體積（單位為立方公分），此時的單位是立方公分每公克（cm3/g或cm3·g−1）。若要將m3/kg轉換到cm3/g，乘以1000即可。
比容和密度成反比。若物體密度加倍，比容減半。
氣體的密度會隨溫度變化，而液體和固體一般來說會視為不可壓縮，其密度對溫度的變化很小。而比容是密度的倒數。因此在處理氣體時需仔細考慮，溫度的小變化也可能會讓比容變化。
人體血液的平均密度是1060 kg/m3，對應的比容為0.00094 m3/kg。此數值接近水的比容：0.00100 m3/kg.。
混合物的比容

非理想溶液的比容是各成份偏比容（英语：）的和。
M是混合物的莫耳質量，可以代替體積，因為這是系統的內含性質。
常見物質的比容

以下是一些物質的比容，在標準壓力和溫度下，也就是在0 °C (273.15 K, 32 °F)，1大氣壓(101.325 kN/m2, 101.325 kPa, 14.7 psia, 0 psig, 30 in Hg, 760 torr)。
| 物質名稱 | 密度> (kg/m3) | 比容[可疑]> (m3/kg) |
| --- | --- | --- |
| 空氣 | 1.225 | 0.816 |
| 冰 | 916.7 | 0.00109 |
| 水 | 1000 | 0.00100 |
| 鹽水 | 1030 | 0.00097 |
| 汞 | 13546 | 0.00007 |
| R-22* | 3.66 | 0.273 |
| 氨 | 0.769 | 1.30 |
| 二氧化碳 | 1.977 | 0.506 |
| 氯氣 | 2.994 | 0.334 |
| 氫氣 | 0.0899 | 11.12 |
| 甲烷 | 0.717 | 1.39 |
| 氮氣 | 1.25 | 0.799 |
| 蒸氣* | 0.804 | 1.24 |
*數值不是在標準溫度和壓力下
參考資料

↑  Cengel, Yunus A.; Boles, Michael A. . Boston: McGraw-Hill. 2002: 11. ISBN 0-07-238332-1.
↑  Silverthorn, Dee. . Pearson. 2010. ISBN 978-0-321-55980-7.
↑  .   [April 14, 2013].
长深高速动车组列车

| 长深高速动车组 |
| --- | --- |

概述
开行日期: 2012年4月1日
所属铁路局: 广州局集团
担当客运段: 长沙客运段 广州客运段 深圳客运段
当前车次: G6001-6002 G6011-6022 G6026-6032 G6037-6040
列车等级: 高速动车组列车
运行区间: 岳阳东站/长沙南站 ↔ 深圳北站/福田站/深圳坪山站/广州南站
主要停站: 株洲西站、衡阳东站、郴州西站、韶关站、广州南站、虎门站、光明城站、深圳北站
途经: 京广高速铁路 广深港高速铁路 杭福深客运专线
技术
使用车辆: CRH380B（G6014/G6017/G6020/G6022/G6027/G6037/G6040） CRH380B重联型（G6039） CR400AF（G6001/G6011/G6026/G6028/G6029/G6030/G6031/G6032） CR400AF-A型（G6013/G6015/G6016/G6018/G6021/G6026）
长深高速动车组列车是中华人民共和国中国铁路高速的一条列车运营路线，经由京广高速铁路、广深港高速铁路以及杭福深客运专线。目前始发、终到站包括长沙南站、岳阳东站、深圳北站、福田站、深圳坪山站，以及广州南站。最早的列车车次开行于2012年4月1日。
历史

2012年4月1日，武广高速铁路与广深高速铁路实现对接，长沙南至深圳北以及深圳北至长沙南均首发G6001-G6002次、G6011-G6022、G6026-G6032次列车。
2018年9月23日，G6037/40次列车正式发车，由原长沙南至福田的G6023/G6028次列车调整为长沙南至深圳坪山站的G6037/G6040次。
2019年1月3日，深圳北-长沙南的G6022/7次列车延长至岳阳东。
时刻表

● … 停靠
－ … 不停靠
始发站 … 列车始发站
终点站 … 列车终点站
X … 不经过此站
| 车次 | 发车时间 | 岳阳东 | 汨罗东 | 长沙南 | 株洲西 | 衡山西 | 衡阳东 | 耒阳西 | 郴州西 | 韶关 | 清远 | 英德西 | 广州北 | 广州南 | 虎门 | 光明城 | 深圳北 | 深圳坪山 | 到达时间 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| G6001 | 15:00 | X | X | 始发站 | － | － | － | － | － | － | － | － | － | ● | － | － | 终点站 | X | 18:00 |
| G6011 | 07:00 | X | X | 始发站 | － | － | － | － | ● | ● | ● | － | ● | ● | ● | － | 终点站 | X | 10:35 |
| G6013 | 07:08 | X | X | 始发站 | － | － | ● | － | ● | ● | － | － | － | ● | ● | － | 终点站 | X | 10:51 |
| G6015 | 07:55 | X | X | 始发站 | ● | － | ● | － | ● | － | － | ● | － | ● | － | ● | 终点站 | X | 11:29 |
| G6017 | 10:04 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | － | ● | － | － | ● | ● | － | ● | 终点站 | X | 13:42 |
| G6019 | 10:56 | X | X | 始发站 | － | ● | － | ● | － | ● | － | － | － | ● | － | － | 终点站 | X | 14:14 |
| G6021 | 09:00 | X | X | 始发站 | － | － | ● | － | ● | － | － | － | － | ● | ● | － | 终点站 | X | 12:19 |
| G6027 | 18:42 | 始发站 | － | ● | ● | － | ● | － | ● | ● | ● | － | － | ● | ● | － | 终点站 | X | 23:10 |
| G6029 | 07:25 | 始发站 | ● | ● | ● | ● | ● | － | － | ● | － | － | ● | ● | － | － | 终点站 | X | 11:38 |
| G6031 | 11:55 | X | X | 始发站 | － | － | － | － | ● | ● | － | － | － | ● | ● | － | 终点站 | X | 15:20 |
| G6037/40 | 12:58 | X | X | 始发站 | － | － | ● | － | ● | ● | － | － | － | ● | ● | ● | ● | 终点站 | 16:59 |
| 车次 | 发车时间 | 福田 | 深圳坪山 | 深圳北 | 光明城 | 庆盛 | 虎门 | 广州南 | 英德西 | 清远 | 韶关 | 郴州西 | 耒阳西 | 衡阳东 | 株洲西 | 长沙南 | 岳阳东 | 到达时间 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| G6002 | 15:00 | X | X | 始发站 | － | － | － | ● | － | － | － | － | － | － | ● | － | 终点站 | 17:55 |
| G6012 | 07:08 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | － | － | ● | － | ● | － | － | 终点站 | X | 10:36 |
| G6014 | 17:45 | 始发站 | － | － | － | － | － | ● | － | － | ● | ● | － | ● | ● | 终点站 | X | 21:25 |
| G6016 | 11:03 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | ● | － | － | ● | － | ● | ● | 终点站 | X | 14:39 |
| G6018 | 11:52 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | － | ● | － | ● | － | － | ● | 终点站 | X | 15:20 |
| G6020 | 14:03 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | － | － | ● | ● | － | ● | － | 终点站 | X | 17:27 |
| G6022 | 14:14 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | － | － | ● | ● | － | ● | － | ● | 终点站 | 18:22 |
| G6026 | 18:23 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | － | － | － | － | ● | ● | ● | 终点站 | X | 21:50 |
| G6028 | 11:12 | X | X | X | X | X | X | 始发站 | － | － | ● | － | － | ● | － | 终点站 | X | 13:47 |
| G6030 | 09:19 | X | X | 始发站 | － | － | ● | ● | － | － | ● | － | － | ● | － | ● | 终点站 | 13:19 |
| G6032 | 20:05 | X | X | 始发站 | ● | － | ● | ● | － | － | ● | ● | － | － | ● | 终点站 | X | 23:37 |
| G6038/39 | 17:20 | X | 始发站 | ● | － | ● | － | ● | － | － | － | ● | － | － | ● | 终点站 | X | 21:05 |
历年事故

2015年9月9日上午，由长沙南开往深圳北的高铁G6011次列车在耒阳西站附近发生撞人事故，导致一人被撞身亡。
斯科比砂鰩

| 斯科比砂鰩> 保护状况 |
| --- | --- |
 无危（IUCN 3.1）
科学分类 
界：: 动物界 Animalia
门：: 脊索动物门 Chordata
纲：: 软骨鱼纲 Chondrichthyes
目：: 鳐目 Rajiformes
属：: 单鳍鳐科 Arhynchobatidae
属：: 砂鰩屬 Psammobatis
种：: 斯科比砂鰩 P. scobina
二名法
Psammobatis scobina Philippi, 1857

異名
 Raja scobinaPhilippi, 1857 Malacorhina scobinaPhilippi, 1857 Uraptera scobinaPhilippi, 1857 Raja miraGarman, 1877 Malacorhina miraGarman, 1877 Raja philippiiDelfin, 1902
斯科比砂鰩（學名：），為軟骨魚綱鰩目單鰭鰩科砂鰩屬的一種，分布於東南太平洋與西南大西洋智利、烏拉圭及阿根廷海域，深度40至450公尺，體長可達43公分，棲息在硬底質海域，為底棲性魚類，屬肉食性，卵生, 卵囊為長方形具有僵硬的觸角，生活習性不明。
赵琳 (足球运动员)

| 個人 |
| --- | --- | --- | --- |
全名:  赵琳
出生日期:   (1966-02-15) 1966年2月15日（58歲）
出生地點:   中国辽宁大连
身高:  
位置:  后卫

現在所屬:  退役
青年隊
1983-1985:  大连队
職業*
| 年份 |  球隊 |   |  （） |
| 1985-1997 1997 1998-2000 2001 2002 |  大连万达 → 成都五牛 (租借) 厦门远华 大连赛德隆 大连三德 |    |   |

| 1992-1993 |   中國 |    |   |
執教球隊
2001 2002 2003-2004:  大连赛德隆 (助理教练) 大连三德 (助理教练) 大连实德 (助理教练)
 * 職業次數與數僅計算國內聯賽部份 
赵琳（1966年2月15日—），是已退役的中国职业足球运动员，曾入选中国国家队，现在进行青少年足球培训。
俱乐部生涯

赵琳在1983年入选大连青年队，担任球队主力前锋兼队长。1985年升入大连一线队，其位置从前锋变为中后卫。1989年之后成为大连队主力，并以主力中后卫的身份和大连万达一同夺得首届甲A职业联赛的冠军。1995赛季联赛第6轮，由于他的左腿膝盖半月板受伤接受手术，归队后失去在队中的主力位置。
1997年，赵琳被租借到乙级联赛球队成都五牛，帮助球队获得当赛季乙级联赛亚军，升级到甲B联赛。1998年他转会到厦门远华，厦门远华在1999赛季获得甲B联赛冠军。赵琳在时隔三年后，再次出现在中国足球顶级联赛的赛场，但在半年后的2000赛季二次转会中，他选择离开了球队。2001年，赵琳来到刚刚成立的大连赛德隆，担任球队队长。大连赛德隆在该赛季乙级联赛中获得冠军，升级成功。2002年，他又加盟另一支刚成立的大连球队大连三德征战乙级联赛。大连三德在2002赛季中乙联赛半决赛被广东雄鹰淘汰，冲甲失败。赛季结束后，赵琳宣布退役。
2003年赵琳开始担任大连实德助理教练兼预备队教练。2004年离开球队。现在进行青少年足球培训。
国家队生涯

1992年赵琳曾被施拉普纳召入中国国家队，并在1992年广岛亚洲杯和泰王杯有不俗的表现，成为球队的主力首选之一。但在1993年赵琳左腿韧带撕裂，不得不退出国家队。之后再也没有获得为国家队出战的机会。
荣誉

大连万达
甲A联赛冠军：1994，1996
甲A联赛季军：1990，1992
甲B联赛亚军：1989
中国足协杯冠军：1992
中国足协杯亚军：1990
成都五牛
乙级联赛亚军：1997
厦门远华
甲B联赛冠军：1999
大连赛德隆
乙级联赛冠军：2001
大连三德
乙级联赛季军：2002
中国国家队
亞洲盃足球賽季军：1992
参考资料

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↑  甲A明星退役生活各异 有人欲再创辉煌亦有成功转型
|  论 编中国队参赛名单  –  1992年亚洲杯足球赛 （季军） |
| --- | --- | --- |
|  1 傅玉斌  2 冯志刚  3 董礼强  4 范志毅  5 徐弘  6 黎兵  7 吴群立  8 高洪波  9 郝海东  10 蔡晟  11 李晓  12 谢育新  13 李明  14 高仲勋  15 赵琳  16 贾秀全  17 彭伟国  18 成耀东  19 朱波 (c)  20 区楚良  主教练：克劳斯·施拉普纳  |  1 傅玉斌  2 冯志刚  3 董礼强  4 范志毅  5 徐弘  6 黎兵  7 吴群立  8 高洪波  9 郝海东  10 蔡晟  11 李晓  12 谢育新  13 李明  14 高仲勋  15 赵琳  16 贾秀全  17 彭伟国  18 成耀东  19 朱波 (c)  20 区楚良  主教练：克劳斯·施拉普纳  |  |
张恩华

张恩华（1973年4月28日—2021年4月29日），男，辽宁大连人，中国前足球运动员。前大连实德队和中国国家队队长。