哲学类教学质量国家标准 经济学类教学质量国家标准 财政学类教学质量国家标准 金融学类教学质量国家标准 经济与贸易类教学质量国家标准 法学类教学质量国家标准 政治学类教学质量国家标准 社会学类教学质量国家标准 民族学类教学质量国家标准 马克思主义理论类教学质量国家标准 公安学类教学质量国家标准 教育学类教学质量国家标准 体育学类教学质量国家标准 中国语言文学类教学质量国家标准 外国语言文学类教学质量国家标准 新闻传播学类教学质量国家标准 历史学类教学质量国家标准 数学类教学质量国家标准 物理学类教学质量国家标准 化学类教学质量国家标准 天文学类教学质量国家标准 地理科学类教学质量国家标准 大气科学类教学质量国家标准（大气科学专业） 大气科学类教学质量国家标准（应用气象学专业） 海洋科学类教学质量国家标准 地球物理学类教学质量国家标准 地质学类教学质量国家标准（地质学专业） 地质学类教学质量国家标准（地球化学专业） 地质学类教学质量国家标准（地球信息科学与技术专业） 地质学类教学质量国家标准（古生物学专业） 生物科学类教学质量国家标准（生物科学专业） 生物科学类教学质量国家标准（生物技术专业） 生物科学类教学质量国家标准（生物信息学专业） 心理学类教学质量国家标准 统计学类教学质量国家标准 力学类教学质量国家标准 机械类教学质量国家标准 仪器类教学质量国家标准 材料类教学质量国家标准 能源动力类教学质量国家标准 电气类教学质量国家标准… 电子信息类教学质量国家标准 自动化类教学质量国家标准 计算机类教学质量国家标准 土木类教学质量国家标准（土木工程专业） 土木类教学质量国家标准（建筑环境与能源应用工程专业） 土木类教学质量国家标准（给排水科学与工程专业） 土木类教学质量国家标准（建筑电气与智能化专业） 土木类教学质量国家标准（城市地下空间工程专业） 土木类教学质量国家标准（道路桥梁与渡河工程专业） 水利类教学质量国家标准 测绘类教学质量国家标准 化工与制药类教学质量国家标准（化工类专业） 化工与制药类教学质量国家标准（制药工程专业） 地质类教学质量国家标准 矿业类教学质量国家标准 纺织类教学质量国家标准 轻工类教学质量国家标准 交通运输类教学质量国家标准 海洋工程类教学质量国家标准 航空航天类教学质量国家标准 兵器类教学质量国家标准 核工程类教学质量国家标准

农业工程类教学质量国家标准 林业工程类教学质量国家标准 环境科学与工程类教学质量国家标准 生物医学工程类教学质量国家标准 食品科学与工程类教学质量国家标准 建筑类教学质量国家标准 安全科学与工程类教学质量国家标准 生物工程类教学质量国家标准 公安技术类教学质量国家标准 植物生产类教学质量国家标准 自然保护与环境生态类教学质量国家标准 动物生产类教学质量国家标准 动物医学类教学质量国家标准 林学类教学质量国家标准 水产类教学质量国家标准 草学类教学质量国家标准 基础医学类教学质量国家标准 临床医学类教学质量国家标准 口腔医学类教学质量国家标准 公共卫生与预防医学类教学质量国家标准 中医学类教学质量国家标准 中西医结合类教学质量国家标准 药学类教学质量国家标准 中药学类教学质量国家标准 法医学类教学质量国家标准 医学技术类教学质量国家标准 护理学类教学质量国家标准 管理科学与工程类教学质量国家标准 工商管理类教学质量国家标准 农业经济管理类教学质量国家标准 公共管理类教学质量国家标准 图书情报与档案管理类教学质量国家标准 物流管理与工程类教学质量国家标准 工业工程类教学质量国家标准 电子商务类教学质量国家标准 旅游管理类教学质量国家标准 艺术学理论类教学质量国家标准 音乐与舞蹈学类教学质量国家标准 美术学类教学质量国家标准 设计学类教学质量国家标准 动画、数字媒体艺术、数字媒体技术专业教学质量国家标准

第一部分 抗菌药物临床应用的基本原则 抗菌药物治疗性应用的基本原则 抗菌药物预防性应用的基本原则 抗菌药物在特殊病理、生理状况患者中应用的基本原则 附录1 抗菌药物在预防非手术患者某些特定感染中的应用 附录2 抗菌药物在围手术期预防应用的品种选择 附录3 特殊诊疗操作抗菌药物预防应用的建议 第二部分 抗菌药物临床应用管理 一、医疗机构建立抗菌药物临床应用管理体系 二、抗菌药物临床应用实行分级管理 三、病原微生物检测 四、注重综合措施 预防医院感染 五、培训、评估和督查 第三部分 各类抗菌药物的适应证和注意事项 青霉素类 头孢菌素类 头霉素类 β-内酰胺类/β-内酰胺酶抑制剂 碳青霉烯类 青霉烯类 单环β-内酰胺类 氧头孢烯类 氨基糖苷类 四环素类 甘氨酰环素类 氯霉素 大环内酯类 林可酰胺类 利福霉素类 糖肽类 多黏菌素类 环脂肽类 噁唑烷酮类 磷霉素 喹诺酮类 磺胺类 呋喃类 硝基咪唑类 抗分枝杆菌药 抗真菌药 第四部分 各类细菌性感染的经验性抗菌治疗原则 急性细菌性上呼吸道感染 急性细菌性下呼吸道感染 尿路感染（膀胱炎、肾盂肾炎） 细菌性前列腺炎 急性感染性腹泻 细菌性脑膜炎及脑脓肿 血流感染及感染性心内膜炎 腹腔感染 骨、关节感染 皮肤及软组织感染 口腔、颌面部感染 眼部感染 阴道感染 宫颈炎 盆腔炎 性传播疾病 侵袭性真菌病 分枝杆菌感染 白喉 百日咳 猩红热 鼠疫 炭疽 破伤风 气性坏疽 伤寒和副伤寒等沙门菌感染 布鲁菌病 钩端螺旋体病 回归热 莱姆病 立克次体病 中性粒细胞缺乏伴发热

水稻是四川省栽培面积最大,产量最多的粮 食作物。病、虫、杂草的危害,是影响水稻 高产优质的重大障碍,现已查明水稻虫害350 余种,较重要的害虫有吸食稻株汁液的飞虱类 、叶蝉类、蝽类、沫蝉类、蚜虫类和蓟马类; 蛀食茎或心叶生长点的螟虫类和蚊蝇类;咬食 叶片或潜食叶肉的卷叶虫类、夜蛾类、弄蝶类 、稻蝗类、甲虫类和蝇类;取食稻根的甲虫类 、蚊蝇类和石蚕类;传播水稻病毒的叶蝉类和 飞虱类。据估计一般年份因病虫危害,损失稻谷 10%左右

在C++中,当一个类被其他类继承时,被继承的类称为基类( base class)继承其他类 特性的类称为派生类(derived class)。从本质上看,基类是具有一个类集合中的公共特性, 派生类在继承基类特性的同时可以加入自己独有的特性。 基类与派生类之间反映出下述三种不同的现象:

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

7.1类的概念 7.1.1类的声明 类由类头和类体两部分组成。声明一个类的格式为: attributes类修饰符 class类名:基类类体其中 attribute、基类、类体是可选的。 特性(attribute):是C#新的成分,程序员可以通过系统提供的 System. Attribute类来创建类似关键字的描述性声明来解释编程元素,如类型、字段、方法和属性,并附加新的特征。NET Framework的MIL和CLR支持 attribute

9.1类的继承 9.1.1基类与派生类 实际上每一个类的声明都在隐式地继承 System. Object类;通常, 我们所讲的继承是指显式的继承。在语法上,继承是在类声明的 同时完成的。在类名标识符后加上冒号:”,冒号后面是基类, 因为只有单继承,所以基类只有一个。 派生类继承基类中除了构造函数和析构函数以外的字段、属性、 索引器、事件、方法等所有成员。派生类可以定义自己的成员, 也就是说,在获得基类从成员同时再增加自己的成员

一、抗菌药物的基本概念 二、抗菌药物的作用机制 三、耐药机制 β－内酰胺类抗生素 青霉素类 大环内酯类、林可霉素类及多肽类抗生素 四环素类及氯霉素类抗生素 人工合成抗菌药 头孢菌素类 林可霉素类抗生素 氯霉素 唑类抗真菌药 多肽类抗生素 （chloramphenicol，chloromycetin） 丙烯类抗真菌药 β‐内酰胺酶抑制药及其复方制剂 常用的氨基糖苷类抗生素

针对密度聚类算法对邻域参数设置敏感的问题，提出一种基于密度的模糊自适应聚类算法.算法在无需预先设置聚类数以及邻域参数的情况下，可以自适应地根据样本间距离关系确定邻域半径得到样本密度，并根据样本密度逐渐增加聚类中心.为了保障聚类结果的正确性，同时提出一种新的模糊聚类有效性指标以判断最佳聚类数，消除了密度聚类算法对参数的敏感性.用UCI基准数据集进行实验，发现本文算法在对数据进行聚类时，聚类质量较原始密度聚类算法在准确性和自适应性方面均有显著提高