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《分析化学课后答案》模拟三答案
文档格式:DOC 文档大小:70KB 文档页数:2
一、选择题: 题号12345678910 答案号 AD CABAA 二、填空题 1.误差;偏差 2.不变;减小。 3.(1)偏低;(2)偏低 4. [H*]+[HAc]=[OH ]+[NH3]
清华大学:《化工原理》课程PPT教学课件(下)第三章 液液萃取 Solvent Extraction(3.1)过程简述
文档格式:PPT 文档大小:51.01KB 文档页数:10
1分离对象:液液混合物 相对挥发度等于或者接近1(烷烃/芳烃) 重组分含量少轻组分含量多(水-HAc)(含酚废水处理) 2两相的产生 混合物+溶剂(分离剂)=萃取相+萃余相
武汉大学:《分析化学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 酸碱滴定法(3.1)酸碱平衡的理论基础
文档格式:PPT 文档大小:196KB 文档页数:16
一.酸碱质子理论(BrΦnsted质子理论) 酸碱定义和共轭酸碱对 凡能给出质子的物质(分子或离子)是酸,如HCl、 HAc、NH4 + 、HPO4
西安石油大学化学化工学院:《普通化学 General Chemistry》课程教学资源_实验二 醋酸解离度和解离常数的测定
文档格式:DOC 文档大小:23KB 文档页数:1
1.了解 pH 法测定醋酸解离度α和解离常数 Ka(HAc)的原理和方法; 2.学习精密酸度计的使用方法,练习滴定管的基本操作
罗丹明6G的极谱行为Ⅱ锑(Ⅲ)的络合吸附波
文档格式:PDF 文档大小:462.91KB 文档页数:5
研究了锑与碘化钾和罗丹明类染料在HAC-NaAc缓冲溶液(pH5.6)中的极谱行为,探讨了反应机理,提出痕量锑的测定方法。线性范围在锑浓度为0.5~2000ng/ml,检出限0.33ng/ml
甘肃农业大学:《仪器分析》课程教学资源(实验讲义)
文档格式:PDF 文档大小:1.15MB 文档页数:44
一、分析实验室规则 二、实验室安全规则 三、分析实验室用水的规格和制备 四、常用玻璃器皿的洗涤 五、化学试剂 六、分析试样的准备和分解 七、一般性定性及定量分析实验 实验一、电导法测定水的电导率 实验二、电导滴定法测定醋酸的解离常数Ka 实验三、自来水中钙和镁的测定 实验四、利用内标法定量分析正己烷中的环己烷 实验五、极谱法测定扩散系数和半波电位 实验六、荧光法测定乙酰水杨酸和水杨酸 实验七、荧光分析法测定邻—羟基苯甲酸和间—羟基苯甲酸 实验八、质谱法测定化合物的结构 八、综合性实验 实验九、电感耦合高频等离子发射光谱法测定人发中微量铜、铅、锌 实验十、豆乳粉中铁、铜、钙的测定 实验十一、分光光度法同时测定维生素C和维生素E 实验十二、固相萃取水样中的多核芳烃并以内标法测定其含量 实验十三、果汁(苹果汁)中有机酸的分析 实验十四、可乐、咖啡、茶叶中咖啡因的高效液相色谱分析 实验十五、气相色谱-质谱联用法测定环境样品中的多环芳烃 九、设计性实验 实验十六、设计性实验-光度法测定双组分混合物 实验十七、设计性实验-利用GC-MS技术测定可乐中咖啡因 实验十八、设计性实验-利用电导滴定法测定HCl和HAc混合酸中各组分的浓度 实验十九、设计性实验-利用电位滴定仪,进行混合碱组成确定及各组分含量的测定
西北大学生命科学学院:《普通化学》课程实验教案(讲义,药学大类,共九个实验)
文档格式:DOCX 文档大小:402.3KB 文档页数:30
实验一 常用容量分析仪器操作及分析天平称量的练习 实验二 凝固点降低法测定溶质的相对分子质量 实验三 氯化钠的精制 实验四 缓冲溶液的配制和性质、溶液pH测量 实验五 返滴定法测定阿司匹林的含量 实验六 氧化还原滴定法-高锰酸钾法 实验七 配位滴定法-水的硬度测定 实验八 分光光度法测定水样中铁的含量-邻二氮菲法 实验九 醋酸解离常数的测定与市售食醋中HAc含量的测定
中山大学:《无机化学实验》课程教学资源(PPT课件)实验五 HAc电离常数的测定
文档格式:PPT 文档大小:61KB 文档页数:7
中山大学:《无机化学实验》课程教学资源(PPT课件)实验五 HAc电离常数的测定
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)第11章 文本聚类
文档格式:PDF 文档大小:3.13MB 文档页数:77
• 聚类概述 • 什么是聚类?在IR中如何用聚类?聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI(Normalized Mutual Information,)、RI(Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法:单连接、全连接 、组平均、质心法
一种面向网络长文本的话题检测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.12MB 文档页数:7
提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题,提出了Word2vec&LDA(latent dirichlet allocation)的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题,提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC(hierarchical agglomerative clustering)的话题发现方法,在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性,同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性,本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集,并基于此进行了大量的实验.实验结果证明,本文提出的方法相对于现有的方法,如VSM(state vector space model)、Single-Pass等拥有更好的效果,话题检测的精度提高了10%~20%
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