• 第一节 国际分工的产生和发展 • 一、 国际分工的萌芽阶段 (16—18世纪中叶) • 二、 国际分工的形成阶段 (18世纪60年代到19世纪60年代) • 三、 国际分工的发展阶段 (19世纪中叶到二次世界大战) • 四、 国际分工的深化阶段 (二次世界大战后) • 第二节 国际分工学说 • 一、马克思、恩格斯的国际分工理论 • 二、亚当·斯密的绝对成本学说 • 三、大卫·李嘉图的比较成本学说 • 四、赫克歇尔—俄林的要素禀赋学说 • 五、里昂惕夫反论与要素禀赋理论的扩展 • 六、产品生命周期理论 • 七、偏好相似原理 • 八、规模经济贸易学说 • 九、协议性国际分工 • 十、国家竞争优势论 • 第三节 国际分工成因的综合分析

海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义

第二讲随机变量及其概率分布 内容提要 (1)随机变量及其分布函数(分布函数的性质) (2)离散型随机变量的分布律 (3)连续型随机变量的密度函数及概率计算 (4)重要分布的定义及背景(二项分布,超几何分布,几何分布,负二项分布, Poisson分布,均匀分布,指数分布, amma分布,正态分布) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合)

基本内容： 附植、分娩机理，妊娠的识别和建立；胎膜和胎盘的作用；妊娠的维持和妊娠母畜的生理变化；妊娠诊断分娩预兆；决定分娩过程的因素；分娩过程；助产；产后期及产后护理。 基本要求： 1、了解胎膜和胎盘的分类、作用；分娩预兆、分娩的特点； 2、掌握孕畜的生理变化；正常分娩的助产、难产及其预防、妊娠诊断的基本方法以及产后护理。 第一节 妊娠识别与胚泡附植 Section 1 Maternal recognition and implantation 第二节 胎膜和胎盘 Section 2 Placenta and embryonic membranes 第三节 妊娠期母体的变化及妊娠诊断 Section3 Maternal physiological changes during pregnancy and pregnancy diagnosis 第四节 分娩 Section 4 Parturition or Labour 第五节 助产及产后护理 Section 5 Artificial interference in normal parturition and nurse of female and newborn

基质特性分析 营销能力分析 经营状况分析 管理基础分析 形象管理分析 战略管理分析 组织管理分析 人力资源管理分析 经营者的诊断分析

授课内容： • 1.全身肌的分群及其作用 • 2.支配这些骨骼肌的主要神经: • (1)脊神经:颈丛的主要分支和分布;臂丛主要分支的分布和损伤后的临床表现，腰丛主要的分支和分布，骶丛主要的分支分布和临床意义 • (2) 部分脑神经:副神经,三叉神经和面神经. 重点和难点： • 1. 各群骨骼肌的形态、分类、结构、起止和作用. • 2.各个作用不同肌群的神经支配

第四章工作分析与评价 第一节工作分析概述 基本概念与相关术语工作分析:有广义和狭义之分。广义的工作分析是对整个国家与社会范围内各岗位工作 的分析。狭乂的工作分析又称职务分析,是对某一企事业组织内部各岗位工作的分析

分离纯化是农药分析必不可少的过程 不管是商品农药样品还是残留农药样品都 不是纯的农药成分。对于这些样品的分析 ,首先要进行一定的分离纯化步骤,使农 药和杂质尽可能分离,达到分析结果准确 的目的。 不同的农药样品有不同的纯化方法。 选择分离方法的依据是样品中农药的性质 和杂质的性质差别来选择分离纯化的方法

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

第一章 绪论 第二章 孟德尔式遗传分析 第三章 连锁遗传分析 第四章 细菌的遗传分析 第五章 病毒的遗传分析 第六章 真核生物的遗传分析 第七章 染色体畸变的遗传分析 第八章 基因突变与 DNA 损伤修复 第九章 基因的精细结构的遗传分析 第十章 核外遗传分析 第十一章 数量性状的遗传分析 第十二章 群体与进化遗传分析