1、课程简介 土壤肥料学包括土壤学和肥料学两部分。土壤学主要讲解土壤的物质组成、物理性 质、化学性质、形成、分类、分布等方面的基础知识,肥料学主要讲解植物营养的基本原 理、主要植物营养元素的生理功能、化学肥料的成分和性质、化肥施入土壤后的变化规律 及有效施用方法。另外也介绍有机物料的性质及施用方法。 2、地位和任务土壤肥料学是园林专业的专业基础课,是园林植物栽培的基础。 3、总体要求 掌握土壤的组成物质、物理性质、化学性质,了解土壤的形成、分类、分布等方面的 知识。掌握植物营养原理及氮、磷、钾元素的生理功能和氮、磷、钾化肥的性质及施用知识,了解微量元素肥料、复合肥料的作用了解主要有机肥料的性质及施用技术

第十一章家畜育种规划简介 育种规划: 根据特定的育种目标,制定育种方案并使其实现\最优化”。即利用系统工程的方法,科学地配置资源、技术、方法和措施,筛选出最佳的育种方案

本章导读 掌握点的绘制方法 一、掌握各种直线型对象的绘制方法 二、掌握各种曲线型对象的绘制方法 三、掌握矩形和多边形的绘制方法

利用Gleeble-3800热模拟实验机研究了工业纯钛TA2的热变形行为.变形温度为750~1000℃，步长50℃，应变速率分别为0.01、0.1、1和10 s-1.实验结果表明，TA2在热压缩变形过程中发生了加工硬化以及动态回复、动态再结晶.随着变形温度的降低和应变速率的增加，流变应力逐渐增加.为了准确预测TA2的高温流变行为，基于实验数据和双曲正弦Arrhenius模型构建了考虑应变影响的本构方程，本构方程中材料常数α、n、Q、lnA与应变之间存在6阶多项式关系.本文所提出考虑应变影响的本构方程可以用于研究工业纯钛TA2的高温流变行为

围绕高炉雷达料面监测系统成像需求，针对高炉雷达测量目标的雷达横截面积（radar cross section，RCS）展开应用研究，首次实现了微波暗室中高炉料线RCS的高精度自动化测量，为高炉雷达目标特性的深入研究奠定了硬件基础.基于比较法测得10 GHz处的焦炭、烧结矿颗粒的RCS典型值分布以及高炉料线散射方向性图，测量动态范围为-10~15 dB.通过RCS测量和成像诊断等方法对工业现场布焦、布矿的雷达回波信号强度差别大等问题进行了探索和分析.模拟工业现场的焦炭、烧结矿等平台加漏斗的料线形状，对散装物料进行了等比例缩小的实际摆放，对典型料线缩比模型进行了合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）成像验证，并深入分析了成像缺失和成像误差原因，得知漏斗部分在低频情况下成像效果不理想，需要提高测试频段；利用标准球模拟料线分析成像误差，方位向和距离向绝对误差在1.2%和5.8%以内，暗室内方位向测量误差不超过±0.01 m

武汉科技大学文法与经济学院国际贸易教研刘丹 第一部分课堂案例及习题 *案例一:关于是凭样品买卖还是凭规格买卖纠纷案 我方与德国某公司签定了一份出口某商品的合同,数量为100长吨,单价为每长吨80英镑CF不来梅,品质规格为:水分最高15%,杂质不超过3%,交货品质以中国商品检验局检验证书为最后依据。但在成交前我方公司曾向对方寄送样品,合同签定后又电告对方,确认成交货物与样品相似。货物装运前由中国商品检验局检验签发了品质规格合格证书

对于在高温环境服役的金属材料，晶界作为组织结构上的薄弱环节常常引发晶界裂纹而造成合金失效，严重影响了材料的高温力学性能表现。因而，如何改善晶界状态、提高晶界强度，是提高合金高温性能的关键。在铁/镍基奥氏体多晶合金中，采用晶界弯曲的方法强化晶界、改善合金性能一直受到国内外研究人员的广泛关注。从弯曲晶界的获得方法、形成机制及其对材料性能的影响3个方面概述了目前国内外的研究现状。较为全面地总结了特殊热处理与材料合金化等获得弯曲晶界的方法；讨论了不同合金中晶界第二相诱发晶界弯曲的驱动力和内在机理；介绍了弯曲晶界对材料力学性能、耐蚀性能及焊接性能的影响。最后，结合当前的研究现状，围绕弯曲晶界的形成条件和机制，以及弯曲晶界对性能的影响，提出了弯曲晶界未来的研究发展方向

综述了多晶卤化物钙钛矿薄膜的局限性, 卤化物钙钛矿量子点的基本光学性质和制备方法, 以及在光电探测器方面的器件结构研究进展, 并重点介绍了应用在0D-2D混合维度异质结基光电晶体管器件的突破, 包括界面载流子行为和高性能光探测器的构建.最后, 总结了卤化物钙钛矿量子点作为未来商业化应用的光电子器件和电子器件的候选材料所面临的主要问题和挑战, 譬如化学不稳定性、铅毒性问题、量子点与其他材料间界面高效电荷传输等问题, 并提出了解决思路和方法.这为设计和推进高性能、高稳定性卤化物钙钛矿量子点基光电功能化器件的商业化应用指明了方向

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

一、蒙特卡罗方法求积分 二、重要抽样 三、俄国轮盘赌和分裂 四、半解析方法 六、分层抽样