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中山大学:《化工原理》课程教学资源(教案讲义)第三章 非均相分离
文档格式:DOC 文档大小:611KB 文档页数:15
第三章非均相分离 1概述 3-1非均相分离的分类 在日常生活中,水泥厂上空总是粉尘飞扬,火力发电厂的烟囱时不时也是黑烟滚滚,这些就是污染环境的含粉尘气体。如何去除排放气体中的粉尘呢?这就是本章要解决的非均相物系分离的问题关于分离的操作有均相物系—一传质操作(如蒸馏、吸收、萃取、干燥等)和非均相物系——机械操作(如沉降、过滤等)
华中科技大学:研究生考试题库(习题库,六)2001年研究生入学考试民法学2
文档格式:DOC 文档大小:35.5KB 文档页数:2
一、问答题(6题共65分) 1如何认识我国民的渊源?(10分) 2法人内部责任应当如何划分?(10分 3试述我国公民自白权的民法保护措施。(10分) 4试述我国所有权中的处分权能。(10分)
《电路分析基础》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十章 电路的计算机辅助分析
文档格式:PPT 文档大小:145.5KB 文档页数:52
10,1概论 10.2元器件及特性 10.3电路的拓扑描述 10.4线性电路的直流和正弦交流稳态分析 10.5若线性电图电路的直流分析 10.6电路的动态分析 10.7灵敏度与容差分析 10.8路的最优化设计
长沙理工大学:《矩阵论》课程教学资源(课件讲稿,打印版)第四章 矩阵分解
文档格式:PDF 文档大小:3.57MB 文档页数:99
本章主要讨论矩阵的四种分解:矩 阵的三角分解,QR分解,满秩分解,奇异 值分解
《纺织材料》电子教案
文档格式:DOC 文档大小:9.7MB 文档页数:102
主要内容:纺织材料(纤维、纱线和织物)的分类和概念。 教学目标:让学生通过学习纺织材料的分类和基本概念,认识常用的纺织纤维,能在现实中分辨出长丝和短纤 维纱,分辨出机织物和针织物。纱线和机织物的分类方式较多,可根据专业的需要选择相关的分类方式作为重 点详细讲解
河北医科大学:《天然药物化学》课程教学资源(实验指导)天然药物化学实验指导(2014版)
文档格式:PDF 文档大小:850.75KB 文档页数:35
第一节 天然药物化学实验引言 第二节 天然药物化学常用实验技能 第三节 天然药物化学实验各论 实验 1 大黄中蒽醌苷元的提取、分离和蒽醌类化合 实验 2 芦丁的提取、精制和槲皮素的制备;黄酮、糖类化合物的检识反应(综合性实验) 实验 3 芦丁和槲皮素的紫外光谱测定 实验 4 苦参生物碱的提取、分离及生物碱的检识反应 实验 5 利用纸色谱先导设计法从洋金花中提取分离生物碱(综合性实验) 实验 6 青蒿素的提取分离和检定(综合性实验) 实验 7 穿心莲内酯的提取、分离、鉴定及其亚硫酸 实验 8 黄芩苷的提取与分离(自主设计实验) 实验 9 实验考核
清华大学:《编译原理》课程教学资源_第三章 词法分析
文档格式:PPT 文档大小:413KB 文档页数:100
第三章词法分析 本章将讨论词法分析程序的设计原则,单词的描述技术,识别机制及词法分析程序的自动构造原理 3.1词法分析程序 3.2正规表达式与正规集(正规语言) 3.3有穷自动机 3.4词法分析程序的自动构造
西安电子科技大学:《信息检索》课程教学资源(讲义)文本挖掘中的概率图模型、矩阵方法与变量求解
文档格式:PDF 文档大小:1.96MB 文档页数:57
应用与背景 语言模型 主题模型-隐语义分析与矩阵分解 Latent Semantic Indexing (LSA), SVD and MF 主题模型-概率隐语义分析 Probabilistic Latent Semantic Indexing (pLSA) 多项式分布、狄利克雷分布与共轭 Conjugate Prior, Dirichlet Distribution and Conjugate 主题模型-隐狄利克雷分布 Latent Dirichlet Allocation (LDA)
中央财经大学:《考研试题集》 1997年硕士研究生入学考试财政学
文档格式:DOC 文档大小:24.5KB 文档页数:6
一、填空题(每空1分,共15分) 1.政府间事权划分、政府间①()划分和政府间②()构成了政府间财政关系的主要内容。在政府间事权划分方面,宏观经济稳定方面的事权一般划归③()政府,再分配方面的事权一般划归④()政府,而在提供公共服务方面,⑤()政府更适合于发挥文要作用。 2.依照预算年度的起止时间不同,可以将其分为①()制和②()制两种财政年度
《C++语言》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 计算用户输入的一个正整数各位之和
文档格式:PPS 文档大小:93KB 文档页数:28
问题计算用户输入的一个正整数各位之和。 分析为完成问题所提出的任务,首先必须将该整数的各位分 离出来。分离各位数有两种方案:一种是从高向低逐位分离 ;另一种则反之。然而,前者必须知道用户所输入之数据的 位数,并用不同的数来逐级除该数。利用后者则可以采用一 种简单的算法:反复地分离出个位数将数据降低一个数量 级,直到无数据可分离。每分离出一个个位数,就将它加到 一个累加器中
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