细胞分化(cell differentiation 细胞分化是多细胞有机体发育的基础与核 心,细胞分化的关键在于特异性蛋白质 的合成,而特异性蛋白质合成的实质在 于基因选择性表达。细胞分化过程常常 伴随着细胞增殖与细胞凋亡,分化细胞 的最终归宿往往是细胞的衰老和死亡

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

所谓动态内存分配,是指程序由于某些原因而在运行过程中 才可以确定内存空间的需求,从而随时向操作系统提出内存 分配的请求。 动态内存分配需要用到指针和new运算符,其一般形式为: pointer= new type; 若系统成功地为请求分配了内存,则指针 pointer的值将是 系统为程序所分配之内存的首地址;否则为一空指针

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法.首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法.其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度.此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换.最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中.实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征

实验一 不同土地类型的“野外认地” 实验二 室内各种岩石、矿物及其风化标本的观察 实验三 室内土壤形态特征标本的观察 实验四 室内土壤质地手测法练习 实验五 田间认土 实验六 土壤分析样品的采集与制备 实验七 土壤矿物质颗粒分析 （一）比重计法 （二）吸管法 实验八 土壤微团粒测定 实验九 土壤密度（比重）的测定 实验十 土壤容重的测定 实验十一 风干土样吸湿水的测定 实验十二 凋萎系数的测定 实验十三 土壤水分含量（新鲜土样）的测定和田间验墒 实验十四 田间持水量的测定 实验十五 毛管持水量的测定和毛管上升现象的观察 实验十六 土壤透水性的测定 实验十七 土壤水吸力的测定 实验十八 土壤胶体凝聚、分散和电泳现象的观察 实验十九 几种土壤吸收性能的观察 实验二十 土壤有机质含量的测定 实验二十一 土壤腐殖质的分离及各组分性状的观察 实验二十二 土壤腐殖质的快速测定 实验二十三 土壤酸度的测定 实验二十四 土壤全氮的测定 实验二十五 土壤碱解氮的测定 实验二十六 土壤有效磷的测定 实验二十七 土壤速效钾的测定 实验二十八 土壤水溶性盐分的测定 实验二十九 土壤有效硼的测定 实验三十 土壤中有效锌、锰、铁、铜的测定 附表 1 国际单位（S1）蝗倍数和分数的名称和符号

比较了XAD-2树脂和D101树脂分别从天然藻粉粗品中吸附分离微囊藻毒素(Microcystin-LR,MC-LR)的结果,讨论了用不同体积分数的乙酸、丙酮和乙醇溶液淋洗去除树脂吸附杂质的效果.实验结果表明:XAD-2树脂分离效果优于D101树脂.对于采用XAD-2树脂吸附分离得到的微囊藻毒素MC-LR,采用体积分数40%乙酸、10%丙酮和20%乙醇溶液淋洗杂质的效果较好,采用体积分数60%的甲醇水溶液洗脱微囊藻毒素MC-LR可以获得最大产品质量浓度,并且该纯化方法重现性良好

上一节中,我们从时间维度纵向分析了国际投资 的发展阶段和各阶段的基本特征,在本节中,我 们将从地理分布和行业分布的维度横向剖析国际 投资的发展格局。我们由此了解国际投资非均衡 发展的重要特征,也揭示国际投资在世界经济格 局演变过程中发挥的重要作用。 本节对国际投资地理分布和行业分布的分析主要 针对生产性的国际直接投资,特别是对当代趋势 的分析,这一方面固然是由于数据资料的可得性 ,而更多的是要保证分析口径的统一和避免与后 面有关章节的内容重复

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

试卷分析: l、学生基本概念、基本理论掌握情况总体较妤,选择和填空题得分率较高。 2、学生运用基本知识、理论分析问题解决问题的能力、创新能力,和实践能力不容 乐观,只有少数学生具备这种能力,反映在试卷上第四题:完成程序缺少部分,丢分 率较高,平时应注意多作这方面的演练 3、4名学生不及格,其中一人只得了27分,平时需要与辅导员沟通,及时了解情 况

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度