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《现代汉语》课程教学资源:《现代语法修辞教程》PDF电子书(上下编:现代汉语语法、现代汉语修辞)
文档格式:DOC 文档大小:717KB 文档页数:145
上编 现代汉语语法 第一章 现代汉语语法概述 第二章 词类分析 第三章 短语分析 第四章 句子分析 第五章 语法病误 下编 现代汉语修辞 第六章 现代汉语修辞概述 第七章 修辞与语言符号要素间的关系分析 第八章 辞格分析 第九章 话语分析 第十章 语体分析
《医学统计学》课程教学资源:第六章 正态分布与医学参考值范围
文档格式:PPT 文档大小:1.08MB 文档页数:23
第一节正态分布 正态分布(normal distribution)也叫高斯分布( Gaussian distribution),一种最常见、最重要的连续型对 称分布。 (正态分布是对称分布,但对称分布不一定是正态分布。) 实际频数分布:中间频数多,两端越来 越少,且左右大致对称 理论频数分布:正态分布曲线
分数阶对称平移不变过完备小波的构造及其在轴承故障诊断中的应用
文档格式:PDF 文档大小:612.63KB 文档页数:7
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
四川国际标榜职业学院:《毛发护理》第8讲 长方形排卷实操
文档格式:DOC 文档大小:145.5KB 文档页数:8
一、将头发划分为五个分区。用烫发芯从前部发线到后颈量出中央分区,分区的宽度等于烫发芯的长度。用烫发芯的长度量出侧面的前部分区。其余的头发用分区夹夹住。 二、从中央分区的前部发线开始。用烫发芯的直径量出基面大小。取水平分份并从基面中间提升90度
大孔吸附树脂从藻粉中分离纯化微囊藻毒素
文档格式:PDF 文档大小:629.53KB 文档页数:6
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
次亚磷酸盐在电解铜氰废液同时回收铜和氰过程中的作用
文档格式:PDF 文档大小:365.11KB 文档页数:6
以高浓度铜氰溶液为研究对象,通过添加次亚磷酸盐,进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响;利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相,分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理;采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明:次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解,其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因;次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响,通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物,处理后废水可循环利用
《公共经济学 Public Economics》课程PPT教学课件:实证分析与规范分析
文档格式:PPT 文档大小:155KB 文档页数:1
一、所谓实证分析,指是与事实相关的分析,而规范分析则是指与价值判断有关的分析
资源与环境科学学院:《地理信息系统基础》第六、七章 空间分析
文档格式:PPT 文档大小:678.5KB 文档页数:30
第六章空间分析的基本方法 学习目标 一、理解GIS中模型的概念、特点和作用 二、掌握GS空间分析的一般步骤 三、了解空间查询与量算的各种方法及其应用 四、了解视觉信息复合分析的类型和用途理解叠置分析的概念和类型,掌握多边形叠置分析的步骤和方法
浙江工商大学:《仪器分析实验》课程教学资源(教学大纲,食品专业)
文档格式:PDF 文档大小:278.37KB 文档页数:5
仪器分析实验是仪器分析课程中重要的组成部分本课程的主要内容是:通过学习紫外分 光光度法、分子荧光法、发射光谱法、原子吸收法、电位法、气相色谱和液相色谱法等实验。 使学生掌握仪器分析的基本方法和操作技术,并用这些方法解决响应的具体问题
基于定量关联规则树的分类及回归预测算法
文档格式:PDF 文档大小:340.78KB 文档页数:7
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
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