§4.1 标准平衡常数 4.1.3 标准平衡常数的实验测定 4.1.2 标准平衡常数表达式 4.1.1 化学平衡的基本特征 §4.2 标准平衡常数的应用 4.2.1 判断反应程度 4.2.3 计算平衡组成 4.2.2 预测反应方向 §4.3 化学平衡的移动 §4.4 自发变化和熵 4.4.1 自发变化 4.4.5 化学反应熵变和 4.4.4 热力学第三定律和标准熵 4.4.3 混乱度、熵和微观状态数 4.4.2 焓和自发变化 §4.5 Gibbs函数 4.5.3 Gibbs函数与化学平衡 4.5.2 标准摩尔生成Gibbs函数 4.5.1 Gibbs函数[变]判据 4.5.4 van’t Hoff 方程式

掌握分布函数的概念和麦克斯维速率分布律,能理解三种特殊 的速率并理解其物理意义,理解分布函数的统计规律性,从而理解 力学规律和统计规律的区别,了解测定分子热运动统计规律的实验 方法和原理,掌握自由度的概念和能均分定理,掌握气体的内能的 含义,导出理想气体的内能公式,了解经典理论热容量表述的局限 性。 重点:分布函数的规律性及其特点,统计平均的一般方法,三个速 率,碰撞数,能均分定律,理想气体的内能包括两个热容量。 难点:分布函数的规律及其特性,统计平均的一般方法

目标:选定任一你感兴趣的发酵产品,如 ,A, 抗生素,淀粉酶,确定该菌种的筛选模型、 采样方式,稀释倍数和方法,确定特定产 物微生物的筛选方案及影响因素

一、722 型分光光度计操作规程 1. 将灵敏度旋钮调置“1”档，（放大倍率最小）。 2. 开启电源，指标灯亮，选择开关置于“T”。 3. 打开试样室盖（光门自动关闭），调节“0％T”旋钮，使数字显示为“000.0

1. 学会使用宏定义和文件包含。 2. 重点掌握指针变量的定义和赋值。 3. 掌握指针变量的引用。 4. 初步掌握指向数组的指针的定义和使用

第1章绪论 第2章定量资料统计描述 第3章总体均数的区间估计和假设检验 第4章方差分析 第5章定性资料的统计描述 第6章总体率的区间估计和假设检验 第7章二项分布与泊松分布 第8章秩和检验 第9章直线相关与回归 第10章实验设计 第11章调查设计 第12章统计表与统计图

I 目 录 1学科基础课平台必修课 《设计素描 B》 《平面色彩构成 B》 《平面色彩构成 B》考试大纲 《设计色彩 B》 《立体构成 B》 《数字图像处理》 《动画原理与技法》 《数字媒体概论》 《风景写生》 《3D max 专业软件》 《动画造型设计》 《三维动画创作》 《FLASH 动画》 《数字摄像基础》 《专业考察》 2学科基础课平台选修课 《设计史》 《中国画基础》 《速写》 《编排设计》 II 《摄影与摄像》 《艺术摄影》 《雕塑基础》 《剧本及分镜头设计》 《影视广告创意与表达》 《逐格动画》 《图形用户界面设计》 《二维动画软件》 《广告文案创作》 《电影艺术赏析》 《游戏开发与市场定位》 《动画场景设计》 《网站策划与设计》 《HTML5 程序设计》 《艺术设计概论》 《虚拟现实软件基础》 《多媒体交互艺术》 3专业课平台必修课 《CG 艺术创作 B》 《游戏原画设计》 《影视剪辑与非线性编辑》 《影视编辑与非线性编辑》 《影视后期合成》 III 《摄影与摄像课程设计》 《导演基础》 《FLASH 动画课程设计》 《毕业实习》 《毕业设计（论文）1》 《毕业设计（论文）2》 4专业课平台选修课 《数字音频处理》 《数字音频处理实验》 《逐格动画创意广告实训》课程设计 《视觉识别设计》 《虚拟现实技术》 《虚拟现实技术》课程设计大纲 《影视媒体课程设计》 《数字插画课程设计》 《交互界面设计》 《三维动画创作课程设计》 《逐格动画影片制作课程设计》 《游戏原画课程设计》 《二维动画课程设计》 《影视广告与特效》 《数字媒体艺术创新创业》 《项目管理与实践》 《数字合成影视动画》 《交互影像与虚拟现实》 《计算机游戏程序设计》 《计算机游戏程序设计实验》 《影视剧本创作》 《网络游戏美工》 《数字场景全景演示设计》 《MG 动画设计》 《电视栏目包装设计》 《VR 技术应用》

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针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能