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上海交通大学:《计量经济学》课程教学资源(PPT课件)第一章 回归分析 第二章 双变量回归分析 第三章 多变量回归分析
文档格式:PPT 文档大小:599KB 文档页数:68
第一章 回归分析 第二章 双变量回归分析 第三章 多变量回归分析
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第八章 沉淀滴定与重量分析
文档格式:PPT 文档大小:752.5KB 文档页数:58
第七章重量分析法 第一节概述 一、重量分析法:通过称量被测组分的质量来确定被测组分百分含量的分析方法 二、分类: 1.挥发法利用物质的挥发性 2.萃取法利用物质在两相中溶解度不同 3.沉淀法利用沉淀反应 三、特点: 准确度高,费时,繁琐,不适合微量组分
7A52铝合金基体不同含量石墨烯复合涂层的制备及电化学噪声特征分析
文档格式:PDF 文档大小:6.48MB 文档页数:8
将传统涂料与改性石墨烯复合,在7A52铝合金基体上制备防腐性能优良的石墨烯复合涂层.采用电化学噪声技术监测石墨烯改性涂层在质量分数为3.5%的NaCl溶液中的初期腐蚀过程.通过电化学噪声的时域分析、时域统计分析、傅里叶变换、频域分析,对不同石墨烯含量复合涂层的腐蚀过程进行研究,确定石墨烯具有最佳防腐蚀性能含量,根据电化学噪声特征参数的变化对涂层腐蚀情况进行具体研究.结果表明:添加不同含量的改性石墨烯,涂层在一定时间内出现不同程度的电化学噪声;当石墨烯涂层发生腐蚀时,电流电位变化过程为:波动范围由小变大→两者同步波动→电位缓升急降→两者波动范围再次变小.涂层交流阻抗在高频区的阻抗值随改性石墨烯含量的增加而增加;涂层添加改性石墨烯后,涂层腐蚀电位明显正移,自腐蚀电流密度减小,涂层的耐腐蚀性能明显提高;不同石墨烯含量涂层在3.5% NaCl溶液浸泡后铝合金表面出现不同程度点蚀,质量分数1%的石墨烯涂层仅出现少量点蚀坑;结合交流阻抗、极化曲线结果以及铝合金表面腐蚀形貌,综合分析确定石墨烯质量分数为1%时涂层防腐蚀性能最佳
厦门大学:《仪器分析及实验技术》课程教学资源(讲义)仪器分析讲义提纲
文档格式:RTF 文档大小:436.08KB 文档页数:30
仪器分析及其实验技术 讲义提纲 1引言 1.1光分析 1.1.1光的性质和光谱仪器的分类 光谱方法:基于测量辐射的波长和强度,每一个参数值对应于每一组分色,所记录的辐射 值。利用电磁辐射的本质,有:分子光谱、原子光谱法。根据辐射能传递方式,分为发射光 谱、吸收光谱、荧光光谱、拉曼光谱等。 非光谱方法:利用电磁辐射与物质的相互作用,引起电磁辐射在方向上的改变,或物理性质 的变化,有:折射、反射、散射、干涉、衍射、偏振
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第二讲 气相色色谱分析
文档格式:PPT 文档大小:381.5KB 文档页数:55
色谱是通过待分离的物质在流动相和固定 相之间分配比的差异进行分离(分析)的 方法
福州大学:《数理统计学》第二章 分布的上侧a分位数
文档格式:PPT 文档大小:1.5MB 文档页数:30
分布的上侧a分位数 1.正态分布的上侧a分位数设X~N(0,1),0ua)=a的数ua为标准正态分布的上侧a分位数;
广东纺织职业技术学院:《纺织材料学》课程教学资源——授课教案
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
四川农业大学:《细胞生物学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十三章 细胞分化
文档格式:PPT 文档大小:886KB 文档页数:60
第一节 一般概念和特点 第二节 细胞分化的潜能 第三节 细胞分化的分子基础 第四节 细胞分化的影响因素 第五节 细胞分化与癌变
2004年数学一试题分析、详解和评注
文档格式:DOC 文档大小:738KB 文档页数:17
2004年数学一试题分析、详解和评注 一、填空题(本题共6小题,每小题4分,满分24分.把答案填在题中横线上) (1)曲线y=lnx上与直线x+y=1垂直的切线方程为y=x-1 【分析】本题为基础题型,相当于已知切线的斜率为1,由曲线y=lnx的导数为1可确定切点的坐标
基于CEEMDAN–LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:11
针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
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