基本内容： 精子的发生、形态、结构、成熟与生理特性；精液的组成和理化学特性；外界因素对精子的影响。 基本要求： 1、了解精子的形态、结构与受精力的关系以及附睾的功能；了解精子代谢与活动力的关系；精子的运动型式、特点。了解精清的理化特性和精子的生理特性，为人工授精技术奠定理论基础。 2、重点掌握精子发生的过程。 第一节 精子发生 Section 1 Spermatogenesis 第二节 精子在附睾内的成熟 Section 2 The mature of sperm in epididyims 第三节 精子的形态结构与生理特性 Section 3 Sperm‘s structure and biological characteristic 第四节 精液 Section 4 Semen

第一节概述 第二节粮食类原料的营养特点 第三节果蔬类原料的营养特点 第四节肉类的营养特点 第五节蛋乳类的营养特点 第六节其他原料的营养特点

第一节概述 第二节粮食类原料的营养特点 第三节果蔬类原料的营养特点 第四节肉类的营养特点 第五节蛋乳类的营养特点 第六节其他原料的营养特点

一、特殊矩阵的实现 特殊矩阵的实现常见的特殊矩阵有零矩阵、幺矩阵、单位矩阵、三角形矩阵等,这类特殊矩阵在线性代数中具有通用性;还有一类特殊矩阵在专门学科中有用,如有名的希尔伯特( Hilbert)矩阵、范德蒙( Vandermonde)矩阵等1.零矩阵:所有元素值为零的矩阵称为零矩阵。零矩阵可以用 zeros函数实现

针对特厚板再结晶型轧制，板坯中心难以变形导致心部晶粒粗大的问题，使用Q345B钢，采用有限元方法建立了特厚板轧制的仿真模型，以研究在特厚板轧制过程中引入厚度方向上的温度梯度对钢板心部应变的影响，并与传统均温轧制进行对比，预测了两种温度场条件下奥氏体再结晶的晶粒尺寸.采用大试样平面应变实验对模拟结果进行验证.研究结果表明，温度梯度轧制有利于增加坯料心部应变量，最大增加了61.35%.计算和实验结果显示温度梯度轧制可以减小特厚板心部晶粒尺寸，晶粒度级别提高了一个等级，说明该工艺对提高特厚板中心区域性能有利

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

此种网络拓扑是将网中一网元做为特殊节点与其他各网元节点相连,其他各 网元节点互不相连,网元节点的业务都要经过这个特殊节点转接。这种网络 拓扑的特点是可通过特殊节点来统一管理其它网络节点,利于分配带宽,节 约成本,但存在特殊节点的安全保障和处理能力的潜在瓶颈问题。特殊节点 的作用类似交换网的汇接局,此种拓扑多用于本地网(接入网和用户网)

具有特殊工程性质的土类叫特殊土。当其作为建筑物地基时,如果不注意 这些特性,可能引起事故。各种天然形成的特殊土的地理分布,存在着一定的 规律,表现出一定的区域性,所以又称之为区域性特殊土。我国区域性特殊土 主要有湿陷性黄土、软土、膨胀土、红黏土和多年冻土等

基于颗粒元理论和PFC3D程序,构建具有矿石散体细观力学性质的放矿模型,开展崩落法采矿中放出体流动特性影响因素研究.运用统计学知识确定对放出体流动特性有显著影响的主要因素及其敏感性,得出其与放出体流动特性的关系,并通过已有研究结论与模拟结果的对比分析,验证了基于PFC3D程序的放矿模型在放出体流动特性影响因素研究中的适宜性与可靠性.研究表明:放出体颗粒形状、摩擦系数及放矿口尺寸三种因素是显著影响崩落矿岩流动特性的重要参数.在放矿初始阶段,放矿口尺寸对放出体形态影响最大,其次为摩擦系数,颗粒形状对其影响最小;在之后的放矿过程中,颗粒形状对放出体形态影响最大,其次为放矿口尺寸和摩擦系数.散体颗粒形状越不规则、散体内摩擦角越大以及放矿口尺寸越小则放矿越困难

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高