一、学习及其理论 学习是人和动物在生活过程中通过实践训 练而获得的由经验引起的相对持久的适 应性的心理变化,即有机体以经验方式 引起的对环境相对持久的适应性的心理 变化。四个观点:一是学习是动物和人 共有的心理现象,虽然人的学习是相当 复杂的,与动物的学习有本质区别,但 不能否认动物也是有学习的;二是学习 不是本能活动,而是后天习得的;

一、经济效果评价及其分类: 1、经济效果评价的内容:盈利能力分析、清偿能力分析、抗风险能力分析 2、经济效果评价方法的分类: 经济效果评价的基本方法包括确定性与不确定性评价方法两类 二、经济效果评价指标 投资收益率 1、计算公式:投资收益率R=年净收益或年平均收益/投资总额 2、评价准则:R≥RC基准投资收益率,方案可以接受,否则,方案不可行。 3、应用指标: 全部投资收益率=(正常年销售利润+正常年贷款利息+折旧)/总投资 自有资金收益率=(正常年销售利润+折旧)/自有资金 全部投资利润率=(正常年销售利润+正常年贷款利息)/总投资 自有资金利润率=正常年销售利润/自有资金

本书较全面地介绍了现代统计学的理论、方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大和算法复杂的特点，以SAS软件包作为实现复杂统计计算的工具，本书着重介绍各种试验设计方法、统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下，合理调整教材结构和编写形式，把处理同一类问题的统计方法集中到一起讲解，使貌似复杂的统计问题化繁为简，实用方便。本书具有以下独到之处：用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算，便于读者选用；针对问题和资料闸述统计方法，有利于读者提高处理实际问题的综合能力；介绍的试验设计类型多，讲解详细，具有很强的可操作性；为读者成功地使用SAS软件提供了一条有效的捷径。根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容，本书可作为研究生、本科生、大中专生的统计学教材，高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计方法的参考书；还可作为用SAS软件解决统计问题的实用手册

•1. 掌握饱和土有效应力原理的基本概念; •2. 理解非饱和土有效应力原理; •3. 掌握渗流稳定条件下土体中的有效应力计算 •4. 本节难点为轴对称三维应力状态孔压系数的概念及其计算方法

•1. 掌握饱和土有效应力原理的基本概念; •2. 理解非饱和土有效应力原理; •3. 掌握渗流稳定条件下土体中的有效应力计算 •4. 本节难点为轴对称三维应力状态孔压系数的概念及其计算方法

1细胞 构成有机体的基本单位,具有自我复制的能 力,是有机体生长发育的基础; 代谢与功能的基本单位,具有完整的代谢和 调节体系,不同的细胞执行不同的功能; 遗传的基本单位,具有发育的全能性

本书由浅入深，系统地介绍了如何在 Excel 2003 中实现各种统计分析功能，帮助读者在巩固统计学 知识的基础上，将 Excel 作为进行统计分析的一种有效工具熟练地运用于日常的工作、学习及科研中。 全书涵盖了基础统计学的绝大部分内容，如描述性统计、概率分布与概率分布图、抽样与抽样分布等 共 11 个大类，150 多个应用范例，以及 Excel 中与统计分析有关的内容。全书范例典型、针对性强，并 给出了详细的操作步骤，有助于读者快速掌握和融会贯通。随书光盘提供 Excel 入门教学课程，以及本书 所有范例的 Excel 源文件，读者可将源文件调入 Excel 中进行练习，或加以改进运用到实际工作中。 本书适合运用 Excel 进行统计分析的统计工作者或有一定统计学基础的用户使用，也可作为高校经济 和金融相关专业师生进行统计学及 Excel 学习的参考书，还可作为各类培训班的教学用书

宗教与文化有着很深的渊源。宗教在人类的文明发展史中，自有其独特的地位与作用。本书即比较系统地分析和探讨了中国本土的地方宗教以及外来的佛教、伊斯兰教和基督教，在不同的历史阶段对我国传统文化的形成与发展所给予的影响；对其历史上的意义及其作用，也进行了客观公正的评价和论述。本书内容丰富，资料翔实，既具有通俗性，也具有一定的学术水平

一、形态结构(1) 1体制:黄藻植物体有单细胞,群体,多细胞丝状体和多核管状体。 2细胞壁:黄藻类的细胞壁主要成份是果胶化合物,有的种类含有少量的硅质和。纤维质,少数种类细胞壁含有大量的纤维素。单细胞或群体的细胞壁,多数由∪形的节片套合而成,丝状体或管状的细胞壁,由H形的二节片套合而成,个别种类细胞壁无节片构造

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据