• 第一节 国际分工的产生和发展 • 一、 国际分工的萌芽阶段 (16—18世纪中叶) • 二、 国际分工的形成阶段 (18世纪60年代到19世纪60年代) • 三、 国际分工的发展阶段 (19世纪中叶到二次世界大战) • 四、 国际分工的深化阶段 (二次世界大战后) • 第二节 国际分工学说 • 一、马克思、恩格斯的国际分工理论 • 二、亚当·斯密的绝对成本学说 • 三、大卫·李嘉图的比较成本学说 • 四、赫克歇尔—俄林的要素禀赋学说 • 五、里昂惕夫反论与要素禀赋理论的扩展 • 六、产品生命周期理论 • 七、偏好相似原理 • 八、规模经济贸易学说 • 九、协议性国际分工 • 十、国家竞争优势论 • 第三节 国际分工成因的综合分析

胶体是物质存在的一种状态，是一种分散体系。根据分散体系中被分散的物质（分散相）的大小，可把分散系分为：粗分散系、胶体分散系和分子、离子分散系。指土壤能够吸收和保持土壤溶液中的分子和离子，悬液中的悬浮颗粒、气体及微生物的能力。土壤吸收性能：1、机械吸收：机械阻隔2、物理吸收性3、化学吸收性4、物理化学吸收性5、生物吸收性

海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义

第四章工作分析与评价 第一节工作分析概述 基本概念与相关术语工作分析:有广义和狭义之分。广义的工作分析是对整个国家与社会范围内各岗位工作 的分析。狭乂的工作分析又称职务分析,是对某一企事业组织内部各岗位工作的分析

授课内容： • 1.全身肌的分群及其作用 • 2.支配这些骨骼肌的主要神经: • (1)脊神经:颈丛的主要分支和分布;臂丛主要分支的分布和损伤后的临床表现，腰丛主要的分支和分布，骶丛主要的分支分布和临床意义 • (2) 部分脑神经:副神经,三叉神经和面神经. 重点和难点： • 1. 各群骨骼肌的形态、分类、结构、起止和作用. • 2.各个作用不同肌群的神经支配

1、实证分析和规范分析 实证分析:分析客观经济现象内在因果关系, 从而揭示其运行规律的分析方法。它回答的 是“是什么“、”为什么”的问题,其目的在于陈述 事实。 规范分析:分析和判断经济现象的好坏,进而论 证经济现象应该如何运行的分析方法。它回答的 是“应该是什么”和“应该如何运行”的问题,其目 的在于价值判断

第一节 盈亏平衡分析 一、盈亏平衡分析的定义 二、盈亏平衡分析的基本公式 三、盈亏平衡分析的局限性 第二节 敏感性分析 一、敏感性分析的定义及任务 二、步骤 三、单因素敏感性分析 四、多因素敏感性分析 第三节 概率分析 一、随机参数的概率分布 二、解析法 二、步骤

课期末成绩分析 本课程为机自99-1、2、3班《机械设计基础》考试课程。 1.试题命题情况:（ 1)单项选择题共计15题(15分)2)多项选择题共计10题(20分) （2)分析题共计3题(25分)4)计算题共计2题(25分) 5)结构题共计1题(15分) 概念题、分析题、结构设计和计算题各占的比例为15:30:40:15, 2.试题结构: 对于机械类专业的要求对机械零部件的一般设计原理有一个基本了解,对于结构分 析、强度计算以及工艺性问题应该树林掌握。因此,从试题结构来说,不仅增加对面 上知识的了解。还要考查学生对三基提纲重点内容的熟练掌握程度,以及对机械零件机械 结构的工艺性部分。本次命题的重点突出学生对机械零部件结构设计训练方面的内容

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

分选的基本原理是利用物料的某些性质方面的差异，将其分选开。例如利用废弃物中的磁性和非磁性差别进行分离；利用粒径尺寸差别进行分离；利用比重差别进行分离等。分选包括手工捡选、筛选、重力分选、磁力分选、电力分选、浮选、光学分选等等