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2.10.1软体动物门的主要特征 (1)身体不分体节,但可分为头、足、内脏团3个部分。 (2)具外套膜和外套膜分泌的碳酸钙外壳(1个或2个)。 (3)次生体腔退化、缩小。 (4)出现专门的呼吸器官鳃和肺 (5)口腔内多具齿舌,肛门常开口于外套腔。 (6)神经中枢包括脑、足、侧和脏4对神经节。 (7)大多数雌雄异体,海产种类的发育过程中一般要经过担轮幼虫和面盘幼虫阶段
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提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高
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为了研究非金属夹杂物对航空用超高强度钢性能的影响,采用扫描电镜原位观测的方法,跟踪观察了拉伸和低周疲劳载荷作用下两种航空用超高强度钢中不同种类、形态和尺寸的夹杂物导致裂纹萌生与扩展的微观行为.结果表明,对于单个TiN和AlN夹杂,在拉伸载荷作用下,裂纹均首先在夹杂内部萌生.夹杂面积越大,夹杂内萌生的裂纹条数越多,第1条裂纹萌生所需的应力越小.在疲劳载荷作用下,对于单个TiN夹杂,裂纹也首先萌生于夹杂内部.但对于以点链状形式存在的AlN夹杂,无论是在拉伸还是疲劳载荷作用下,裂纹均首先在点链状夹杂内部两夹杂之间的母材中萌生,然后沿点链状夹杂向两侧扩展.以点链状形式存在的夹杂对材料疲劳性能的危害比单个夹杂严重得多,夹杂物对材料疲劳性能的危害远大于对拉伸性能的危害
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第一条为了规范企业合并的确认、计量和相关信息的披露,根 据《企业会计准则—基本准则》,制定本准则。 第二条企业合并,是指将两个或者两个以上单独的企业合并形 成一个报告主体的交易或事项。 企业合并分为同一控制下的企业合并和非同一控制下的企业合 并
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1991年量子力学考研试题 见1997年第二题)证明: (1)若一个算符与角动量算符/的两个分量对易,则其必与元 的另一个分量对易; (2)在2与的共同本征态M)下,0与的平均值为零,且 当M=J时,测量与J的不确定性为最小
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A题DNA序列分类 2000年6月,人类基因组计划中DNA全序列草图完成,预计2001年可以完成精确的全序列图,此 后人类将拥有一本记录着自身生老病死及遗传进化的全部信息的“天书”。这本大自然写成的“天书”是 由4个字符A,T,C,G按一定顺序排成的长约30亿的序列,其中没有“断句”也没有标点符号,除了 这4个字符表示4种碱基以外,人们对它包含的“内容”知之甚少,难以读懂。破译这部世界上最巨量 信息的“天书”是二十一世纪最重要的任务之一。在这个目标中,研究DNA全序列具有什么结构,由这 4个字符排成的看似随机的序列中隐藏着什么规律,又是解读这部天书的基础,是生物信息学
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论述37SiMn2MoV调质齿轮轮齿弯曲疲劳强度的可靠性试验研究,该试验是在英国制造的EMR-1603型电磁谐振疲劳试验机上进行的,分4个应力级,每个应力级的试验样本不少于6个。在试验数据基础上,拟合出R-S-N曲线及方程,最后求得不同可靠度下37SiMn2MoV调质齿轮轮齿的弯曲疲劳强度极限
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讨论了压力减敏与药包间距之间的关系,建立了减敏程度与药包间距关系的理想化模型.针对实际情况提出并深入讨论了药包的临界压死距离和临界减敏距离两个概念.用这两个概念来描述压力减敏与药包间距之间的关系更加合理,可以加深对炸药的压力减敏现象的认识,有助于毫秒爆破炮孔参数设计
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就随机现象而言,仅仅知道可能发生哪些事件是不够 的,更重要的是对事件发生的可能性做出定量的描述.这 工就涉及到一个概念一事件的概率Probability).直观 地说,个事件的概率(记为)就是能刻画该事件发生的 可能性大小的一个数值.因此,凭直觉我们可以说,在掷 一枚硬币的试验中“出现数字面”的概率为,而在掷一颗 骰子的试验中“出现‘1’点”的概率为.但是,对一般 的事件而言,单凭直觉来确定其发生的概率显然是行不通 的,必须从客观的本质特征上寻求概率的界定方法那么 ,概率有客观性吗?数学上如何定义呢?下面,我们将逐 工步明确这些问题
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从冶金效果、设备性能、工艺条件等方面对LF-RH与RH-LF二次精炼法进行了全面的研究,分析了两种工艺下RH真空处理的特点,对两种工艺下管线钢中有害元素及夹杂物的控制进行了讨论.LF-RH与RH-LF工艺下生产的X70管线钢铸坯中的T[O]平均为14×10-6和19×10-6,显微夹杂物个数分别为2.48个/mm2和2.62个/mm2,达到很高的洁净度水平.LF-RH工艺铸坯中氮平均为53×10-6,RH-LF工艺条件下铸坯氮含量为平均38×10-6,为以后生产更高质量的管线钢积累了经验
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