EViews中信息保存在对象中,每个对象中包含特定类别 的信息。每个对象都有给定的类型,例如,一个序列对象是关 于一个随机变量的观测值,一个方程对象是关于一些变量之间 关系的信息。 一个对象中包含的信息不止一种,例如一个方程对象中包 含了所有估计得到的结果的信息,如方程形式、检验结果及残 差等。所有需要的数据及结果都集中在一个对象中,简化了 EViews中信息组织管理工作

6.1 异构体的分类 6.2手性和对称性 6.2.1 分子的手性 对映异构 对映(异构)体 6.2.2 对称因素 6.3 手性分子的性质——光学活性 6.3.1 旋光性 6.3.2 旋光仪和比旋光度 6.4 具有一个手性中心的对映体 分子的构型 6.4.1 对映体和外消旋体的性质 6.4.2 构型的表示法 6.4.3 构型的标记法 6.5 具有两个手性中心的对映异构 6.5.1 具有两个不同手性碳原子的对映异构 6.5.2 具有两个相同手性碳原子的对映异构 6.6 手性中心的产生 6.6.1 第一个手性中心的产生 6.6.2 第二个手性中心的产生 6.7 手性合成 6.8 外消旋体的拆分 旋光纯度 6.9 脂环化合物的立体异构 6.10 构象对映体和构象非对映体 6.11 不含手性中心化合物的对映异构 6.11.1 丙二烯型化合物 6.11.2 联苯型化合物 6.12 对映异构在研究反应机理中的应用

1、达到学用结合,理论联系实际,加深理解,巩固中医诊断学基本理论知识。 2、通过实验让学生熟悉中医诊断学基本实验方法和技能,培养学生科学实验能力,训练学生的综合操作和分析能力,为今后的学习及开展科研工作创造条件。 3、进一步提高学生的中医诊断素质,激励学生发现知识的局限性,主动自学、积极思考,不断完善知识结构

超低碳钢是一种重要的汽车用钢材料, 钢中通常添加钛元素, 使其形成析出物, 提高钢材的深冲性.然而钛元素作为一种脱氧能力较强的元素, 进入钢液中通常首先形成氧化物.为了减少含钛氧化物夹杂的生成, 基于\转炉-RH-连铸\的超低碳钢生产流程, 对RH精炼过程进行系统取样, 分析了铝脱氧剂加入后及合金化元素钛加入后的氧、氮气体含量变化及夹杂物特征变化, 并使用FactSage热力学计算软件对Fe-Al-Ti-O夹杂物稳定相图进行计算.研究结果显示, 含钛类氧化物夹杂通常以Al2O3类夹杂物作为形核质点, 对其形成包裹状夹杂物.若避免含Ti夹杂物的生成, 当钢中Ti质量分数为0.1%时, 钢中溶解Al质量分数应在0.01%以上.对含钛氧化物的生成及长大流程进行研究, 通过对Al2O3夹杂物及Ti2O3夹杂物粗化率的计算及附着功的比较可知, Ti2O3夹杂物在1600℃时的熟化生长速率较Al2O3较大且Ti2O3夹杂物与Al2O3夹杂物相比不容易相互碰撞融合并从钢液中去除.若提高精炼过程中的氧化物夹杂物去除率, 应严格控制含钛氧化物类夹杂物的生成

第一节 食品中细菌的利用 一 食醋生产中的细菌 二 发酵乳制品生产中的细菌 三 细菌用于味精的生产 第二节 食品中酵母菌的利用 一 酵母菌用于面包的制造 二 酵母菌用于酒类的生产 三 酵母菌用于SCP的生产 第三节 霉菌在食品中的利用 一 霉菌用于淀粉的糖化 二 霉菌用于腐乳的制造 三 霉菌用于酱油的生产 四 霉菌用于柠檬酸的生产 第四节 微生物酶制剂及其在食品工业上的应用 一 微生物生产酶制剂的优缺点 二 微生物产生的酶及其在食品工业上的应用

第十章 食品中限量元素的测定 第一节 概述 第二节 限量元素的测定条件选择 第三节 限量元素的测定 第十一章 食品中农药残留的分析 一、概述 二、食品中有机氯农残的检测 三、食品中有机磷农残的检测 都十二章 食品中维生素的检验 第二节 水溶性维生素的测定 第三节 脂溶性维生素的测定

其它植物类中药 藻类、真菌类、地衣类中药 树脂类中药,如乳香,没药、阿魏、植物提取物,如青黛、芦荟、茶、冰片 古代植物树脂的化石,如琥珀

熟悉:诊断、诊法的含义,中医诊断学的主要内容,中医诊断的基本原理和原则; 了解:中医诊断学的学习方法 大体内容与时间安排,教学方法:(启发式、互动式

针对目前铷矿提取工艺污染严重、资源综合利用率低的现状, 本文提出采用酸浸—溶剂萃取工艺提取铷云母矿中的铷.研究了浸出温度、硫酸浓度及浸出时间对铷浸出率的影响, 并借助X射线衍射、扫描电镜、能谱分析等手段, 研究了浸出过程中铷云母矿的物相转变.实验结果表明, 铷云母矿酸浸的最佳条件为浸出温度250 ℃、H2SO4质量浓度200 g·L－1、浸出时间1.5 h, 在此条件下铷浸出率达85.2%.X射线衍射图谱表明铷云母矿的主要矿物组成为石英、黑云母、白云母、正长石及钠长石.扫描电镜-能谱分析结果表明矿石中的铷主要以类质同象取代钾的位置分别存在于黑云母及白云母中.浸出过程中发生的主要反应为载铷云母的溶解.在萃取剂浓度1 mol·L－1、有机相与水相的体积比O/A = 3∶1、萃取级数为3级条件下进行逆流萃取实验, 萃余液中的铷质量浓度为0.003 g·L－1, 铷的萃取率达98%.在HCl浓度1 mol·L－1、相比O/A = 4∶1、反萃级数为2级条件下反萃负载铷的有机相, 铷反萃率达99%.以浸出渣为原料, 采用碱熔—中和沉淀工艺制备出了白炭黑产品, 实现了资源的综合利用.采用X射线衍射、红外光谱分析技术对白炭黑进行了表征, 结果表明产品成分为水合二氧化硅, 符合非晶态白炭黑的特征.化学定量分析结果表明白炭黑产品含SiO2质量分数91.65%, 所制备的白炭黑满足国家化工行业标准

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作