以上两节内容要求学生自学重点掌握以下内容测量误差分类一系统误差随机误差和粗大误差测量的精密度准确度和精确度;

微生物试验室的管理和操作 微生物基本技术 微生物的培养 样品中活菌的计数和检测 样品中微生物总数的检测 微生物培养基 微生物菌落筛选和鉴定 厌氧培养法

8-1串行扩展概述 一、串行扩展特点 (1)最大程度发挥最小系统的资源功能。 原来由并行扩展占用的P0口、P2口资源,直 接用于I/0口。 (2)简化连接线路,缩小印板面积 (3)扩展性好,可简化系统的设计。 (4)串行扩展的缺点:

第一节 引起食品腐败的微生物 第二节 微生物引起食品腐败的基本条件 第三节 食品腐败变质的机理 第四节 微生物引起食品腐败变质的鉴评 第五节 各类食品的腐败变质 第六节 食品保藏技术

2.0 数据通道概述 2.1 数据采集系统的组成结构 2.2 信号调理 2.2.1 传感器的选用 2.2.2 运用前置放大器的依据 2.2.3 信号调理通道中的常用放大器 2.2.4 V/I和I/V转换电路

5.1 概 述 5.2 I/O软件的组成 5.3 I/O硬件特点 5.4 I/O控制技术 5.5 设备有关技术 5.6 设备分配与设备处理 5.7 磁盘存储器管理 5.8 典型外部设备

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

4-1汇编语言程序设计基本概念 4.1.1汇编语言及其语句结构

一、CPU与外设通讯的特点 二、输入/输出方式 三、CPU与外设通信的接口 四、8086CPU的输入/输出

9.1 计算法 9.2 查表法 9.3 非线性补偿 9.4 数据极性和字长的预处理