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深圳大学:《植物生理学 Plant Physiology》课程自编教材(理论课)第十章 植物的生长与发育 Plant growth and development
文档格式:PDF 文档大小:954.66KB 文档页数:24
本章学习目标: 1. 理解植物生长、分化和发育的概念. 2. 掌握植物生长、分化和发育等过程在细胞水平,生化水平和分子水平的调控机制。 3. 理解植物发育过程不同阶段(胚胎发生;种子萌发;根、茎、叶的形成)细胞水平的特点。 4.理解植物运动的类型和机制。 第一节 细胞的分裂、生长和分化 第二节 植物的营养生长 第三节 植物生长的相关性 第四节 植物的运动
《C++程序开发教程》课程电子教案(PPT教学课件)第三章 基本控制结构程序设计
文档格式:PPT 文档大小:305KB 文档页数:74
结构化程序设计的特点是任何程序都可由三种基 本结构及其组合来描述,这三种分别是顺序结构、 选择结构和循环结构。本章将介绍++分支结构和循 环结构的设计方法。这两种结构分别用++提供的两 类流程控制语句分支语句和循环语句来实现。所谓 流程控制语句,是专门用来控制程序执行流程的语 句,也称为过程化语句。在介绍分支语句、循环语 句及其程序设计的同时,还将介绍一些常用算法, 并通过实例实践结构化程序设计的方法
湖南大学:《机械制图》第五章(5-4) 组合体的投影
文档格式:PPT 文档大小:1.3MB 文档页数:41
一.组合体的形体分析 组合体由若干基本体按一定的方式组 合而成的形状比较复杂的立体。 形体分析法—假想把组合体分解成若干个基本体 或组成部分,通过分析各基本体或各组成部分的 形状、相对位置、组合方式及连接关系,从而达 到了解整体的目的,这种分析方法称为形体分析 法
《计算机辅助设计——机电系统CAD》教学讲义教材:第三章 机电系统的计算机辅助分析
文档格式:DOC 文档大小:7.73MB 文档页数:67
3.1机电系统的数学模型及其转换方法 机电系统计算机仿真与辅助设计是建立在机电系统数学模型基础之上的。对于 各类机电系统,利用仿真手段对其进行分析与设计,首先就需要建立相应的系统数 学模型,此后,就需要研究如何将系统的数学模型转变为适合于计算机进行分析计 算的仿真模型,即数值算法模型。在此基础上,即可通过对数学模型的求解分析, 实现对系统动静态特性的分析与设计
延安大学:《社会统计学 Social Statistics》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十四章 动态分析与指数分析
文档格式:PPT 文档大小:1.12MB 文档页数:35
时间数列(动态数列)是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 主要内容:时间数列及其指标分析、时间数列的趋势分析、指数分析法
延安大学:《社会统计学 Social Statistics》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十二章 相关与回归分析
文档格式:PPT 文档大小:994KB 文档页数:92
◼ 第一节 相关关系及种类 ◼ 第二节 定类变量的相关分析 ◼ 第三节 定序变量的相关分析 ◼ 第四节 定距变量的相关分析 ◼ 第五节 回归分析
延安大学:《社会统计学 Social Statistics》课程教学资源(电子教案)第十四章 动态分析与指数分析
文档格式:DOC 文档大小:335.56KB 文档页数:9
时间数列(动态数列)是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。本章主要内容包括:时间数列及其指标分析,时间数列的趋势分析,指数分析法
延安大学:《环境质量评价 Environmental Impact Assessment(EIA)》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 工程分析
文档格式:PPT 文档大小:4.71MB 文档页数:30
第一节 工程分析的作用 第二节 工程分析的技术原则 第三节 工程分析的方法 第四节 工程分析的内容
《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 随机变量的数字特征与极限定理
文档格式:PPT 文档大小:1MB 文档页数:184
在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的
重庆交通大学:《地理数学方法》研究生课程教学资源(教材讲义)第六章 时间序列分析及应用
文档格式:PDF 文档大小:727.83KB 文档页数:19
第一节 时间序列概述 一、时间序列的意义 二、时间序列的种类 三、时间序列编制原则 四、时间序列的建立 第二节 时间序列分析 一、时间序列分析概念 二、确定性与随机性时间序列分析 三、时间序列分析方法 四、时间序列的应用 第三节 时间序列及其特征识别 一、时间序列与随机过程 二、时间序列的识别判据 三、时间序列特征的识别 第四节 平稳时间序列模型 一、一阶自回归模型 二、一般自回归模型 三、移动平均模型 四、自回归移动平均模型
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