7.1 555集成定时器 7.1.1 5G555定时器的电路结构 7.1.2 定时器的逻辑功能 7.2 施密特触发器 7.2.1 用555定时器构成施密特触发器 7.2.2 集成施密特触发器 7.2.3 施密特触发器的应用 7.3 单稳态触发器 7.3.1 由555定时器构成的单稳态触发器 7.3.2 用施密特触发器构成单稳态触发器 7.3.3 集成单稳态触发器 7.3.4 单稳态触发器的应用 7.4 多谐振荡器 7.4.1 用555定时器构成多谐振荡器 7.4.2 用施密特触发器构成多谐振荡器 7.4.3 石英晶体多谐振荡器

(二)乳钵的使用 1.方法步骤 (1)取大小不一块片状朱砂约5g,加入适量的纯化水,研磨适宜时间后,朱砂细粉漂浮于液面或混悬于水中,然后将此混悬液倾出。 (2)余下的粗料继续加纯化水研磨,反复操作至研磨完毕,将所得混悬液合并

三、微量元素 (一)铁 铁是人体必需微量元素中含量最多的一种,约 4~5g,在体内含量随年龄、性别、营养状况、健康状 况不同而有异

对嗜热金属球菌(Metallosphaera sedula)浸出镍钼硫化矿进行了研究,以探求高效可持续的生物冶金方法.结果表明:有菌组镍的浸出率均在91%以上,而无菌组为77.64%;以亚铁为能源培养的驯化菌组镍和钼的浸出率分别为96.56%和65.43%,非驯化菌组为94.37%和60.20%;起始pH为2时浸出组镍浸出率达97.55%,钼浸出率为62.97%;粒径小于0.048mm和小于0.077mm的浸样镍浸出率分别为97.58%和95.37%,钼浸出率分别为64.46%和59.54%;低矿浆质量浓度比高矿浆质量浓度的浸出率高,5g·L-1矿浆镍和钼的浸出率分别达98.67%和81.87%;在无菌条件下,浸样添加0.5g·L-1Fe3+和对照组镍浸出率分别为91.19%和77.64%,钼浸出率为52.25%和50.19%;透析浸出率比非透析浸出率低;金属球菌浸出组比氧化亚铁硫杆菌浸出组的浸出率高,前者镍和钼浸出率分别为94.01%和64.74%,后者仅为67.77%和38.16%

软罐头中常见的品种有汉堡肉饼、肉丸子、切片火腿、酱驴肉、酱排骨、油面筋、扒鸡等。一般都采用真 空包装。下面仅以德州扒鸡为例进行介绍。 1.配料 净膛小鸡(750g左右),食盐17g,酱油20g,小茴香.25g,砂仁0.25g,草果0.25g,山柰0.4g, 5。陈0 桂皮0.6g,草蔻0.25g,陈皮0.25g,八角茴香0.5g,花椒0.25g,丁香0.12g,白芷0.6g,肉蔻0.25g 2.工艺流程 选料→宰杀→去内脏、整形→涂色、过油→焖煮→出锅、包装→杀菌→保温、成品

G1 RNA structure G2 Transcription in prikaryotes G3 The lac operon G4 The trp operon G5 Transcription in eukaryotes G6 Transcription of protein-coding genes G7 Regulation of transcription by RNA pol II G8 Processing of eukaryotic pre-mRNA G9 Ribosomal RNA G10 Transfer RNA

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

第一部分 学科（专业类）教育课程 《电子信息类专业导论》 《工程制图》 《电路分析基础》 《模拟电子技术 A》 《数字电子技术 B》 《信号与系统》 第二部分 专业教育课程 《单片机原理及应用 A》 《通信原理》 《高频电子线路》 《人工智能数学基础》 《EDA 技术及应用》 《数字音视频技术》 《嵌入式原理与应用 A》 《DSP 原理及应用》 《通信专业综合能力》 《MATLAB 基础与应用》 《计算机组成原理 B》 《Python 程序设计 B》 《高级程序设计 C++》 《Linux 系统应用与开发 B》 《电磁场与电磁波》 《信息论与编码》 《数字信号处理》 《计算机网络与通信》 《网络操作系统 B》 《光纤通信》 《物联网技术与应用》 《人工智能技术及应用》 《5G 通信技术与应用》 《网络管理与信息安全》 《工程项目管理》 《基站运行与维护》 《文献检索与论文写作》 《通信专业实务》 《智能产品创新设计》 第三部分 应用创新实践环节课程 《电工电子基础实训》 《工程训练 A》 《电子工艺实习》 《大学物理实验》 《模拟电子技术课程设计 A》 《数字电子技术课程设计》 《单片机原理及应用课程设计 A》 《高频电子线路课程设计》 《嵌入式原理与应用课程设计 A》 《DSP 原理及应用课程设计》 《EDA 技术及应用课程设计》 《通信技术应用项目管理》 《通信技术应用项目设计》 《通信工程项目综合实践》 《通信工程专业毕业实习》 《通信工程专业毕业论文（设计）》

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑