海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义

胶体是物质存在的一种状态，是一种分散体系。根据分散体系中被分散的物质（分散相）的大小，可把分散系分为：粗分散系、胶体分散系和分子、离子分散系。指土壤能够吸收和保持土壤溶液中的分子和离子，悬液中的悬浮颗粒、气体及微生物的能力。土壤吸收性能：1、机械吸收：机械阻隔2、物理吸收性3、化学吸收性4、物理化学吸收性5、生物吸收性

第一章 绪论 第二章 孟德尔式遗传分析 第三章 连锁遗传分析 第四章 细菌的遗传分析 第五章 病毒的遗传分析 第六章 真核生物的遗传分析 第七章 染色体畸变的遗传分析 第八章 基因突变与 DNA 损伤修复 第九章 基因的精细结构的遗传分析 第十章 核外遗传分析 第十一章 数量性状的遗传分析 第十二章 群体与进化遗传分析

授课内容： • 1.全身肌的分群及其作用 • 2.支配这些骨骼肌的主要神经: • (1)脊神经:颈丛的主要分支和分布;臂丛主要分支的分布和损伤后的临床表现，腰丛主要的分支和分布，骶丛主要的分支分布和临床意义 • (2) 部分脑神经:副神经,三叉神经和面神经. 重点和难点： • 1. 各群骨骼肌的形态、分类、结构、起止和作用. • 2.各个作用不同肌群的神经支配

第一节 概述 一、工作原理 二、散射光的测定 三、荧光测量 四、细胞分选原理 第二节 数据的显示与分析 一、参数 二、数据显示方式 三、设门分析技术 第三节 流式细胞仪免疫分析的技术要求 一、免疫检测样品制备 二、免疫分析中常用的荧光染料与标记染色 三、免疫胶乳颗粒的应用 四、流式细胞免疫学技术的质量控制 第四节 流式细胞术在免疫学检查中的应用 一、淋巴细胞及其亚群的分析 二、淋巴细胞功能分析 三、淋巴造血系统分化抗原及白血病免疫分型 四、肿瘤耐药相关蛋白分析 五、AIDS病检测中的应用 六、自身免疫性疾病相关HLA抗原分析 七、移植免疫中的应用 思考题 小结

9.1 电解分析法 9.1.1 电解分析法的基本原理 9.1.2 控制电位电解法 9.1.3 控制电流电解法 9.2 库仑分析法 9.2.1 库仑分析的基本原理 9.2.2 恒电位库仑分析法 9.2.3 恒电流库仑分析法（库仑滴定） 9.2.4 库仑滴定的特点及应用 9.2.5 自动库仑分析法

第四章工作分析与评价 第一节工作分析概述 基本概念与相关术语工作分析:有广义和狭义之分。广义的工作分析是对整个国家与社会范围内各岗位工作 的分析。狭乂的工作分析又称职务分析,是对某一企事业组织内部各岗位工作的分析

1、实证分析和规范分析 实证分析:分析客观经济现象内在因果关系, 从而揭示其运行规律的分析方法。它回答的 是“是什么“、”为什么”的问题,其目的在于陈述 事实。 规范分析:分析和判断经济现象的好坏,进而论 证经济现象应该如何运行的分析方法。它回答的 是“应该是什么”和“应该如何运行”的问题,其目 的在于价值判断

第一节 盈亏平衡分析 一、盈亏平衡分析的定义 二、盈亏平衡分析的基本公式 三、盈亏平衡分析的局限性 第二节 敏感性分析 一、敏感性分析的定义及任务 二、步骤 三、单因素敏感性分析 四、多因素敏感性分析 第三节 概率分析 一、随机参数的概率分布 二、解析法 二、步骤

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性