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重点:是多级放大电路的祸合方式及其特点,多级放大电路的动态参数与组成它的各级电路的关系,差分放大电路工作原理和静态工作点、差模放大倍数、共模放大倍数、共模抑制比、输入电阻、输出电阻的分析和估算,互补输出级的工作原理。难点:是组成多级放大电路的各级电路的输入电阻和输出电阻对多级放大电路动态参数的影响,单端输出差分放大电路静态和动态的分析,为什么在直流信号作用时的输出电压需用交流等效电路来分析等问题
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第6章网络互连 *6.1路由器在网际互连中的作用 6.1.1路由器的构成 6.1.2交换构件 6.1.3互联网与因特网 *6.2因特网的网际协议P 6.2.1分类的P地址 6.2.2P地址与硬件地址 6.2.3地址解析协议ARP和逆地址解析协议RARP 6.2.4P数据报的格式 6.2.5P层处理数据报的流程 *6.3 划分子网和构造超网 6.3.1 划分子网 6.3.2 使用子网掩码的分组转发过程 6.3.3 无分类编址 CIDR *6.4 因特网控制报文协议 ICMP *6.5 因特网的路由选择协议 6.5.1 有关路由选择协议的几个基本概念 6.5.2 内部网关协议 RIP 6.5.3 内部网关协议 OSPF 6.5.4 外部网关协议 BGP 6.6 IP 多播和因特网组管理协议 IGMP 6.6.1 IP 多播的基本概念 6.6.2 因特网组管理协议 IGMP 6.6.3 多播路由选择 *6.7 虚拟专用网 VPN 和网络地址转换 NAT 6.8 下一代的网际协议 IPv6 (IPng) *6.8.1 解决 IP 地址耗尽的措施 *6.8.2 IPv6 的基本首部 6.8.3 IPv6 的扩展首部 6.8.4 IPv6 的地址空间 6.8.5 从 IPv4 到 IPv6 的过渡 6.8.6 ICMPv6
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二、在线分析仪器的性能特性 三、在线分析常用浓度单位 一、在线分析仪器的定义和分类 四、标准气体及其制备方法
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1.1 排队系统概述 1.1.1 排队论发展历程 1.1.2 排队现象 1.1.3 排队系统的组成和特征 1.1.4 经典排队系统的符号表示 1.1.5 排队问题的求解 1.2 几个重要的概率分布 1.2.1 定长分布 1.2.2 负指数分布 1.2.3 爱尔郎(Erlang)分布 1.2.4 泊松(Poisson)分布 1.3 泊松过程 1.4 单服务者负指数分布排队系统的分析 1.4.1 系统中有个i 顾客的概率 1.4.2 系统的运行指标 1.5 Little 公式及其直观意义 1.5.1 Little 公式直观意义 1.5.2 Little 公式的证明 1.6 利用因数P的定义及其物理意义
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本课程共计32学时;共分为7章,授课时间是1-11周。讲 课內容包括:第一章绪论2学时;第二章酶的分类与命名2 学时,重点国际系统分类法;第三章酶的生产4学时重点 产酶菌的培养,酶的模拟;第四章酶的分离纯化与制备8学时 重点酶的纯化;第五章固定化酶6学时重点固定化酶的制 备;第六章酶分析6学时重点酶活力测定酶法分析;第七 章酶的生物学4学时重点酶在生物体内的功能
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课程主要内容: •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程: •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法: 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网
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数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计
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本节介绍数理统计中的三个著名分布, 它们在参数估计和假设检验等统计推断问 题中有广泛应用 X平方分布 定义6.1设随机变量XX2X独立且服从相同 x2=x2+x2++2(6-8) 分布N(,1),则称x2=x=x2+X2 所服从的分布是自由度为m的x2-分布
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处理效应与选择难题 通过随机分组解决选择难题 依可测变量选择 匹配估计量的思想 倾向得分匹配 倾向得分匹配的Stata实例 偏差校正匹配估计量 双重差分倾向得分匹配 断点回归的思想 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归的Stata实例 处理效应模型
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为什么需要分位数回归 总体分位数 样本分位数 分位数回归的估计方法
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