CAD(computer aided design)是一种用计算机硬、软件系统辅助人们对产品或 工程进行设计的方法与技术,包括设计、绘图、工程分析与文档制作等设计活动, 它是一种新的设计方法,也是一门多学科综合应用的新技术。 传统CAD涉及以下一些基础技术:

§10.1 分解电压 §10.2 极化作用 §10.3 电解时电极上的竞争反应 §10.4 金属的电化学腐蚀、防腐与金属的钝化 §10.5 化学电源

• 一、从哲学到生成论教学哲学 • 二、本体论与价值论的理论分野 • 三、教学的历史担当与应然追求 • 四、教学的名实扭曲与灵魂失落 • 五、生成论教学哲学的基本诉求

一．目的要求 1. 掌握发病率指标的计算及意义。 2. 熟悉队列研究描述疾病与暴露因素的 关联指标—相对危险度和归因危险度。 3. 熟悉追踪研究的剂量—反应相关分析和分层分析的方法。 4. 掌握追踪研究的特点

非线性元件中的电压和电流之间的关系是非线性的，有时不能用函数是来表示，要 靠对应的曲线来表征其特征，这一特点是分析非线性电路的困难所在。与线性电路的一 个根本区别就是不能使用叠加定理和齐性定理。但是分析非线性电路的基本依据仍然是 KCL、KVL 和元件的特性方程

1 地震反演基本原理 2 字典学习基本原理 3 传统反演方法与字典学习 4 参数选择及鲁棒性分析 5 实例应用及结果 6 总结和拓展

本部分在前一部分对社会生产与社会 总产品进行划分的基础上，对社会资本 简单再生产和扩大再生产中的比例关系 作出具体阐述。中心说明做为社会总产 品的商品资本是如何在价值上和物质上 得到补偿；这种补偿如要正常进行，部 类之间应保持何种比例关系

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

CAD( computer aided design)是一种用计算机硬、软件系统辅助人们对产品或 工程进行设计的方法与技术,包括设计、绘图、工程分析与文档制作等设计活动 它是一种新的设计方法,也是一门多学科综合应用的新技术

§7.1 重量分析概述 §7.2 重量分析对沉淀的要求 §7.3 沉淀完全的程度与影响 沉淀溶解度的因素 §7.4 影响沉淀纯度的因素 §7.5 沉淀的形成与沉淀的条件 §7.6 重量分析计算和应用示例 §7.7 沉淀滴定法概述 §7.8 银量法滴定终点的确定