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《行政法学》第二章 行政法主体
文档格式:DOC 文档大小:143.5KB 文档页数:30
行政法律关系主体亦称为“行政法主体”,即行政法律关系的当事人。本章分别介绍行政主 体,被授权组织、受委托组织、行政公务人员与行政相对人的法律特征和法律地位。通过学习本章 内容,掌握有关行政主体的基本理论,明确行政机关和其它行政主体在行政法律关系中的地位和法 律特征;
浙江大学:《刑法总论》课程资源(PPT教学课件)第七章 犯罪主体
文档格式:PPT 文档大小:203KB 文档页数:17
一、本章主要分析犯罪主体的刑事责任能力,自然人犯罪主体和单位犯罪主体。 二、重点:刑事责任能力、刑事责任年龄、精神障碍、单位犯罪
A位掺杂Ru对SPS制备LaCrO3陶瓷导电性的影响及其作为熔盐中惰性阳极的可行性(北京理工大学、北京科技大学)
文档格式:PDF 文档大小:1.17MB 文档页数:9
铬酸镧(LaCrO3)陶瓷材料在高温热电和固体氧化物燃料电池(SOFC)等领域具有广泛的应用价值,然而其烧结性能差、导电率低等不足却限制了LaCrO3陶瓷的高性能应用.针对上述问题,采用放电等离子烧结(SPS)方式制备致密的LaCrO3块体.同时,通过A位掺杂Ru元素,以期实现高电导率的掺杂态铬酸镧(La1−xRuxCrO3)致密陶瓷
北京大学:《电磁学》课程教学资源(PPT课件)第三章 电磁感应——电源电动势
文档格式:PPS 文档大小:554.5KB 文档页数:15
一、非静电力:提供能量使电荷从低电位—高电位 二、电源在外电路上:维持恒定电压,在电场力作用下正电荷从电源正极负极在电源内部在非静电力作用下正电荷克服静电力从电源负极——正极
《中级无机化学》课程PPT教学课件(讲稿)第八章 配位催化反应
文档格式:PPT 文档大小:335.5KB 文档页数:29
一.过渡金属有机化合物的基本反应 二.配位催化反应
麻省理工学院:《自动控制原理》课程教学资源(课件讲义)习题四
文档格式:PDF 文档大小:24.97KB 文档页数:1
第一题:零点的作用 四条阶跃响应曲线如图1所示,图2中包括四张系统零极点分布图,找出每一条响应曲线所 对应的零极点分布,并说明理由。注意:(1)(4)的复数极点位置相同,(3)和(4)的实数极点 位置相同
上海交通大学:《儿科学》课程PPT教学课件(讲稿)第二十五讲 2004年全国法定传染病疫情报告
文档格式:PPT 文档大小:1.92MB 文档页数:53
发病数居前五位的病种为:肺结核、乙型 肝炎、痢疾、淋病、甲型肝炎,占发病总数的85.01% 。死亡数居前五位的病种为:狂犬病、肺结 核、乙型肝炎、艾滋病、新生儿破伤风,占死 亡总数的82.65%
西昌学院:《四川地方史》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 四川地理概况、第二章 四川历史沿革、第三章 近代史上的四川
文档格式:PPT 文档大小:718.5KB 文档页数:186
第一编 四川历史发展的地理环境 第一章 四川地理概况 第一节 四川地形地貌 第二节 四川地理特点 第三节 四川在中国历史上的重要地位 第二编 四川历史沿革 1、通过本章教学让学生了解四川悠久的历史和历代政府疆理开发四川的过程。了解四川在中国多民族统一国家发展中的历史地位。帮助学生立振兴四川之志,积服务四川之能。 2、通过本章教学让学生对四川历史沿革有深刻的认识。 第一节、先秦时的四川 第二节 战国时秦治巴蜀 第三节 两汉时期的四川 第四节 三国鼎立时的蜀汉 第五节 两晋南北朝时期的四川 第六节 隋唐五代时期的四川 第七节 宋元时期的四川 第八节 明朝在四川的统治 第九节清代前期四川的政治 第三章 近代史上的四川 (1840-1949年) 第一节 中国近代沦为半殖民地半封建社会过程中的四川
《中级无机化学》课程PPT教学课件(讲稿)配合物基础和配位立体化学
文档格式:PPT 文档大小:2.88MB 文档页数:51
一、Werner和配位化学的发展 二、配合物(comp lexes)的基本观念 三、配体的主要类型 四、配合物的几何构型 五、配合物的异构(isomerism)现象 六、配合物的制备和大环配体配合物 七、典型配合物的制备和表征举例 八、超分子化学
基于深度学习的宫颈癌异常细胞快速检测方法
文档格式:PDF 文档大小:822.15KB 文档页数:10
宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤,威胁着女性的生命,而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来,随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展,卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破,被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点,且其大多数局部区域内都不含有细胞簇,深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时,经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时,大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长,严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略,针对使用膜式法获得的病理细胞图像,通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞,若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析,从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明,本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度
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