1、掌握遗传药理学的研究内容 2、掌握药物应用出现个体差与群体差异的原因 3、药物反应和代谢的种族差异

第一节显著性检验的基本原理 第二节样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节两个样本平均数差异显著性检验 第四节百分数资料差异显著性检验 第五节总体参数的区间估计

 差分运算  ARIMA模型  Auto-Regressive模型  异方差的性质  方差齐性变化  条件异方差模型

背景 MDPs 强化学习问题 蒙特卡洛方法 (Monte Carlo Methods) 蒙特卡洛预测（Monte Carlo Prediction） 蒙特卡洛控制（Monte Carlo Control） 时序差分学习 (Temporal-Difference Learning) 时序差分预测（TD Prediction） 时序差分控制（TD Control） Sarsa：on-policy Q-learning : off-policy 策略梯度 (Policy Gradient) Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 深度强化学习 Deep Q-Networks (DQN) Policy Gradients for Deep Reinforcement Learning

§6-1 转速负反馈有静差直流调速系统 §6-2 无静差直流调速系统 §6-3 单闭环直流调速系统的限流保护 §6-4 电压负反馈和电流正反馈调速系统 §6-5 小功率有静差直流调速系统实例分析 §6-6 速度和电流双闭环直流调速系统 §6-7 可逆直流调速系统

1、最小差错概率准则 由于噪声的干扰,所以在发送x时,不一定判 为r;,而可能判为其他符号,这就是错误判决。当 然,我们希望差错概率最小,在数字通信中最直 观和最合理的准则是“最小差错概率”准则

第一节 显著性检验的基本原理 第二节 样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节 两个样本平均数的差异显著性检验 第三节 百分数资料差异显著性检 第四节 总体参数的区间估计

匹配滤波器是以抽样时刻信噪比最大为标准,构造接收机结构。而在数字通 信中,人们更关心判决输出的数据正确率。因此,使输出总误码率最小的最小差 错概率准则,更适合于作为数字信号接收的准则。为了便于讨论最小差错概率最 佳接收机,我们需首先建立数字信号接收的统计模型

1范围 1.1本方法适用于饮用水、地面水及工业废水pH值的测定。 1.2水的颜色、浊度、胶体物质、氧化剂还原剂及较高含盐量均不干扰测定;但在pH小 于1的强酸性溶液中,会有所谓酸误差,可按酸度测定;在pH大于1;的碱性溶液中,因有 大量钠离子存在,产生误差,使读数偏低通常称为钠差。消除钠差的方法,除了使用特制 的低钠差电极外,还可以选用与被测溶液的pH值相近似的标准缓冲溶液对仪器进行校正

第二节函数的和、差、积、商的求导法则 1.函数的和、差、积、商的求导法则