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一、理解原电池与电解池的异同点;理解电导、电导 率、摩尔电导率的定义及其应用。 二、 掌握电解质的活度、离子平均活度和离子平均活 度系数的定义及计算。 三、掌握离子迁移数、离子电迁移率的定义;了解迁 移数的测定方法。掌握离子独立运动定律和德拜 一休克尔极限定律。 四、重点掌握电池反应和电极反应的能斯特方程,会 利用能斯特方程计算电池电动势和电极电势 理解浓差电池的原理,了解液接电势的计算。 五、了解分解电压和极化的概念以及极化的结果 §7.1 电解质溶液的导电机理及法拉第定律 §7.2 离子的迁移数 §7.3 电导、电导率和摩尔电导率 §7.4 电解质的平均离子活度因子及德拜-休克尔极限公式 §7.5 可逆电池及其电动势的测定 §7.6 原电池热力学 §7.7 电极电势和液体接界电势 §7.8 电极的种类 §7.9 原电池设计举例 §7.10 分解电压 §7.11 极化作用 §7.12 电解时的电极反应生成
文档格式:DOC 文档大小:167.5KB 文档页数:9
离子交换分离是目前最重要和应用最广泛的分离方法之一,不但能用于分离性质相近的无机离子,而且可以用来分离多种有机化合物,可用于分析分离,也可用于制备。 离子交换分离是应用极广的,如净化水,分离和提取物质,离子交换色谱等
文档格式:PPT 文档大小:5.3MB 文档页数:203
前言 二十一世纪是科学技术高速发展的信息时代,而计算机是处理 信息的主要工具,因此,人们已经认识到,计算机知识已成为 人类当代文化的一个重要组成部分。 计算机科学技术以惊人的速度向前发展,它的广泛应用已从传 统的数值计算领域发展到各种非数值计算领域。在非数值计算 领域里,数据处理的对象已从简单的数值发展到一般的符号, 进而发展到具有一定结构的数据。在这里,面临的主要问题是 :针对每一种新的应用领域的处理对象,如何选择合适的数据 表示(构构),如何有效地组织计算机存贮,并在此基础上又 如何有效地实现对象之间的\运算关系
文档格式:PPT 文档大小:881KB 文档页数:49
7.1 定时器/计数器的结构及原理 7.2 定时器/计数器的控制 7.3 定时器/计数器的工作方式 7.4 定时器/计数器应用举例
文档格式:PPT 文档大小:544KB 文档页数:61
课程设计 Session1: 软件构架的基础知识 Session2: >.NE软件构架的基础知识 Session 3: 企业级应用程序的构架 Session 4: 案例学习: PetShop.ET Session 5: TeamworkBug与 Tracking 概念工具与实践(可选)
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专业必修课程 《农业资源与环境专业导论》 《地质地貌学》 《农业气象学》 《地理信息系统基础》 《普通生态学》 《土壤学》 《植物营养学》 《农业资源环境专业实践》 《土壤植物理化分析 I》 《土壤植物理化分析Ⅱ》 《试验设计与统计分析》 《土壤地理学》 《环境监测》 《资源遥感与信息技术》 《绿洲农业生态学》 《作物施肥原理与技术》 《肥料工艺学》 《土壤改良与培肥》 专业实践环节 《农业气象学教学实习》 《生态学实习》 《环境监测实习》 《土壤学综合实习》 《植物营养学实习》 《农业资源与环境专业生产实习》 《肥料工艺学课程设计》 《土壤改良与培肥课程设计》 《农业资源与环境专业毕业论文》 专业选修课程 《科技论文写作》 《农业资源与环境专业外语》 《资源环境研究法》 《土壤资源调查与评价》 《土壤资源调查与评价实训》 《作物栽培学》 《植物保护学》 《智慧农业理论与实践》 《节水灌溉理论与技术 B》 《现代农业模式与发展》 《环境影响评价》 《产地环境与农产品质量管理》 《数据分析与数据挖掘实训》 《养分资源管理》 《环境规划与管理》 《植物营养分子生物学基础》 《农业固体废弃物处理》 《农业资源与环境法规》 《农业资源与环境研究前沿》 《双碳概论》 专业拓展课 《农产品营销学》 《现代企业管理》 《农业大数据原理与应用》 《农业物联网技术与应用》
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磁电感应式传感器又称磁电式传感器,是利用电磁感应原理将被测量(如振动、位移、转 速等)转换成电信号的一种传感器。它不需要辅助电源就能把被测对象的机械量转换成易于测量的电信号,是有源传感器。由于它输出功率大且性能稳定,具有一定的工作带宽(10~ 1000Hz),所以得到普遍应用
文档格式:PPT 文档大小:1.96MB 文档页数:54
•CMAC网络特点 •改进的CMAC干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •CMAC网络对非线性函数学习过程 •干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •跑偏信号谐波仿真与分析 •改进的CMAC学习多维函数 •CMAC网络辨识MATLAB仿真举例 •CMAC网络原理及其应用
文档格式:PPT 文档大小:1.92MB 文档页数:103
6.1 神经网络概念与特性 6.2 神经网络模型辨识中常用结构 6.3 辨识中常用网络训练算法 6.4 改进的BP网络训练算法 6.5 神经网络辨识MATLAB仿真举例 6.6 基于改进遗传算法的神经网络及其应用 6.7 模糊神经网络及其应用 6.8 小结
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安徽理工大学:《GPS定位原理与应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 绪论 1.3 其他导航定位系统 1.4 GNSS技术的应用
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