第一节 概述 致病因素 疾病分类 第二节 外照射急性放射病 ◼ 定义 ◼ 射线源 ◼ 分型、分度和分期 ◼ 诊断 ◼ 治疗 第三节 外照射亚急性放射病(略)

实验一 大白鼠骨髓细胞染色体的制备及观察 实验二 人类外周血淋巴细胞培养及染色体标本制备 实验三 人类非显带染色体核型分析 实验四 人类染色体G显带技术及G带核型分析 实验五 人类性染色质标本的制备与观察 实验六 绒毛细胞染色体标本的制备 实验七 脆性 X 染色体标本的制备与观察 实验八 羊水细胞培养及染色体制备 实验九 人类外周血淋巴细胞姐妹染色单体（SCE）互换技术 实验十 人类染色体 C 带技术 实验十一 人类高分辨染色体的制备和观察

无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性

（1）按空气处理设备的设置分类 （2）按负担室内负荷所用介质种类分类 （3）按集中式空调系统处理的空气来源分类 （4）按冷热介质到达的位置分类

第一节 热分析技术的概述 第二节 物质的热效应 第三节 差热分析（DTA） 第四节 热重分析 (Thermogravimetric Analysis) 第五节 示差扫描量热法 (Differential Scanning Calorimeter，DSC) 第六节 热分析法在材料研究中的应用

第一章 无机化学实验基本知识 第一节 化学实验的目和要求 第二节 无机化学实验内容和基本研究方法 第二章 无机化学实验基本操作 第一节 常用仪器的洗涤及干燥 第二节 加热与冷却 第三节 试剂的取用 第四节 称量 第五节 溶液的配制 第六节 气体的产生、净化、干燥与收集 第七节 试纸的应用 第八节 试管反应与离子的检出 第九节 水的纯化与水质鉴定 第十节 无机合成基本操作 第十一节 离子交换技术 第三章 实验内容 第一节 基本操作训练 实验一 基本操作训练 实验二 酸碱滴定 第二节 参数及常数测定 实验一 气体常数 R 的测定 实验二 化学反应热效应的测定 实验三 弱酸电离常数 Ka 的测定 （一） pH 电位法 （二） 半中和法 （三） 电导法 实验四 二氧化碳分子量的测定 实验五 难溶强电解质溶度积常数 Ksp 的测定 （一） 离子交换法测定硫酸钙的溶度积常数 （二）离子电极法测定氯化银的溶度积常数 实验六 利用微型化学实验测定银氨配离子的稳定常数 实验七 分光光度法测定磺基水杨酸铁配合物的组成及稳定常数 第三节 性质实验及定性分析实验 实验一 弱电解质的电离平衡 实验二 电解质溶液的多相平衡 实验三 氧化还原反应 实验四 配合物的形成及性质 实验五 主族元素重要化合物的性质 实验六 副族元素重要化合物的性质 实验七 常见无机离子的鉴别 实验八 阳离子混合液的分离及检出 实验九 阴离子混合液的分离及检出 实验十 阳离子 Co2+、Ni2+、Fe3+的纸上色层分离 第四节 无机化合物的合成、分离及提纯 实验一 硝酸钾制备及其溶解度曲线的绘制 实验二 药用氯化钠制备 实验三 硫酸铬钾的制备 实验四 高锰酸钾的制备 实验五 三草酸合铁（Ⅲ）酸钾的制备及其光化学性质的研究 实验六 抗菌药磺胺嘧啶银的合成及性质测定 实验七 营养药葡萄糖酸钙的制备及性质测定 第五节 综合性试验 第六节 设计性试验

对竞争者分析中，人们关心最多的是竞争对手的财务目标，这里着重就财务目标的核心，即成本进行分 析。对竞争对手的成本分析包括以下三个步骤：

利用光学显微镜、透射电镜和能谱分析等方法对两种不同Ti含量的铁素体基Ti-Mo微合金钢中析出相的尺寸、分布特征、析出规律和成分进行了研究.结果表明:钢中绝大多数析出相为超细碳化物,尺寸小于10 nm,析出相尺寸呈正态分布.随着Ti质量分数由0.072%增到0.092%,析出粒子平均尺寸增大,分布峰值向粒子尺寸增大的方向移动.Ti-Mo微合金钢具有栅格状的相间析出方式,栅格间距受冷速的影响较大,晶内和靠近晶界处的栅格间距不同.能谱分析发现,不同尺寸的粒子Mo含量不同,较大颗粒(50 nm左右)析出相中不含Mo,小颗粒(<20 nm)中碳化物是Ti和Mo的复合析出相,且随着粒子尺寸的减小,成分中Mo所占比重增大

 财务分析概述  财务会计报告体系  基本的财务能力分析  杜邦分析体系

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性