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应用X射线衍射仪、偏光显微镜和扫描电镜对水淬和空冷低钛高炉渣的矿相组成、显微结构、TiO2分布规律及其差异性进行研究.结果表明:水淬渣和空冷渣中主要矿物组成均为玻璃质、钙钛矿、钙铝黄长石和镁硅钙石,但是两种炉渣中各矿物组分含量相差较大,空冷渣中钙铝黄长石和钙钛矿的平均体积分数分别为62.5%和12.5%,是水淬渣中钙铝黄长石和钙钛矿的2.27倍和1.92倍,而玻璃质的平均体积分数不足水淬渣的1/3.水淬渣和空冷渣中矿相显微结构差异较大,空冷渣中钙铝黄长石为钉齿状,而水淬渣中钙铝黄长石为呈羽毛状和针状,且结晶粒度较小,钙钛矿在水淬渣和空冷渣中分别呈星点状和树枝状分布,两种炉渣中镁硅钙石都为纺锤体形;水淬渣中TiO2主要分布在钙钛矿、玻璃质和钙铝黄长石中,而空冷渣中TiO2主要分布在钙钛矿和钙铝黄长石中,并且空冷渣中钙钛矿TiO2的分布率比水淬渣高8.41%,空冷方式更有利于将TiO2聚集在钙钛矿中
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假设检验是统计推断的另一个重要的组成部 分。它分为参数检验与非参数检验。参数检验是 已知总体X的分布函数F(x,0)的分布形式,对总 体分布函数中的未知参数θ提出某种假设,然后 利用样本X1,X2,Xn提供的信息对所提出的假设 进行检验,根据检验的结果对所提出的假设作出 拒绝或接受的判断。非参数检验是指总体X的分 布函数表达式F(x)不知道时,假设总体X的分布 函数为某个指定的分布函数F(x),问怎样利用 子样X1X2,Xn提供的信息来对所提出的假设作 出判断,是拒绝或接受
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1、掌握制剂分析的特点 2、掌握制剂分析结果的计算 3、掌握附加成份对活性成分含量测定的干扰及排除 4、了解复方制剂分析的特点,掌握其基本分析示例; 第一节 药物制剂分析的特点 第二节 片剂和注射剂的常规检查法 第三节 药物制剂中常见附加剂的干扰及其排除 第四节 复方制剂分析
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一、GC的分类和特点 (一)分类 (1)按固定相的聚集状态分: 气固色谱法(GSC),气液色谱法(GLC) (2)按分离机理分:吸附色谱和分配色谱 (3)按色谱柱分: 填充柱色谱法:固定相填充在金属或玻璃管 中(i.d=4-6mm) 毛细管柱色谱法(i.d=0.1-0.5mm)
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一、通过本章学习应该掌握的内容 1、何谓生物分离工程 2、生物分离工程的历史及其应用 3、生物分离工程在生物技术中的地位? 4、生物分离工程的特点 5、生物分离工程可分为几大部分,分别包括哪些单元操作?
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第3章线性网络的一般分析方法 3.1支路分析法 3.2网孔分析法 3.3节点分析法 3.4独立电路变量的选择与独立方程的存在性 3.5回路分析法和割集分析法 3.6电路的对偶特性与对偶电路
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第十八章财务报表分析 本章结构 1.财务报表分析概述 2.财务报表分析方法 3.偿债能力分析 4.盈利能力分析 5.综合分析 6.现金流量分析 7.比率分析的局限性
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高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验
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第6章LR分析程序及其自动构造 6.1自下而上分析及其LR分析概述 6.2LR(0)分析 6.3SLR(1)分析 6.4LR1分析 6.5LALR分析 6.6使用二义文法
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一、充分统计量 在数理统计中,由样本来推断总体的前提是:样本包含了总体分布的信息。样本中包含的关于总体分布的信息可分为: 1、关于总体结构的信息,即反映总体分布的类型。如总体服从正态分布,则来自该总体的样本相互独立并均服从该正态分布,即样本包含了总体分布为正态分布的信息。 2、关于总体未知参数的信息,这是由于样本的分布中包含了总体分布中的未知参数
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