第十一章多元函数积分学 第一节二重积分的概念与计算 思考题: 1.把一元定积分的数学模型推广到二维空间,可以得到一个式子 f(x,= lim(, 0 i=1 你对这个式子要说些什么?回顾一元定积分的定义,可以对推广来的这个式子描述出一个 完整的数学模型,被称为二重积分的定义,你将获得一次创造思维的锻炼,对微元法模型 的理解会更深刻,不妨一试

对坐标的曲线积分 一、问题的提出 二、对坐标的曲线积分的概念

第一节物质的旋光性 第二节对映异构现象与分子结构的关系 第三节含一个手性碳原子化合物的对映异构

2.机电系统CAD算法基础 2.1.数值积分算法 2.1.1基本数值积分方法 连续系统的动态特性一般可由一个微分方程或一组一阶微分方程加以描述。因此对系统进行计算机仿真,就需要研究如何利用计算机对微分方程进行求解,目前采用的方法是应用数值积分法对微分方程求数值解,其中欧拉法、梯形法、龙格一库塔法等数值积分法是几种基本的方法

通过采用一步纳米金属颗粒辅助化学刻蚀法(MACE)成功制备了多孔硅纳米线, 并主要研究了硅片掺杂浓度、氧化剂AgNO3浓度以及HF浓度对硅纳米线阵列形貌结构的影响规律. 研究结果表明: 较高的掺杂浓度更有利于刻蚀反应的发生和硅纳米线阵列的形成, 这是由于高掺杂浓度在硅片表面引入了更多的杂质和缺陷, 同时高掺杂浓度的硅片与溶液界面形成的肖特基势垒更低, 更容易氧化溶解形成硅纳米线阵列; 在一步金属辅助化学刻蚀法制备多孔硅纳米线阵列的过程中, 溶液中AgNO3浓度对于其刻蚀形貌和结构起到主要作用, AgNO3浓度过低或过高时, 硅片表面会形成腐蚀凹坑或坍塌的纳米线簇, AgNO3浓度为0.02 mol·L-1时, 硅纳米线会生长变长, 最终形成多孔硅纳米线阵列. 随着硅纳米线的增长, 纳米线之间的毛细应力会使得一些纳米线顶部出现团聚现象; 且当HF溶液浓度超过4.6 mol·L-1时, 随着HF酸浓度的增加, 硅纳米线的长度随之增加. 同时, 硅纳米线的顶部有多孔结构生成, 且硅纳米线的孔隙率随HF浓度的增加而增多, 这是由于纳米线顶部大量的Ag+随机形核, 导致硅纳米线侧向腐蚀的结果. 最后, 根据实验现象提出相应模型对多孔硅纳米线的形成过程进行了解释, 归因于银离子的沉积和硅基底的氧化溶解

偏导数 我们已经知道一元函数的导数是一个很重 要的概念,是研究函数的有力工具,它反映了该 点处函数随自变量变化的快慢程度。对于多元函 数同样需要讨论它的变化率问题。虽然多元函数 的自变量不止一个,但实际问题常常要求在其它 自变量不变的条件下,只考虑函数对其中一个自 变量的变化率,因此这种变化率依然是一元函数 的变化率问题,这就是偏导数概念,对此给出如 下定义

利用自制外控电位浮选槽研究了矿物粒度、矿浆pH值、外控电位大小等因素对黄铜矿和辉钼矿浮选行为的影响, 从而找到二者分离的条件并进行了铜钼混合精矿的外控电位浮选分离, 采用循环伏安测试和腐蚀电偶测试验证了上述试验结论. 研究结果表明, -150+31 μm的黄铜矿受外控电位影响大, 容易被抑制, 而辉钼矿则不容易被抑制. -31 μm的黄铜矿和辉钼矿可浮性均较差, 受外控电位影响较小. 外控电位浮选在碱性条件下进行有利于实现抑铜浮钼. 在pH值11的条件下, 抑铜浮钼的最佳分离外控电位为-1100~-700 mV(vs Ag/AgCl). 在pH值为11、外控电位-800 mV(vs Ag/AgCl)的条件下对多宝山铜钼混合精矿进行浮选分离, 经过一次浮选分离可得到钼回收率80.57%、铜回收率10.19%的钼粗精矿, 辉钼矿和黄铜矿的浮游差达到70.38%, 这使外控还原电位下浮选分离黄铜矿和辉钼矿成为可能. 另外, 腐蚀电偶测试结果表明: 黄铜矿和辉钼矿间的电偶腐蚀对于抑铜浮钼浮选有促进作用

一、前言 实验教学是医学微生物学课程中重要环节。使学生学习医学微生物学的基本操作、加强学生基本技能训 练、以培养科学的分析问题和解决问题的能力,并加深对所学理论知识的理解。 每次实验课前应对实验内容先作预习,严格规范操作规程,严格遵守微生物学实验室各项规则。实验结束 后如实填写实验报告,并对实验结果作出科学分析以使每次实验均能达到预期目的

C++提供一种特殊的指针类型,它指向类的成员,而不是指向该类的一个对象中该成员 的一个实例,这种指针称为指向类成员的指针。 指向类X中类型为type数据成员的指针的说明形式为 type X: :*pointer:

针对超声心动图像质量差、噪声多，传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点，提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损（Atrial septal defect，ASD）智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别，充分融合其不同切面的语义特征，使得诊断的准确率得到明显提升。此外，还对其进行双边滤波保边去噪，并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统（简称ASD辅助诊断系统）。结果表明，该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%，且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率