1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

第4章连续信号与系统的复频域分析 4.1拉普拉斯变换 4.2典型信号的拉普拉斯变换 4.3拉普拉斯变换的性质 4.4拉普拉斯反变换 4.5拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系 4.6连续系统的复频域分析 4.7系统函数 4.8由系统函数的零、极点分析系统特性 4.9连续系统的稳定性 4.10系统的信号流图

[目的要求]： 1.了解消化道平滑肌特性、胃肠神经支配、口腔内消化、大肠内消化； 2.掌握胃内消化和小肠内消化和吸收； 3.掌握神经和激素对消化腺分泌和消化管运动的调节作用及其作用机制。 [重点]： 1.胃液的性质、成分及其作用； 2.头期、胃期与肠期胃液分泌调节的过程及特点； 3.胰液、胆汁的成分及其生理作用，胰液分泌调节机制。 [难点]： 1.胃肠激素的种类及其作用 2.胃液分泌的过程及影响因素

教学目标： 1、掌握光的各种干涉装置和干涉仪，光的干涉现象及其应用。 2、掌握分波前法，分振幅法分解波列的方法。 3、掌握光场的空间相干性和时间相干性概念。 §1 分波前干涉装置 光场的空间相干性 §2 薄膜干涉（一）——等厚条纹 §3 薄膜干涉（二）——等倾条纹 第三章 干涉装置 光场的时空相干性

本章主要介绍机构运动分析的目的和方法，重点介绍了三种机构运动分析方法，即重点介绍了三种机构运动分析方法，即速度瞬心法、相对运动图解法和解析法

基于全尾砂絮凝过程中絮团弦长的测定，分别研究絮凝和沉降两个过程：首先以絮团平均弦长为指标研究不同絮凝条件下全尾砂絮凝行为，再以固液界面初始沉降速率为指标分析不同絮凝全尾砂料浆的沉降行为。探明了不同絮凝条件下全尾砂尺寸演化规律，全尾砂均快速絮凝形成絮团，絮团的平均弦长增长达到峰值后随着剪切时间逐渐下降，直至达到稳定状态。发现全尾砂絮团的平均弦长与絮凝全尾砂料浆固液界面的初始沉降速率随着不同的絮凝条件而不断改变，确定了在本文研究范围内的最优絮凝条件：Magnafloc 5250絮凝剂，全尾砂料浆固相质量分数10%，絮凝剂单耗10 g·t?1，絮凝剂溶液中絮凝剂质量分数0.025%，剪切速率94.8 s?1。最优条件下絮凝过程中絮团平均弦长峰值为620.63 μm，絮凝结束时絮团平均弦长为399.57 μm，絮凝全尾砂料浆固液界面初始沉降速率为4.61 mm·s?1。初步建立了适用于本文全尾砂的基于絮团平均弦长的固液界面初始沉降速率模型，固液界面初始沉降速率随着絮团平均弦长的增加而增加，为实际生产中控制全尾砂絮凝沉降参数以及设备结构优化、提高全尾砂料浆的絮凝沉降效率提供参考

分级加载压缩蠕变试验未能充分考虑稳定蠕变中的黏塑性应变，故采用三轴循环加卸载压缩蠕变试验来实现岩石的黏弹、塑性应变分离，从而使岩石黏弹、塑性应变在岩石蠕变的各个阶段得以充分考虑。以某水电站闪长玢岩为例，探讨该类岩石蠕变特性。在破坏前，岩石的瞬时弹性应变以及瞬时塑性应变随着偏应力逐级增大呈线性增长；随着偏应力的增加，黏弹性应变和黏塑性应变呈非线性增长。引入一个分数阶Abel黏壶与Kelvin模型串联形成新型黏弹性模型；用分数阶Abel黏壶代替传统的黏塑性模型中的线性牛顿体并基于损伤建立黏塑性损伤模型。然后将新型黏弹性模型和黏塑性损伤模型与瞬时弹性模型和瞬时塑性模型串联组成一个新的岩石蠕变损伤模型。最后将该模型与岩石蠕变曲线进行拟合，从而证明该模型的适用性

一、白血病的分子机制 二、白血病的分子检测 三、白血病分子检测的临床应用

本章要点： 光通信概念与特点 光纤通信系统组成及原理 光纤结构、分类、传光原理 光源分类、发光机理、特点 光检测器分类、检测原理、特点 光端机、光中继组成原理 光网络分类

为了进一步研究20CrMo合金钢在生产过程中夹杂物的演变机理，实现对钢中非金属夹杂物的合理控制，保证生产顺行，提高产品力学性能，针对“BOF→LF→RH→钙处理→连铸→热轧”工序生产20CrMo合金钢全流程中非金属夹杂物的演变规律进行了研究。在LF精炼及RH精炼加钙前钢中非金属夹杂物含有70%以上的Al2O3。钙处理后，由于过量的钙加入到钢液中，夹杂物中CaS质量分数迅速增加至59%，Al2O3质量分数降低至21%。在连铸过程中由于二次氧化的发生，夹杂物转变为CaO?Al2O3，其中含有50%的Al2O3、39%的CaO和10%的CaS，并且夹杂物平均尺寸增加。在钢的冷却和凝固过程中，CaO质量分数降低至5%，CaS质量分数增加至57%，钢中夹杂物转变为Al2O3?CaO?CaS的复合夹杂物，同时含有少量大尺寸的CaO?Al2O3夹杂物。在钢的轧制过程中，夹杂物中CaO含量进一步降低，CaS含量增加，夹杂物平均尺寸增加，形成了CaO?Al2O3与CaS黏结型的复合夹杂物与Al2O3?CaS复合夹杂物。对CaO-Al2O3与CaS黏结型的复合夹杂物的形成原因进行了讨论