1、怎样进行采食和饮水检查的方法有哪些?临床意义? 2、怎样打开家畜的口腔?口腔检査应注意哪些问题? 3、怎样判断吞咽障碍? 4、怎样进行胃管探诊?

Ubuntu 完全基于 Linux 操作系统， 可以免费得到社区及专业机构的支持。庞大的社区是它成长的沃土， 请向这片动人的热忱敞开心扉。 Ubuntu 社区恪守 Ubuntu 理念：自由！软件应是自由的，应尊重人类的自由意志，它与人类之间不应有任 何隔膜。本地语种，功能限制，自主改进的权利……都不应成为使用的障碍或负担。 自由，让 Ubuntu 与传统的私有软件从根本上不同: 免费不能用来遮羞，您有权修正它，直到满意为止。 Ubuntu 适合桌面和服务器。当前 Ubuntu 发布版支持 PC (Intel x86), 64-bit PC (AMD64) 和 PowerPC (Apple iBook 和 Powerbook, G4 和 G5) 架构

本章主要讨论沟通与人际关系的原理和方法。通 过学习，了解和掌握以下内容：沟通的概念、过程和 基本要素；沟通的主要类型、人际沟通网络的类型； 有效沟通的障碍及如何进行有效沟通；人际关系的概 念与原则；人际需要和人际吸引的因素；人际关系的 测量与改善的方法

本章主要讨论沟通与人际关系的原理和方法。通 过学习，了解和掌握以下内容：沟通的概念、过程和 基本要素；沟通的主要类型、人际沟通网络的类型； 有效沟通的障碍及如何进行有效沟通；人际关系的概 念与原则；人际需要和人际吸引的因素；人际关系的 测量与改善的方法

【案例 0.1】 海尔的腾飞 【案例 0.2】 疯狂扩张的代价 【案例 1.1】 三孔啤酒有限公司 【案例 1.2】 新闻记者出的佐佐木明 【案例 1.3】 教材 39 页案例 1、2、3 【案例 1.4】 多川博的锦公司的管理对象 【案例 1.5】 鼎立建筑公司 【案例 2.1】 联合邮包服务公司的科学管理 【案例 2.2】 联想——中国第一个学习型组织 【案例 2.3】 海尔文化 【案例 3.1】 乔森家具公司五年目标 【案例 3.2】 如有人问：轮胎可以做什么？ 【案例 3.3】 接吻青蛙 【案例 3.4】 经营决策 【案例 4.1】 王厂长的等级链 【案例 4.2】 分权问题 【案例 4.3】 联想的组织结构选择 【案例 4.4】 联想集团 【案例 4.5】 巴恩斯医院 【案例 4.6】 授权的障碍 【案例 4.7】 考核不会让你吃惊 【案例 5.1】 看球赛引起的风波 【案例 5.2】 华东输油管理的激励方式 【案例 5.3】 用洋葱替代葫萝卜的尴尬！ 【案例 5.4】 结合前面的案例进一步讨论分析 【案例 5.5】 斯通先生是如何激励员工的？ 【案例 5.6】 赵副厂长该怎么办 【案例 5.7】 张经理的沟通经验 【案例 6.1】 哈勃望远镜 【案例 6.2】 关于\文件核算制\ 【案例 6.3】 电子监控 【案例 6.4】 美国西北航空公司的职工持股 学生搜集案例与分析 【案例 1 】 李佳的工作调动 【案例 2 】 处理投诉 【案例 3 】 货物损失后的处理 【案例 4 】 招聘中的一次意外 【案例 5 】 生产国家淘汰农药 【案例 6 】 表扬引起的争论 【案例 7 】 这一案件的责任承担者是谁 【案例 8 】 这则广告该不该登 【案例 9 】 销售“疯人果”案 【案例 10】 麦迪逊手套公司 【案例 11】 为了企业的信誉 【案例 12】 “抗癌大王”虚假广告案 【案例 13】 退鞋风波 【案例 14】 小道消息传播带来的问题 社会剧制作与分析 【社会剧 1】 如此推销 【社会剧 2】 销售过期药品 【社会剧 3】 应该谁付打车费？ 【社会剧 4】 关玲错了么？ 【社会剧 5】 “退鞋风波”剧本

考研英语是很多同学考研复习中需要花很多时间与精力投入的科目。一方面,英语这门学科本 身是一门需要不断积累才能提高学科;另一方面,在大学期间,很多非英语专业的同学的英语学习 并不系统,考研英语的难度比起平时的期中期末考试来要难得多。因此,考研英语就成了很多人迈 进研究生院的一大障碍。然而,考研英语虽难,如果方法得当,用半年左右的时间,仍然可以达到 考研英语的要求,甚至取得很好的成绩。近年来,考研英语的题型、难度基本稳定,而且,点清 晰。所以,认真分析历年真题,从中得出一些出题的规律,是提高英语成绩的一条捷径

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断