微生物是生物界中数量极其庞大的一个类群,它是自然界生态平衡和物质循环中必不 可少的重要成员,与人类及其生存环境的关系十分密切。对于微生物个体来说,它的存在 对我们人类有时是有利的,有时既无利也无害有时却是有害的。无数事实已经证明,自 从人类认识微生物并逐渐掌握其活动规律后,就可能将原来无利的微生物变成有利的,小 利的变成大利的,有害的变成小害、无害甚至有利,从而大大改善了人类的生活质量和推 动了人类的文明进步

一、概述 无压引水建筑物与有压引水建筑物无压引水式水电站:无坝或低坝引水的无压开敞式进水口引水道(盘山明渠或无压隧洞)——压力前池—压力管道—电站厂房——尾水渠 有压引水式水电站:水库、拦河坝——深式进水口

第一节　有机生态型无土栽培的优点 第二节　有机无土栽培技术的实施步骤 第三节　番茄长季节有机栽培的操作规程 第四节　有机无土栽培的发展前景

类似于一元函数的广义积分对于二元函数也有两 类广义二重积分.即可分为积分区域无限与被积函数无 界两种下面只研究无界区域上的二重积分的计算方法 定义3设D是xoy面上的无界区域,f(x2y)在D上连续且G 是D上的任意一个闭区域上若G以任何方式无限扩展且 趋于D时,均有limf(x,y)dxdy=1

有损耗均匀传输线 无损耗均匀传输线的阻抗匹配 无损耗传输线的入端阻抗 无损耗传输线中波的反射和透射 无损耗均匀传输线的传播特性 无损耗均匀传输线方程

10.1 无线网络标准 10.2 无线局域网有限等价保密机制 10.3 无线局域网有线等价保密安全与漏洞 10.4 无线局域网安全威胁

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

类似于一元函数的广义积分对于二元函数也有两 类广义二重积分.即可分为积分区域无限与被积函数无 界两种下面只研究无界区域上的二重积分的计算方法 定义3设D是xoy面上的无界区域,f(x2y)在D上连续且G 是D上的任意一个闭区域上若G以任何方式无限扩展且 趋于D时

极大似然估计的求法 —选择参数的估计量,使实验结果具有最大概率 估计量的几个评选标准 ·样本原点矩是总体原点矩的无偏估计量; 无偏性——E()=·样本方差是总体方差的无偏估计量; ·无偏估计量的函数未必是无偏估计量

在粉碎的或原状松散的土中掺入一定量的无机结合料(包括水泥、石灰或工 业废渣等)和水,经拌和得到的混合料在压实与养生后,其抗压强度符合规定要 求的材料称为无机结合料稳定材料,以此修筑的路面称为无机结合料稳定路面。 无机结合料稳定路面具有稳定性好、抗冻性能强、结构本身自成板体等特点, 但其耐磨性差,因此广泛用于修筑路面结构的基层和底基层