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农业专业:《土壤农化分析》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:78KB 文档页数:7
课程简介: 土壤农化分析是农业资源与环境专业的一门专业基础课。该课程包括土壤分析、植物 分析和肥料分析三个方面。土壤农化分析既是一门技术性较强的课程,又是一门应用学 科。本课程要求学生即要学好基础理论、基本知识和基本操作,还要学会使用现代分析仪 器,以专业课知识为基础,将正确地分析结果应用到生产实际和科学研究中去。本课程以 土壤学、农业化学为主要理论,与分析化学、仪器分析等课程密切相关,使农业资源与环 境专业的一门重要课程
北京大学:《MBA财务报表分析》 第三章 财务报表分析方法基础
文档格式:PPT 文档大小:105KB 文档页数:43
第三章财务报表分析方法基础 1.财务分析的评价标准 2.横向分析技术 3.时间序列(趋势)分析 4.财务报表与非财务报表信息的结合 5.一些补充
分数阶对称平移不变过完备小波的构造及其在轴承故障诊断中的应用
文档格式:PDF 文档大小:612.63KB 文档页数:7
提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法.首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法.其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度.此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换.最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中.实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征
安徽工业大学装备与控制系:《ANSYS及其应用》课程教学资源(PPT课件)第3章 网格划分
文档格式:PPT 文档大小:664KB 文档页数:18
第3章网格划分 网格划分是有限元分析的基础,所划分的网格形状对计算精度和 计算规模有直接的影响。网格划分还应考虑加载和后处理的要求。 内容包括: 1.单元属性 2.网格划分 3.直接建模法 4.编号控制
大孔吸附树脂从藻粉中分离纯化微囊藻毒素
文档格式:PDF 文档大小:629.53KB 文档页数:6
比较了XAD-2树脂和D101树脂分别从天然藻粉粗品中吸附分离微囊藻毒素(Microcystin-LR,MC-LR)的结果,讨论了用不同体积分数的乙酸、丙酮和乙醇溶液淋洗去除树脂吸附杂质的效果.实验结果表明:XAD-2树脂分离效果优于D101树脂.对于采用XAD-2树脂吸附分离得到的微囊藻毒素MC-LR,采用体积分数40%乙酸、10%丙酮和20%乙醇溶液淋洗杂质的效果较好,采用体积分数60%的甲醇水溶液洗脱微囊藻毒素MC-LR可以获得最大产品质量浓度,并且该纯化方法重现性良好
次亚磷酸盐在电解铜氰废液同时回收铜和氰过程中的作用
文档格式:PDF 文档大小:365.11KB 文档页数:6
以高浓度铜氰溶液为研究对象,通过添加次亚磷酸盐,进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响;利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相,分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理;采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明:次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解,其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因;次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响,通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物,处理后废水可循环利用
《化学分析》课程教学资源(PPT电子课件讲稿)第二讲 气相色色谱分析
文档格式:PPT 文档大小:381.5KB 文档页数:55
色谱是通过待分离的物质在流动相和固定 相之间分配比的差异进行分离(分析)的 方法
福州大学:《数理统计学》第二章 分布的上侧a分位数
文档格式:PPT 文档大小:1.5MB 文档页数:30
分布的上侧a分位数 1.正态分布的上侧a分位数设X~N(0,1),0ua)=a的数ua为标准正态分布的上侧a分位数;
广东纺织职业技术学院:《纺织材料学》课程教学资源——授课教案
文档格式:DOC 文档大小:9.7MB 文档页数:102
主要内容:纺织材料(纤维、纱线和织物)的分类和概念。 教学目标:让学生通过学习纺织材料的分类和基本概念,认识常用的纺织纤维,能在现实中分辨出长丝和短纤维纱,分辨出机织物和针织物。纱线和机织物的分类方式较多,可根据专业的需要选择相关的分类方式作为重点详细讲解
基于定量关联规则树的分类及回归预测算法
文档格式:PDF 文档大小:340.78KB 文档页数:7
为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度
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