药理学 药理学与中药药理学实验 Pharmacology 药理学 基础药理学 Basic pharmacology 中药药理学 护理药理学 药用植物学 生药学 药用植物学实验 药用植物学见习 中药鉴定学 中药鉴定学实验 高等数学 高等数学 物理学 物理学 无机化学 无机化学 物理化学 物理化学 有机化学 有机化学 分析化学 分析化学 中药化学 中药化学实验 中药化学 中药炮制学 中药炮制学实验 医院药学实习 中药药剂学 药剂学 中药药剂学实验 中药分析 中药学 中药学 方药学 理化基础实验（一） 理化基础实验（二） 中药综合性实验 药学综合实验 天然药物化学 细胞生物学 生物分析学基础 合成技术 天然产物与药物化学 高级生物分析学 毒理学 概率论与数理统计 线性代数

1、熟悉工程力学的研究对象、内容, 2、掌握刚体、平衡、力的概念 3、掌握五个公理 ▪ 绪论 ▪ §1-1 刚体和力的概念 ▪ §1-2 静力学公理 ❑ §1-3 力矩 ❑ §1-4 力偶 ❑ §1-5 力的平移 1、常见的几种约束及其约束力的画法 2、物体及物系的受力图 ▪ §2-1 约束与约束反力 ▪ §2-2 受力图 ❑ 力系合成的解析法 ▪ 力在直角坐标轴上的投影 ▪ 合力投影定理 ❑ 平面任意力系的简化 ▪ 简化方法 ▪ 结果讨论 ❑ 平面任意力系平衡方程 ❑ 问题举例 ❑ 物体系统平衡 ▪ 物体系物体的数量和平衡方程个数 ▪ 物体系统问题求解原则 ❑ 静定和静不定问题 ❑ 摩擦 ❑ 空间问题 ❑ 空间任意力系的平衡方程 ❑ 重心 ❑ 问题举例

一、重要的时序电路模块( SEQUENTIAL CIRCUIT MODELS)是构成数字系统和计算机的重要组成部分,主要是寄存器和计数器。 二、寄存器常用于数字系统中数据的暂存和传输。计数器除用于计数外,还对时序电路操作序列的跟踪和控制发挥重要作用。它们同时 都是构成CPU的重要基础模块。 三、通用时序电路模块由门电路与触发器组合构成,其特点是由多个或多级相同的单元电路构成。 四、这些模块可用于构造标准的TTL器件,也可作为VLS设计库中的功能块

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•本章内容介绍了数据可视化的相关知识。数据可视化在大数据分析中具有非常重要的作用，尤其从用户角度而言，它是提升用户数据分析效率的有效手段。•可视化工具包括入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具和高级分析工具，每种工具都可以帮助我们实现不同类型的数据可视化分析，可以根据具体应用场合来选择适合的工具。•介绍了一些典型的数据可视化案例，从中可以深刻感受到数据可视化的魅力和重要作用。 10.1 可视化概述 10.1.1 什么是数据可视化 10.1.2 可视化的发展历程 10.1.3 可视化的重要作用 10.2 可视化工具 10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具 10.3 可视化典型案例 • 10.3.1 全球黑客活动 • 10.3.2 互联网地图 • 10.3.3 编程语言之间的影响力关系图 • 10.3.4 百度迁徙 • 10.3.5 世界国家健康与财富之间的关系 • 10.3.6 3D可视化互联网地图APP 10.4 可视化工具实践 • 10.4.1 D3可视化库使用指南 • 10.4.2 Easel.ly信息图制作实践 • 10.4.3 数据可视化之魔镜 • 10.4.4 数据可视化之ECharts

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随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

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为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法