8.1系统扩展原理 8.2程序存储器的扩展 8.3数据存储器的扩展 8.4I/O的扩展及应用

我们接着讲高质量数据以及数据流程取决于什么。它取决于可读性，准确性，完整性， 一致性，可核实性以及时间性。我们已经讨论过它们，下面是个很好的复习。 可读性: 应该保证填写的内容清晰，每个人都能读。 准确性，完整性和一致性: 就象我们谈到的，病人编码在每次随访时都应一致；数据应 该是可核实的，信息与原始文件中的应完全一致，如果不一致要做说明

8.1 系统并行扩展结构 8.2 地址空间分配和外部地址锁存器 8.2.1 存储器地址空间分配 8.2.2 外部地址锁存器 8.3 静态数据存储器RAM的并行扩展 8.3.1 常用的静态RAM（SRAM）芯片 8.3.2 外扩数据存储器的读写操作时序 8.3.3 AT89S52单片机与RAM的接口设计与软件编程 8.4 片内Flash存储器的编程 8.4.1 使用通用编程器的程序写入 8.4.2 使用下载线的ISP编程 8.5 E2PROM的并行扩展 8.5.1 并行E2PROM芯片简介 8.5.2 E2PROM的工作方式 8.5.3 AT89S52单片机扩展E2PROM AT2864的设计

为了充分了解煤矿冲击性灾害的发生机理,探讨了硐室开挖前后应力分布及其变化规律.结合原始地应力数据,通过室内岩石力学模拟实验,获得了不同岩性特征及受力状态下,岩石破坏的不同表现模式.根据硐室围岩破裂源的空间位置,将冲击灾害划分为岩爆、冲击地压和矿震三大类.分析了三类冲击灾害的发生机理、孕育过程及宏观特征

• 了解微型计算机的发展、应用及其分类 • 掌握计算机数据的表示 • 掌握计算机的组成结构 • 理解微型计算机的工作过程

在科学实验中，为了得到准确的测量结果，不 仅要准确地测定各种数据，而是还要正确地记录和 计算。分析结果的数值不仅表示试样中被测成分含 量的多少，而且还反映了测定的准确程度。所以， 记录实验数据和计算结果应保留几位数字是一件很 重要的事，不能随便增加或减少位数。例如用重量 法测定硅酸盐中的SiO2时，若称取试样重为0.4538 克，经过一系列处理后 ，灼烧得到SiO2沉淀重 0.1374克，则其百分含量为：

3D 打印原理与创新应用3 材料的发展与历史进步7 材料科学与工业化基础13 材料连接导论17 材料与节能减排23 材料与生活、环境安全28 超声及其材料化学应用32 城市生态学与人类未来38 改变世界的 3D 打印技术43 改变世界和生活的化学47 高分子材料科学导论52 工程美学导论58 国际能源政治与经济学62 精雕细琢的微纳世界68 科学的旅程 73 科学软件应用与实验数据处理78 逻辑学入门 83 纳米世界的科学与艺术89 能源电池概论94 能源与经济发展100 能源战略和科技发展104 全球化的认证认可体系107 浅谈轻合金的应用 114 舌尖上的化学 117 生活中的材料科学125 生活中废旧材料的艺术化改造与再利用实践 129 生态文明与绿色发展132 新材料前沿研究与产业趋势137 新材料与未来科技142 未来能源 147 智能穿戴技术改变世界152 中国低碳经济发展157 中国陶瓷史 160 中美科技与文化交流166 专业外语（材料）171 自然界材料构筑科学与创新思维175 走进‘芯’世界 180 神奇的玻璃材料184 碳中和经济概论191 咖啡美学鉴赏195 双碳”：数字化方法与技术课程教学大纲.204 材料探索 214 材料与碳中和221 食为天”—食品化工与碳中和 课程教学大纲.227 生活化学实验230 化学与社会 233 人工智能与学术伦理236 绿色低碳科技与生活244 生态产品价值实现的理论与实践249 扫描电镜与科学家典故255 AI 科学家261

1. DPCM线性预测编码方法 (1) 差分预测编码的基本原理 (2) DPCM预测编码算法 (3) 三邻域预测法 2. 基于运动补偿的帧间预测 (1) 运动补偿预测编码原理 (2) 运动图像及补偿块的概念结构 (3) 运动补偿的块匹配算法 (4) 宏块的预测模型

有人想分析出一所大学开水房拥挤的原因,并提 出解决方案. 他在连续一周的中午 11：40～12：20 进行实地观测, 得到开水房人 到达情况的数据(表 7.1). 表 7.1 每 10 秒到达人数及相应频数 当他猜测可能是管道阻塞造成拥挤,为此他记录下两组 数据,用于比较分析

根据热力学和统计热力学基木原理以及大量实验,在原子态溶液体系范围内证明了溶液混合焓△${\\rm{H}}\\frac{{\\rm{E}}}{{{\\rm{mix}}}}$与混合超额熵△${\\rm{S}}\\frac{{\\rm{E}}}{{{\\rm{mix}}}}$具有符号一致性的规律。从而建立了一种判断实验数据△${\\rm{S}}\\frac{{\\rm{E}}}{{{\\rm{mix}}}}$,△${\\rm{H}}\\frac{{\\rm{E}}}{{{\\rm{mix}}}}$,△${\\rm{G}}\\frac{{\\rm{E}}}{{{\\rm{mix}}}}$可靠性的极限方法