一、零件图样的工艺分析： 零件图的完整性、正确性分析 在手工编程时要计算构成零件轮廓的每一个节点坐标，在自动编程时要对构成 零件轮廓的所有几何元素进行定义，但常常遇到构成零件轮廓的几何元素的条件不 充分。如圆弧与直线、圆弧与圆弧在图样上相切，可是依据图样给出的尺寸计算相 切条件时却变成了相交或相离状态，这种情况导致编程无法进行。因此，当审查与 分析图样时，发现构成零件轮廓的几何元素的条件不充分时，应及时与零件设计者 协商解决

本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法

1.明确信息、信息产品、数字产品与数字化产品这四个基本概念之间的区别及其相互关系,认识电子商务本身可以作为一种数字产品(确切地说是一种数字服务产品)而存在的经济学意义。 2.重点掌握数字产品的经济特征,尤其是边际成本和共享性特征。掌握实现数字产品共享的约束条件和数字产品网络外部性的影响。 3.掌握数字产品市场中的消费者的时间价值,并能够从闲暇、搜寻和储蓄决策角度分析时间在消费者行为中的价值。掌握平狄克和鲁宾费尔德对于消费者网络外部性的分析方法。通过双理性消费者模型的分析,掌握数字产品市场中消费者行为的总体规律。认识数字产品性能价格比在不同偏好的消费者行为中有什么特征

笔者从事工厂和民用建筑给排水工程设计十多年,完成的设计项目达一百多 项,项目客户包括欧美、日本、韩国、台资、国内等企业及研究所,绝大部分为工 厂项目,少数有高层民用建筑。不同国籍客户会有不同的设计要求、不同的喜爱偏 好、不同的工程习惯,不同行业客户又有不同的行业特点与要求,民用建筑又有不 同于工厂建筑的要求与特点,每参与一个项目就是一次学习与增长见识的机会,每 完成一个项目都会有不同的体会和提高以下是笔者对十多年给排水设计工作的体 会与总结,希望能与业中同仁一起交流探讨共同提高,其中有的观点不一定成 熟,甚至可能是不正确的,欢迎多予批评指正

在第三章中,我们有多处对不连续变化的变量采取了连续 化的方法,从而建立了相应的微分方程模型。但是由于以 下原因: 第一,有时变量事实上只能取自一个有限的集合; 第二,有时采取连续化方法后律立的植刑比校复杂,无 求出间题的/电子计算机的广泛应用为我们处理大量信息 建模时我们提供了实现的可能,这就十分自然地提出了 对连续变量一个问题

长期以来,各种传统的特殊染色技术、免疫组 织化学、原位杂交等研究方法均建立在常规病理组 织切片基础上,一张玻片上只能载有限的组织做 种测试,仅用于日常临床病理诊断尚可胜任,但要 从事大规模、多样本的科研则费时、费力。自1998 年由 Kononen等叫构建了第一个组织微阵列后,组 织芯片技术得到极大发展,其无疑给病理学研究开 辟了新天地。目前已有大量应用这一技术进行肿瘤 病理学研究的报道,短短数年国内关于运用组 图1b单个组织芯(乳腺浸润性导管癌)HE染色。 织芯片的文章已达126篇之多(截止2004年12 月)9其主要集中于免疫组织化学和原位杂交技 术在组织芯片上对各种不同肿瘤的研究,并充分体 现了该技术高通量( high-throughput)、快速、省时 用途广等优点,同时运用该技术也发现了一些肿瘤 特异性基因产物和与肿瘤生物学行为有关的免疫 标志物。当然在运用该技术时也发现了一些问题

在上节所讲的V+l=V+W中V就是尺度空间,即我们观察事物所采用的尺度,也就是分辨率。W就是 细节空间,即不同尺度空间观察事物的差异。并且知道一幅图像=最低分辨率下图像+不同细节空间的细 节信息即一幅图像=系数*尺度基+系数*细节空间基在Har小波中若一个事物可用如下2个尺度 基描述(尺度相同,位移不同)记为1尺度那么当我们用一个大尺度基描述时(即取平均),就会有一 个失真记为0尺度此细节差异就对应描述基如下(补空间基)正如富里叶变换是将一个周期函数用无

定义1设IRn中的向量组A:a1,2,…an 线性无关,β是IR中中任一向量, 则,a1,a2,…,an线性相关(因为这 是n+1个n维向量,向量个数大于向量维数),于 是根据第三章第二节定理2知道向量可以用a1, a2…a唯一线性表示 =k1a1+k2a2++knan 我们称向量组A:a1,a2,…,an为空间 IR的一组基(basis),把数k1k2,k称为 向量在基a1,a2,…,an下的坐标

前面学习了极限、连续函数、实数的连续性,以及导数于微分,特别是重点学习了导 数、微分的概念。我们知道求导是一种运算,它的被运算对象是函数。在以前我们也学过 很多的运算。例如,加、减、乘、除、乘方、开方、指数、对数等等。我们可以将求导运 算与这些已知的很熟悉的运算相类比。(用旧的概念和新的概念相类比,从已有的经验中来 发现新概念、新知识中的规律,这是一种数学方法)我们看看这些旧的运算,我们很快会 发现它们都成对出现,而且每对都是互为逆运算。我们不禁会想到,求导运算是否有逆运 算,它的逆运算是什么?

对于一个阶数比较高的行列式,利用定义求值 或利用行列式按行(列)展开法则求值都不是一种可 行的方法。诚如前面所指出的,计算一个n阶行列 式就要作n!次乘法.当n增大时,n!的增长是非常快 的,例如,18~6.4×1015。假定计算机作一次乘法运 算的时间是百万分之一秒,则通过反复使用行列式 按行(列)展开法则并用这种计算机求一个18阶行列 式的值需要的时间(以每天工作八小时计算)竟多达 200年!这就说明为一般地解决行列式的求值问 题,必须利用行列式性质发展有效的计算方法,对 各个具体问题还要善于发现和利用其特点以简化手 续。本节例析几种常用的行列式值的求法,最后介 绍行列式的简单应用