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大连大学:化学工程与工艺专业课程教学大纲汇编(2010)
文档格式:DOC 文档大小:1.37MB 文档页数:210
《科技论文写作》 《高等数学 A》 《线性代数 B》 《概率论与数理统计 B》 《大学物理 B》 《物理实验 B》 《C 语言程序设计》 《C 语言程序设计》实验 《无机化学》 《无机化学》实验 《分析化学》 《分析化学实验》 《有机化学 B》 《有机化学》实验 《仪器分析》 《仪器分析实验》实验 《物理化学 B》 《物理化学 A》实验 《生物化学 E》 《电工与电子技术》 《电工与电子技术》实验 《工程制图 D》 《化工原理 1》 《化工原理 2》 《化工原理》实验 《化工设备机械基础》 《化工制图及 CAD》 《化工热力学》 《化工仪表与自动化》 《化学反应工程》 《化工过程分析与合成》 《化学工程与工艺》专业实验 《化工设计》 《化工传递过程原理》 《化工分离工程》 《催化原理》 《化工工艺学》 《生物工程技术》 《生物制药工程》 《环保与生化设备》 《生物分离技术》 《膜生物反应器》 《环境生物技术》 《高分子化学与材料》 《精细化工概论》教学大钢 《化工安全工程》 《化学化工文献检索》 《化工计算》 《计算机在化工中的应用》 《VB 实用编程技术》 《生产过程的计算机控制》 《化工设计专用软件应用》 《现代企业管理概论》 《市场营销学》 《广告学》 《市场调研》 《电子商务》 《公共关系学》 《化工技术经济学》 《化工原理课程设计》 《化工设计课程设计》 《化工设备课程设计》 《认识实习》 《生产实习》
浙江工商大学:《生物分离工程》课程教学资源(教学大纲,食品专业,英文版)
文档格式:PDF 文档大小:278.51KB 文档页数:5
本课程为生物工程专业本科段专业课程,主要指生物体内物质及其代谢产物,特别是生 物大分子的分离、检测、制备与改造技术。通过课程的学习,使学生了解生物体系的基本特 点及对分离过程的特殊要求,掌握生物分离最基本的各种技术,特别是生物大分子的分离、 纯化、制备、检测等,包括各种方法的基本原理、过程、设备、计算和应用,了解生物分离 技术的发展趋势,培养学生结合基础知识分析解决试验研究和工业化生产可能遇到的根本问 题的能力,为进一步学习专业课以及参加专业设计与科研打下基础
大连大学:信息与计算科学专业课程教学大纲汇编(2010)
文档格式:DOC 文档大小:975KB 文档页数:164
《科技论文写作》 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论及数理统计 A》 《复变函数 A》 《常微分方程》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《C/C++语言程序设计 B》 《C/C++语言程序设计 B》实验 《数据结构与算法》 《数据结构与算法》实验 《数据库原理及其应用》 《数据库原理及其应用》实验 《离散数学》 《数值分析》 《实变函数与泛函分析》 《计算机图形学》 《计算机图形学》实验 《面向对象程序设计(Java)》 《面向对象程序设计(Java)》实验 《软件工程》 《软件系统分析与设计》 《软件系统分析与设计》实验大纲 《微分方程数值解》 《运筹学基础》 《数学物理方程》 《矩阵分析》 《计算机网络》 《计算机网络》实验 《软件质量保证与测试》 《软件质量保证与测试》课程设计 《软件过程改进与管理》 《VB 程序设计》 《VB 程序设计》实验 《计算机组成原理》 《计算机组成原理》实验 《操作系统》 《操作系统》实验 《数学分析专题研究》 《高等代数专题研究》 《拓扑学》 《组合数学》 《应用随机过程》 《软件工程日语》 《数学建模》 《数值计算综合实习》 《计算机课程综合实习》 《认识实习》 《毕业实习》
不锈钢表面条纹织构倾斜角对摩擦性能的影响
文档格式:PDF 文档大小:848.96KB 文档页数:7
利用电加工的方法在不锈钢表面分别制备了垂直织构和倾斜织构两种条纹织构试样,利用UMT-3摩擦磨损仪研究了具有不同倾斜角表面织构试样的摩擦性能,考察了在干摩擦和油润滑条件下摩擦接触副在织构区摩擦系数的变化情况,分析了条纹织构倾斜角对摩擦性能的影响.结果表明,钢球在织构表面区域滑动过程中,摩擦系数经历了一个先降低后增高的过程,即织构的存在导致了摩擦系数的波动.与垂直织构相比,倾斜织构会导致更明显的摩擦系数波动,且波动幅度与织构倾斜方向有关.当摩擦方向与织构倾斜方向相同时,摩擦系数的变化幅度较反方向更大
基于空间近邻关系的非平衡数据重采样算法
文档格式:PDF 文档大小:992.33KB 文档页数:9
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
中华人民共和国化工行业标准:水处理剂产品分类和命名(HG2762一1996)
文档格式:PDF 文档大小:162.64KB 文档页数:5
随着我国工业水处理技术的发展,水处理药剂不断推出新的品种。据不完全统计,目前全国有水处 理药剂生产厂百余家,产品超过二百余种 除少数品种外由于各种原因,大多数水处理药剂的名称十分混乱,这与本行业在国民经济发展中 占有的越来越重要的地位是不相称的。因而,制订“水处理剂产品分类和命名”行业标准,结束水处理剂 产品名称的混乱局面是十分必要的。 在本标准的制订过程中,充分考虑了水处理行业多年的习惯,广泛听取了生产企业和各方面用户的 意见,同时也参考了化工系统其他行业产品分类命名的有关标准
楔横轧反楔堆轧改善空心零件过渡轴肩的壁厚减薄
文档格式:PDF 文档大小:726.56KB 文档页数:7
楔横轧随形轧制空心零件在过渡轴肩位置会产生壁厚减薄,降低零件的力学强度,改善轴肩的壁厚状况是必须解决的问题.本文基于有限元模拟方法,揭示空心零件成形时壁厚减薄的产生原因,提出采用楔横轧反楔堆轧改善轴肩壁厚的成形方法,分析反楔堆轧增加轴肩壁厚的主要影响因素,从而获得轴肩壁厚增厚的成形方法和最佳条件,实现了楔横轧随形轧制空心零件轴肩位置的显著增厚.通过轧制试验,验证了有限元模拟分析模型的可靠性
《工程科学学报》:Fe−Mn−(Al)−C 高强韧性钢氢脆微观机制的研究进展(安徽工业大学)
文档格式:PDF 文档大小:1.88MB 文档页数:15
随着汽车行业的快速发展,轻量化汽车用钢的研发和应用越来越广泛。抗拉强度超过1000 MPa的第二、三代汽车用钢往往是复相组织,通过固溶、析出、变形、细晶强化等各种强化方式,在基体中形成大量缺陷,导致钢材服役过程中对氢更加敏感,容易在很小的氢溶解条件下发生氢脆。Fe?Mn?C系、Fe?Mn?Al?C系等含Mn量高的汽车结构用钢因层错能较高,不仅直接决定了其强韧性机制,还对其服役性能有重要影响。在Fe?Mn?C系TWIP钢的成分基础上,添加少量Al元素,形成Fe?Mn?(Al)?C钢,不仅能降低钢材密度,提高钢材的强韧性,也因Al元素改变了钢材的微观组织构成,一定程度上令氢脆得到缓解。但当Al含量较高时,形成低密度钢,其组织构成更加复杂,析出物更多,导致氢脆敏感性更显著。本文从Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢的组织构成、第二相、晶体缺陷等特征出发,综述了H在Fe?Mn?(Al)?C钢中的渗透、溶解和扩散行为,H与基体组织、析出相、晶格缺陷的交互作用,H在钢中的作用模型、氢脆机制、氢脆评价手段和方法等。并评述了Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢氢脆问题开展的相关研究工作和最新发展动态,指出通过第一性原理计算、分子动力学模拟和借助氢原子微印技术、三维原子探针等物理实验相结合的方法是从微观层面揭示高强韧性钢氢脆机制的未来发展方向
金属有机骨架(MOFs)/纤维材料用于电阻式气体传感器的研究进展
文档格式:PDF 文档大小:2.16MB 文档页数:11
总结了将MOFs材料与金属氧化物、纺织品以及碳基导电纤维材料相结合,并在电阻式气体传感器领域的研究与应用。其中金属氧化物结合MOFs过程中,MOFs主要有两个作用:一是作为分散剂提高金属氧化物的分散性;二是利用MOFs本身具有较大的比表面积和大量的活性位点,来提高材料对于气体分子的吸附量和选择性。当纺织品与MOFs结合的过程中,由于纺织品的导电性相对较差,所以需要结合一些导电性及气体选择性较好的MOFs来作为传感器。碳基导电纤维一般具有较好的机械性能和导电性能,因此将其与MOFs材料复合后用于柔性电阻气体传感器具有一定的优势
基于聚类欠采样的集成不均衡数据分类算法
文档格式:PDF 文档大小:1.92MB 文档页数:10
传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度
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