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复旦大学:《循证医学》课程教学资源(预习资料)生命质量分析评价预习
文档格式:PDF 文档大小:54.49MB 文档页数:35
一、教学目的:掌握和熟悉生命质量评价的概念和方法 二、教学内容:1、掌握:生命质量分析评价的方法和原理;2、熟悉:生命质量分析的应用,效用值临床意义,测定方法;3、了解:生命质量分析的常用量表 三、教学重点:生命质量分析评价的方法和原理 四、教学难点:1、生命质量分析评价方法的选择及对临床决策的作用。2、效用值测定方法
北京大学化学与分子工程学院:《分析化学 Analytical Chemistry》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4章 络合滴定法(4-5)络合滴定的方式和应用(刘锋、李娜、赵凤林)
文档格式:PPT 文档大小:458KB 文档页数:48
A直接滴定法:方便,准确 例水硬度的测定:Ca2+、Mg2+ lgK(CaY)=10.7, IgK(Ca-EBT)=5.4 lgK(MgY)=8.7, lgK(Mg-EBT)=7.0
《药物设计学》课程教学资源(参考教材)医药化学(影印版)Medicinal Chemistry
文档格式:PDF 文档大小:16.67MB 文档页数:275
“精要速览系列( Instant Notes Series)丛书是国外教材“Best Seller”榜 的上榜教材。该系列结构新颖,视角独特;重点明确,脉络分明;图表简明清 晰;英文自然易懂,被国内多所重点院校选用作为双语教材先锋版是继 “现代生物学精要速览”之后推出的跨学科的升级版本。 本书是该系列中的《医药化学》分册,全书共13章,综合了化学、生物学 和计算机科学的内容,扼要介绍了药物设计与发现新药开发与应用临床 试验及专利申请等
北京大学化学与分子工程学院:《分析化学 Analytical Chemistry》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 误差与分析数据处理 2.5 有效数字、第3章 酸碱平衡与酸碱滴定法(3.1-3.3)
文档格式:PPT 文档大小:407KB 文档页数:44
2.5 有效数字 3.1 酸碱反应及其平衡常数 3.2 酸度对弱酸(碱)形态分布的影响 3.3 酸碱溶液的H+浓度计算
《JAVA基础实例200题》Java例题(五)
文档格式:PDF 文档大小:354.41KB 文档页数:24
一、单选题(40 题) 1. 有一个电子商务应用,它需要使两个公司间的信息进行交互。这两个公司的数据分别存 放在 DB2 数据库中和 Lotus 中。在 IBM 电子商务框架中,会推荐使用下面哪一种标准 来展现数据? A. EDI B. IIOP C. HTML D. XML
长江大学:《微型计算机技术及应用课件》第一章习题答案(李华贵)
文档格式:DOC 文档大小:34.5KB 文档页数:2
1.3 假设四种 CPU 主存地址分别为 16 根、20 根、24 根以及 32 根,试问每种 CPU 可 寻址内存多少字节? 解:64K 字节,1M 字节,16M 字节,4G 字节 1.4 设字长为 16 位,将下列十进制数转换成二进制数,十六进制数以及 BCD 数
《单片机原理及应用》课程教学资源(PPT教学课件)第08章 MCS-51单片机扩展存储器的设计
文档格式:PPT 文档大小:1.27MB 文档页数:61
8.1 概述 片内的资源如不满足需要,需外扩存储器和I/O功能部件:系统扩展问题,内容主要有: (1)外部存储器的扩展(外部存储器又分为外部程序存 储器和外部数据存储器) (2) I/O接口部件的扩展。 本章介绍MCS – 51单片机如何扩展外部存储器,I/O接口部件的扩展下一章介绍
《企业合同大全》反担保书
文档格式:DOC 文档大小:22KB 文档页数:4
交通银行 分行: (下称甲方)与 (下称乙方)于 年 月 日就 项目签订了第 号合同(下称“合同”)。应甲方要求,贵行 与甲方于 年 月 日签订了第 号担保契约,并于 年 月 日开立了以乙方为受益人,金额为 元整的第 号 保函(下称“担保人”)同意出具反担保,特在此不可撤销地和无条件地向贵行作出
华东师范大学:《计量经济学》第10章 虚拟变量回归模型(宫峰飞)
文档格式:PDF 文档大小:875.6KB 文档页数:30
10.1 虚拟变量的性质 10.2 ANCOVA模型:包含一个定量变量,一个两分定性变量的回归 10.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归 10.4 包含一个定量变量和多个定性变量的回归 10.5 比较两个回归 10.6 虚拟变量在季节分析中的应用 10.7 因变量也是虚拟变量的情形:(略) 10.8 总结
复旦大学:《数据挖掘实用案例分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第11章 卷积神经网络在音频质量评价领域的应用
文档格式:PPTX 文档大小:4.69MB 文档页数:50
• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证
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