第一章 分析化学实验基本知识.1 第一节 分析化学实验的要求.1 第二节 分析化学实验的一般知识.1 第二章 化学分析实验的基本操作技术.3 第一节 分析天平 .3 第二节 滴定分析的仪器和基本操作 .5 第三节 重量分析基本操作 .7 第三章 定量分析实验.9 实验一 酸碱标准溶液的配制及标定 .9 实验二 工业纯碱总碱度的测定 . 11 实验三 铋、铅含量的连续滴定 . 13 实验四 水的硬度测定 . 15 实验五 石灰石或白云石中钙镁的测定. 17 实验六 溴酸钾法测定苯酚 . 19 实验七 铁矿中全铁含量的测定 . 21 实验八 可溶性硫酸盐中硫的测定. 23 实验九 邻二氮菲吸光光度法测定铁 . 25 附 录. 28 附录 1 相对原子质量表. 28 附录 2 常用化合物的相对分子质量表. 29 附录 3 化学试剂等级对照表. 32 附录 4 常用酸碱试剂的密度、含量和近似浓度. 32 附录 5 常用指示剂. 33

第一节 免疫标记技术的基本概念 一、免疫标记与标记免疫的概念 二、常用的免疫标记物质 第二节 酶标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与鉴定 第三节 荧光标记技术 二、标记免疫物的分离与纯化 第四节 放射性核素标记技术 二、标记免疫物的分离与纯化 第一节 标记免疫技术的分类 一、按指示标记物质划分的类型 二、按测定方式划分的类型 三、按测定用途划分的类型 第二节 酶联免疫吸附试验 一、ELISA技术的原理与方法 二、 ELISA技术的操作注意要点 第三节 荧光抗体技术 一、荧光抗体技术的原理与方法 二、荧光抗体技术的操作注意要点 第四节 放射免疫测定技术 一、放射免疫测定技术的原理与方法 二、放射免疫测定技术的操作注意要点

SQL特点 9.1.1数据库语言SQL 9.1.2SQL特点 2 SQL数据定义 9.2.1 SQL模式的创建和撤销 9.2.2 SQL的基本数据类型 9.2.3基本的表的创建和撤销 9.2.4索引的创建和撤销 3 SQL数据查询 9.3.1 SELECT基本句型 9.3.2 SELECT语句的使用技术 9.3.3 SELECT语句完整的结构 9.3.4 数据查询的改进写法 9.3.5 嵌套查询的改进写法 9.3.6 基本表的连接操作 9.4.1数据插入 9.4.2 数据删除 9.4.3 数据修改 4 SQL数据更新 4 计算机基础教研室 6 嵌入式SQL 5 视图的定义及操作 9.5.1 视图的创建和撤销 9.5.2 对视图的操作 9.6.1 嵌入式SQL的实现方式 9.6.2 嵌入式SQL的使用规定 9.6.3 SQL的集合处理方式的主语言 单记录处理方式之间的协调 9.6.4嵌入式SQL的使用技术

第一节 免疫标记技术的基本概念 一、免疫标记与标记免疫的概念 二、常用的免疫标记物质 第二节 酶标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与鉴定 第三节 荧光标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与纯化 第四节 放射性核素标记技术 一、常用标记方法 二、标记免疫物的分离与纯化 第一节 标记免疫技术的分类 一、按指示标记物质划分的类型 二、按测定方式划分的类型 三、按测定用途划分的类型 第二节 酶联免疫吸附试验 一、ELISA技术的原理与方法 二、 ELISA技术的操作注意要点 第三节 荧光抗体技术 一、荧光抗体技术的原理与方法 二、荧光抗体技术的操作注意要点 第四节 放射免疫测定技术 一、放射免疫测定技术的原理与方法 二、放射免疫测定技术的操作注意要点

精度检测技术 一、测量器具的选择 1、测量器具选择时应考虑的因素 普通测量器测量器具的选择应综合考虑以下几方面的因素: (1)测量精度:所选的测量器具的精度指标必须满足被测对象的精度要求才能保证测量的准确度。被测对象的精度要求主要由其公差的大小来体现。公差值越大,对测量的精度要求就越低;公差越小,对测量的精度要求就越高。一般情况下,所选测量器具的测量不确定度只能占被测零件尺寸公差 的1/10~1/3,精度低时取1/10,精度高时取1/3 (2)测量成本:在保证测量准确度的前提下,应考虑测量器具的价格、 使用寿命、检定修理时间、对操作人员技术熟练程度的要求等,选用价格较低、操作方便、维护保养容易、操作培训费用少的测量器具,尽量降低测量成本 (3)被测件的结构特点及检测数量:所选测量器具的测量范围必须大于被测尺寸。对硬度低、材质软、刚性差的零件,一般选取用非接触测量,如用光学投影放大、气动、光电等原理的测量器具进行测量。当测量件数较多(大批量)时,应选用专用测量器具或自动检验装置;对于单件或少量的测量,可选用万能测量器具

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

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