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四川农业大学:《生物化学》课程教学资源(实验讲稿)01 蛋白质浓度测定——考马斯亮蓝法和紫外吸收法
文档格式:PDF 文档大小:1.53MB 文档页数:17
1. 蛋白质含量测定的意义 2. 测定方法、原理、优缺点 3. 药品和器材 4. 主要步骤 5. 实验结果及数据处理 6. 注意事项
电子科技大学:《神经信息学基础 The Basis of Neuroinformatics》研究生课程教学资源(课件讲稿)第3章 视觉的神经机制与计算模型(3.1-3.3)
文档格式:PDF 文档大小:11.38MB 文档页数:108
一、视觉系统的形态学 二、经典感受野与非经典感受野 三、视网膜的组成与信息处理
《园艺植物科学研宪导论》第五章 园艺植物制片技术
文档格式:PPT 文档大小:35.5KB 文档页数:6
植物制片是进行园艺植物科学研究所需用的一种基本方 法,比如进行植物各个器官的解剖构造观察、花芽分化研 究、授粉受精观察、贮藏营养观测以及染色体观察等等都 需要进行制片。通过对切片结果的分析,可以比较不同 试验处理的效果以及了解不同树种和品种相应的生物特性 等。植物制片技术是一个相对独立的体系,内容繁多。本 章中我们仅介绍在园艺植物科学研究中常用的一些基本方 法和原理
《生物信息学》课程教学资源(中译本)第三章 结构数据库
文档格式:PDF 文档大小:189.39KB 文档页数:10
本章将集中介绍生物信息学中生物分子结构的有关内容,并将研究重点放在三维结构实际存 在的氨基酸序列上,力图使读者了解结构数据库记录的内容及如何合理应用各类通用软件程 序处理这类记录。本章不涉及结构生物学家们建立三维分子结构的计算程序,也不讨论相似 蛋白质构象的精细结构。在本章参考书目后列出了一些优秀的讨论蛋白质构象的有关专著和 蛋白质结构决定方法
《生物化学》课程PPT教学课件:第十八章 生物膜的组成与结构
文档格式:PPT 文档大小:1.39MB 文档页数:16
一、生物膜的概述 细胞的外周膜和内膜系统称为“生物膜”; 内膜系统:亚细胞结构和细胞器。例如,线 粒体、细胞核、内质网、溶酶体和叶绿体等 生物膜有多种功能,如物质运输、能量转换、 细胞识别、细胞免疫、神经传导和代谢调控等; 生物膜模拟:用于污水处理、海水淡化以及农 作物的抗旱、抗寒、耐盐、抗病等
海南大学:《普通遗传学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 染色体变异 Chromosome Aberration
文档格式:PPT 文档大小:1.73MB 文档页数:120
基本概念 染色体畸变指染色体的结构或数目发生了异常的变 化。染色体畸变可能是自发的,也可通过化学物质或 放射线处理而诱发; 染色体结构变异包括缺失、重复、倒位、易位四类。第一节 染色体结构变异 第三节 染色体数目的变异
《植物与植物生理学》课程教学资源(教案讲义)第九讲 植物的成花与花期调控
文档格式:DOC 文档大小:92.5KB 文档页数:5
(1)概念(生长、发育、分化、生长大周期、再生现象、顶端优势、向性运动、春化作用、春化处理、光周期现象、长日植物、短日植物、日中性植物、临界日长、临界夜长、呼吸跃变期)。 (2)休眠的原因及其意义。 (3)植物营养器官的周期性、相关性。 (4)春化作用所需条件、感受部位。光周期所需条件、感受部位
《计算机学报 CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS》:神经形态视觉传感器的研究进展及应用综述(北京大学:李家宁、田永鸿)
文档格式:PDF 文档大小:1.36MB 文档页数:29
本文从生物视觉采样模型、神经形态视觉传感器的采样模型及类型、视觉信号处理与特征表达、视觉任务应用等视角进行了系统性的回顾与综述,展望了该领域未来研究的技术挑战与可能发展方向,同时探讨了其对未来机器视觉和人工智能领域的潜在影响
南京工业大学:《制药工艺学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 中试放大与生产工艺
文档格式:PPT 文档大小:49.5KB 文档页数:16
第五章中试放大与生产工艺规程 中试放大的目的是验证、复审和完善实验室工艺所研究 确定的反应条件,及研究选定的工业化生产设备结构、材质 、安装和车间布置等,为正式生产提供数据,以及物质量和消耗等。 第一节中试放大的研究内容 一、概述 工艺过程—在生产过程中凡直接关系到化学合成反应或生物合成途径的次序、条件(配料比、温度、反应时间、搅拌方式、后处理方法和精制条件等)统称为工艺条件。其它过程则成为辅助过程
华中科技大学:《人工神经网络及其应用》课程教学资源(教案讲义)第一讲 绪论
文档格式:DOC 文档大小:139.5KB 文档页数:15
第一讲绪论 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展,使得计算机在当今的信息 化社会中起着十分重要的作用。但是,当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的 困难。 例如,一个人可以很容易地识别他人的脸孔,但计算机则很难做到这一点。这是因为 脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述,而计算机工作则必须有对模型进行各种 运算的指令才行,得不到精确的模型,程序也就无法编制
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