类似于一元函数的广义积分对于二元函数也有两 类广义二重积分.即可分为积分区域无限与被积函数无 界两种下面只研究无界区域上的二重积分的计算方法 定义3设D是xoy面上的无界区域,f(x2y)在D上连续且G 是D上的任意一个闭区域上若G以任何方式无限扩展且 趋于D时

6.1 键参数 6.2 价键理论 6.3 分子的几何构型 6.4 分子轨道理论 6.5 分子间力和氢键

案例1 食品从业人员无健康合格证案例分析 案例2 无证经营食品被处罚案例分析 案例3 农药污染青菜所致食物中毒处罚案例分析 案例4 销售超过保质期食品案例分析 案例5 无食品标识处罚案例分析 案例6 销售食品不索证引起的处罚案例分析 案例7 食品卫生行政罚不当案例分析

微生物是生物界中数量极其庞大的一个类群,它是自然界生态平衡和物质循环中必不 可少的重要成员,与人类及其生存环境的关系十分密切。对于微生物个体来说,它的存在 对我们人类有时是有利的,有时既无利也无害有时却是有害的。无数事实已经证明,自 从人类认识微生物并逐渐掌握其活动规律后,就可能将原来无利的微生物变成有利的,小 利的变成大利的,有害的变成小害、无害甚至有利,从而大大改善了人类的生活质量和推 动了人类的文明进步

树： 连通无回路的无向图称为无向树,简称树,常用T表示树。(即树是不包含回路的连通图) 平凡图称为平凡树。 若无向图G至少有两个连通分支,则称G为森林。 在无向树中，悬挂顶点称为树叶，度数大于或等于2的顶点称为分支点

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

一、名词解释(20分) 1.沉淀反应与凝集反应 2.活性污泥与菌胶团 3.消毒与无菌 4.菌落与菌苔 5.生长与繁殖

第一节 微生物对污染物的分解与转化作用 第二节 有机物的生物分解性 第三节 不含氮有机物质的生物分解 第四节 含氮有机物的生物分解 第五节 微生物对无机元素的转化作用 第六节 生物对污染物的浓缩与吸附作用

第一节 微生物对污染物的分解与转化作用 第二节 有机物的生物分解性 第三节 不含氮有机物质的生物分解 第四节 含氮有机物的生物分解 第五节 微生物对无机元素的转化作用 第六节 生物对污染物的浓缩与吸附作用

第一节 微生物对污染物的分解与转化作用 第二节 有机物的生物分解性 第三节 不含氮有机物质的生物分解 第四节 含氮有机物的生物分解 第五节 微生物对无机元素的转化作用 第六节 生物对污染物的浓缩与吸附作用