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天津农学院:《兽医微生物学》课程电子教案(PPT课件)第七章 细菌的分类与命名
文档格式:PPT 文档大小:317.5KB 文档页数:8
一、细菌的分类地位 二、细菌的命名 三、细菌分类鉴定的标准 四、细菌的分类体系 五、细菌的鉴定
银川能源学院:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 多维随机变量
文档格式:PPT 文档大小:1.48MB 文档页数:52
第一节 二维随机变量及其分布 第二节 边缘分布 第三节 条件分布 第四节 随机变量的独立性 第五节 两个随机变量函数的分布
银川能源学院:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 随机变量
文档格式:PPT 文档大小:1.34MB 文档页数:44
第一节 随机变量及其分布函数 第二节 离散型随机变量及其分布 第三节 连续型随机变量及其分布 第四节 随机变量函数的分布
云南师范大学:《遥感原理与方法 The Principle and Method of Remote Sensing》课程教学资源_实习指导
文档格式:DOC 文档大小:128KB 文档页数:40
实习 1 航空像片比例尺测定 实习 2 立体观察练习 实习 3 利用反光镜测定像点高程差 实习 4 遥感图像的光学合成原理 实习 5 认识遥感图象处理软件( ERDAS IMAGINE8.31 )及数据输入输出 实习 6 遥感图像增强处理( 2 )辐射增强处理 实习 7 地质地貌实习 实习 8 植被判读实习 实习 9 扫描图像判读 实习 10 热红外像片判读 实习 11 航空像片的判读 实习 12 遥感图象分类( 1 )非监督分类与监督分类 实习 13 遥感图象分类( 2 )监督分类
中国科学技术大学:《多媒体通信 Multimedia Communications》课程教学资源(教案课件讲稿)第二章 多媒体数据压缩国际标准(多媒体数据压缩编码的重要性和分类、常见数据压缩方法分类与基本原理)
文档格式:PDF 文档大小:2.58MB 文档页数:103
2.1 多媒体数据压缩编码的重要性和分类 2.2 常见数据压缩方法分类与基本原理 2.2.1 量化与向量量化原理 2.2.2 统计编码原理 2.2.3 Huffman编码 2.2.4 算术编码 2.2.5 预测编码 2.2.6 变换编码
云南师范大学:《遥感原理与方法 The Principle and Method of Remote Sensing》课程教学资源(讲稿)第8章 遥感图像的计算机解译
文档格式:PDF 文档大小:1.48MB 文档页数:63
§8.1 遥感图像的计算机分类 8.1.1 分类的原理和步骤 8.1.2 非监督分类 8.1.3 监督分类 8.1.4 图像分类的有关问题 §8. 2 遥感图像空间信息的计算机提取 §8. 3 遥感图像解译专家系统 §8.4 计算机解译的主要技术发展趋势
《生物化学》课程教学资源(教案)第六章 蛋白质结构与功能的关系
文档格式:DOC 文档大小:28.5KB 文档页数:2
从厌氧生物转化为好氧生物是生物进化中的一大进步。脊椎动物中血红蛋白 在血液中起到载氧和输氧的作用,肌红蛋白在肌肉中起贮氧和氧在肌肉中分配的作用。 (一)肌红蛋白(Mb)的结构与功能 (1)三维结构:由一条多肽链和一个血红素辅基构成,相对分子量16700, 含153个氨基酸残基。分子中多肽链由8段α-螺旋组成,分子结构致密 结实,带亲水基团侧链的氨基酸分布在分子外表面,疏水氨基酸侧链几乎 全埋在分子内部,见P253图6-1
厦门大学:《无机化学与化学分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 化学键与分子结构 §2 - 1 离子键理论 §2 - 2 化学键的键参数及分子的性质 §2-3 价键理论
文档格式:PPT 文档大小:1.79MB 文档页数:38
本章重点与难点 1离子键的形成、特征,离子的特征,晶格能。 2共价键的形成、特征、类型。 3杂化轨道理论的基本要点,用该理论解释分 子的空间构型。 4应用价层电子对互斥理论说明分子的空间构型
《数字信号处理》教学参考资料(MATLAB 5手册)第6章 数据分析和统计
文档格式:PDF 文档大小:414.22KB 文档页数:13
6.1 最大值和最小值 82 6.2 求和、乘积和差分 83 6.3 统计命令 85 6.4 排序 88 6.5 统计频数直方图和棒图 88 6.6 区域的三角分解 92 6.7 多边形分析 93
中国科学技术大学:《信息检索与数据挖掘》课程教学资源(课件讲稿)图像分类的算法思想
文档格式:PDF 文档大小:7.28MB 文档页数:85
•从文本分类图像分类 • 如何从图像中获取全局特征? • 颜色特征、纹理特征、形状特征 • 如何从图像中获取局部特征? • SIFT: Scale-invariant feature transform •图像分类的几个发展阶段 • Low-level Modelling • Semantic Modelling • Sparse Coding • Deep Learning
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