一、名词解释 食源性疾病食物中毒微生物性食物中毒食品腐败肉的自溶肉的僵直 大肠菌群菌落总数 二、填空题 1、根据污染物质的性质不同,食品污染可以分为生物性污染、化学性污染及 放射性污染。 2、样本选择可以分为有针对性选择和随机选择两种。 3、常见的抽样方法有:1)、重量法2)、拭子法3)、灌洗法 4、常采用的微生物检验指标为三项细菌指标,即细菌数量(主要是菌落总数)、大肠菌群最近似数(MPN)和致病菌

一、判断正误(对的打√号,错的打号,每题1分,共10分) ()1、利用VAL函数实现字符型数据到数值型数据的转换时,要转换的字符串必须全部由数字字符组成,否则将无法转换

定理 3-1：对于固定信道，平均互信息 I(X;Y) 是信源概率分布 p(x)的∩型凸函 数。 定理 3-2：对于固定信源分布，平均互信息 I(X;Y)是信道传递概率 p(y|x)的∪型凸函 数。 定理 3-3：设离散信道的输入序列 X＝ (X1X2…XN)通过信道传输，接收到的随机序 列为 Y=( Y1Y2…YN)，而信道的转移概率为 p(y∣x)

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

本文调查了弧形连铸机浇注钛稳定不锈钢铸坯中非金属夹杂物数量、形态、组成和分布。结果指出:Ti 稳定不锈钢中夹杂物分为两类:一类是含有 Ti、Na和 K的氧化物系,其尺寸为100~200μm;另一类是 TiN 群簇团,单相 TiN<30μm。并发现在内弧表面和铸坯中心处有集聚现象

函数的幂级数（Taylor级数）展开是数学分析课程中最重要的内容之一，也是整个分析学中最有力的工具之一。通过讲解将函数展开成幂级数的各种方法，比较它们的优缺点，使学生在充分认识函数的幂级数展开的重要性的基础上，掌握如何针对不同的函数选择最简单快捷的方法来展开幂级数，提高学生的计算与运算能力

一、填空题(每空1分,共10分) 1.在数据的存放无规律而言的线性表中进行检索的最佳方法是顺序查找(线性查找) 2.线性有序表(a1,a2,a3,…,a256)是从小到大排列的,对一个给定的值k,用二分法检索表中与k相等的元素,在查找不成功的情况下,最多需要检索8次。设有100个结点,用二分法查找时,最大比较次数是7

一、数量性状的特征: 遗传性状分为质量性状和数量性状两类。 质量性状:在可以遗传的性状中,性状在后代的变异中是表现为不连续的 变异,在它们之间可以明显的分组,进行频率的统计。是由一对或少数n对基 因所控制的遗传方式一般能符合孟德尔的遗传原则

1 颜色及色彩模型 2 图像的数字化 3 数字图像的分类 4 数字图像的存储 颜色形成原理 色调 颜色三要素 亮度 图像数据量 1颜色及 饱和度 有损压缩 图像压缩 色彩模型 RGB模型 无损压缩 4数字图像 CMYK模型 BMP 的存储 色彩模型 YIQ模型 GIF 图形图像基础 图像文件格式 YUV模型 JPG 采样 数字化过程 量化 矢量图与点阵图 3数字图像 灰度图与彩色图 的分类 2图像的 编码 数字化 分辨率 数字图像基本属性 像素深度 彩色类型

本节第一部分的内容主要是利用定积分证明来证明前面多次 提到的问题—连续函数必存在原函数；第二部分的内容主要介绍 定积分的换元积分法及积分分部积分法