1. 逆转录病毒的种类及主要特性 2. HIV的形态结构特点及抗原变异 3. HIV的细胞受体及复制过程 4. HIV的传染源、传播途径及致病机制 5. HIV感染的微生物学检查 6. HIV感染的药物治疗原则 第一节 人类免疫缺陷病毒 （ Human immunodeficiency virus , HIV ） 第二节 人类嗜T细胞病毒 （human T lymphotropic viruses，HTLV）

主要内容：（1）变异指标；（2）全距和四分位差；（3）平均差、标准差和标准分；（4）绝对离势和相对离势；（5）偏度（及峰度）所谓离中趋势，是指数列中各变量值之间的差距和离散程度。离势小，平均数的代表性高；离势大，平均数代表性低

本章是推断统计的基础。主要内容包括：基础概率，概率的数学性质，概率分布、期望值与变异数推断统计研究如何依据样本资料对总体性质作出推断，这是以概率论为基础的

主要内容：（1）变异指标；（2）全距和四分位差；（3）平均差、标准差和标准分；（4）绝对离势和相对离势；（5）偏度（及峰度）

针对炼钢−连铸过程因车间布局复杂造成工序间钢水交叉供应频繁、等待时间过长以及天车调度困难等问题，本文建立以计划内所有炉次总等待时间最小为优化目标的炼钢−连铸过程生产调度模型，并采用改进的遗传算法求解该模型. 在遗传操作过程中，引入“炉−机对应”调控策略以改善初始种群质量，并根据转炉（精炼）与连铸作业周期的比较，来确定是否对个体进行交叉、变异操作

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性

通过对国内外五款纯电动车用18650电池进行电化学性能测试、变异系数分析和相关性分析，评估电池在初始阶段和老化过程中的一致性，并系统分析电流、温度及电压范围对电池一致性的影响.结果表明：为了提高纯电动车用18650电池全寿命周期内的一致性，必须控制充电倍率小于0.3C，放电倍率小于0.5C，使用温度高于0℃.此外，优化电池筛选工艺也是改善电池一致性的一个重要方法.初始筛选时加入能够表征寿命因素的特征参数k值，即静置时开路电压的下降速率，是非常有效的

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性

基于离散元理论和PFC3D程序构建放矿模型,探究多放矿口条件下崩落矿岩流动特性,实现多放矿口条件下放出体及矿石残留体形态变化过程的可视化.同时,将模拟结果与已有研究结论进行对比分析,验证基于PFC程序的放矿模型在崩落矿岩流动特性研究中的可靠性.放矿PFC模拟结果表明,多放矿口条件下放出体形态会因各放矿口间的相互影响而产生交错、缺失等程度的不同变异,并不是一个规则的椭球体.在单一放矿口和多放矿口条件下,放出体高度的变化趋势均可概括为两个阶段:在放矿初始阶段,放出体高度呈指数形式快速增加,随放矿量的增加,其增长率逐渐减小;随后,放出体高度将随放矿量的增加而呈线性增长的趋势.矿石损失率随放矿口尺寸及崩落矿石层高度的增大而减小,随放矿口间距的增大而增大.当相邻放矿口间产生相互影响时,平面放矿方式与立面放矿方式相比,其矿石残留量更小,且崩落矿岩接触面呈近似水平状态下降