第三章电路的一般分析方法 3.12b法和支路电流法 3.2网孔分析法 3.3节点分析法

8.1 分子吸收光谱和分子结构 8.2 红外吸收光谱 8.2.1 分子的振动和红外光谱 (1)振动方程式 (2) 分子振动模式 8.2.2 有机化合物基团的特征频率 8.2.3 有机化合物红外光谱举例 8.3 核磁共振谱 8.3.1 核磁共振的产生 (1) 原子核的自旋与核磁共振 (2) 核磁共振仪和核磁共振谱图 8.3.2 化学位移 (1) 化学位移的产生 (2) 化学位移的表示方法 (3) 影响化学位移的因素 8.3.3 自旋偶合与自旋裂 (1)自旋偶合的产生 (2) 偶合常数 (3) 化学等同核和磁等同核 (4) 一级谱图和n＋1规律 8.3.4 NMR谱图举例 8.3.5 13C 核磁共振谱简介 8.4 紫外吸收光谱 8.4.1 紫外光与紫外吸收光谱 8.4.2 电子跃迁类型 8.4.3 紫外谱图解析 8.5 质谱 8.5.1 质谱的基本原理 8.5.2 质谱解析

⑴食品中水的含量 ⑵食品中水的功能 ㈠水在食品工艺学方面的功能 ㈡水在食品生物学方面的功能 2.1 水和冰的物理特性 2.2 水和冰的结构 2.3 食品中水的存在形式 2.4 水分活度与吸着等温线 ㈠ 水分子的结构 ㈡ 分子的缔合 ㈢冰的结构（自学，见参考书） ㈣冰形成分子运动学过程 ㈤ 水的结构 ㈥液态水分子的结构特征 ⑴水与溶质相互作用 ⑵水与离子基团的相互作用 ⑶水与有氢键键合能力中性基团的相互作用 ⑷ 水与非极性物质的相互作用 一、水分活度的定义 二、水分活度的测定方法 三、水分活度与温度的关系 四、水分吸湿等温线 五、滞后现象 六 、水分活度与食品的稳定性 七、低于结冰温度时冰对食品稳定性的影响 八、分子的移动性与食品的稳定性 九、aw和Mm方法研究食品稳定性的比较

5.1 频率特性及其表示法 5.2 典型环节对数频率特性曲线的绘制 5.3 极坐标图(Polar plot)，幅相频率特性曲线，奈奎斯特曲线 5.3.1 积分与微分因子 5.3.2 一阶因子 5.3.3 二阶因子 5.3.4 传递延迟 5.4 对数幅-相图(Nichols Chart)尼柯尔斯图 5.5 奈奎斯特稳定判据(Nyquist Stability Criterion) 5.5.1 预备知识 5.5.2 影射定理 5.5.3 影射定理在闭环系统稳定性分析中的应用 5.5.4 奈奎斯特稳定判据 5.5.5 关于奈奎斯特稳定判据的几点说明 5.5.6G(s)H(s) 含有位于 j 上极点和/或零点的特殊情况 5.6 稳定性分析 *5.6.1 条件稳定系统 *5.6.2 多回路系统 *5.6.3 应用于逆极坐标图上的奈奎斯特稳定判据 *5.6.4 利用改变的奈奎斯特轨迹分析相对稳定性 5.7 相对稳定性 5.7.1 通过保角变换进行相对稳定性分析 5.7.2 相位裕度和增益裕度

分子式相同而结构式不同的异构叫做同分异构,同分异构包括构造异构(也称结构 异构)和立体异构。构造异构是指分子中原子或官能团的连接顺序或方式不同而产生的 异构,包括碳链异构、官能团异构、位置异构和互变异构。立体异构是指分子中原子或 官能团的连接顺序或方式相同,但在空间的排列方式不同而产生的异构,包括构象异 构、顺反异构和旋光异构(也称对映异构顺反异构和旋光异构又叫做构型异构,它 与构象异构的区别是:构型异构体的相互转化需要断裂价键,室温下能够分离异构体; 而构象异构体的相互转化是通过碳碳单键的旋转来完成的,不必断裂价键,室温下不能 够分离异构体

1背景、目标与意义 1.1研究背景 1.2研究目标 1.3研究意义 2.研究方法 2.1基本假设 2.2影响因子单指标评价带来的问题 2.3与影响因子同族的期刊评价指标 2.4其他期刊评价指标优劣势分析 2.5本研究选择期刊评价指标的小结 2.6评价指WAJCI标(世界学术期刊影响力综合指 3.统计 3.1统计源期刊总体遴选标准(通用原则) 3.2国际统计源期刊及引用数据 3.3中国统计源期刊的迭代选 3.4来源期刊国别与地区统计 4.评价期刊与学科分类 4.1评价研究 4.2学分 5.评价结果及数据统 5.1评价期刊总被引频次和影响因子数据分析 5.1.1总被引频次 5.1.2影响因子 5.2WAJc指数 5.3各国家和地区期刊WAJC指数统计分析 5.4中国大陆期刊学科分析 6.小结

 理解动态规划算法的概念  掌握动态规划算法的基本要素 最优子结构性质 重叠子问题性质  掌握动态规划算法的设计方法 找出最优解的性质，并刻划其结构特征 递归地定义最优值 以自底向上的方式计算出最优值 根据计算最优值时得到的信息，构造最优解  通过应用范例学习动态规划算法设计策略  矩阵连乘问题 (Matrix-Chain Multiplication)  最长公共子序列问题  最大子段和问题 Maximum Sub-Sequence Sum  凸多边形最优三角剖分问题 Optimal Triangulation of a Convex Polygon  图像压缩问题  0-1背包问题（0/1 Knapsack Problem） 最优二叉查找树 （Optimal Binary Search Tree）

一、回归预测的含义 回归(Regression)一词是由生物学相关概念引 申而来,它是英国生物学家高尔顿(. Galton〉 用来描述遗传变异现象的术语。1889年他在《普 用回归定律》一文中指出:每个人的特点和他的 亲属有相似之处,但平均地说在程度上有一定的 差异。他的朋友皮尔逊后来对1078个家庭进行 了调查,发现个子高的父母比矮的父母趋向于生 育个子高的子女,但是从平均数看,父母高, 他们的子女不一定像父母那样高,反之也不像 其父母那样矮。这种现象便称之为回归。后来这 个名词被广泛用来表示变量间的数量关系

数学上解薛定谔方程时,可以得到很多γ数学解, 而从物理意义上讲,这些数学解并不都是合理的, 并不是每一个数学解都能表示电子运动的一个稳定 状态。 为了得到合理的解,就要求一些物理量必须是量 子化的,从而引入三个量子数n、l、m。这三个 量子数不是任意的常数,而要符合一定的取值。 因此,所谓解薛定谔方程,就是解出对应一组 n、l、m的波函数nm及相应的能量En,一般 我们就用它来描述原子中电子的运动状态

昆虫的外部形态（一） 掌握昆虫的外部形态，昆虫头部构造 昆虫的外部形态（二） 掌握昆虫的胸、腹部构造 昆虫的内部器官(一) 掌握昆虫的神经系统、生殖系统构造 昆虫的内部器官(一) 掌握昆虫的消化系统、呼吸系统构造 昆虫的生物学（一） 掌握昆虫繁殖方式、变态、卵、幼虫特征 昆虫的生物学（二） 掌握昆虫的蛹、成虫特征 昆虫的生物学（三） 掌握世代、年生活史、习性 昆虫的分类（一） 掌握分类的基本知识，直翅目、半翅目、同翅目特征 昆虫的分类（二） 掌握鞘翅目、鳞翅等目的特征 昆虫的分类（三） 掌握膜翅目、双翅目等目特征 昆虫生态（一） 掌握气象因子、有效积温法则了解土壤因子 昆虫生态（二） 掌握食物因子、天敌因子，人类活动对昆虫的影响