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《数学分析》课程教学大纲. 1 《高等代数》课程教学大纲. 23 《空间解析几何》课程课程教学大纲.48 《概率论与数理统计》课程教学大纲.54 《常微分方程》课程教学大纲. 69 《运筹学》课程教学大纲. 77 《数学建模》课程教学大纲. 85 《复变函数》课程教学大纲. 93 《随机过程》课程教学大纲.107 《数值分析》课程教学大纲. 115 《回归分析》课程教学大纲.125 《多元统计分析》课程教学大纲.133 《组合数学》课程教学大纲.146 《Python 程序设计》课程教学大纲.157 《模糊数学》课程教学大纲.172 《最优化方法》课程教学大纲.181 《金融数学》课程教学大纲.190 《计量经济学》课程教学大纲.197 《货币金融学》课程教学大纲.209 《时间序列分析》课程教学大纲.225 《期货及其衍生品基础》课程教学大纲.235 《投资学》课程教学大纲. 248 《数学分析选讲》课程教学大纲.255 《高等数学选讲》课程教学大纲.262 《统计机器学习》课程教学大纲.272 《预测与决算》课程教学大纲.279 《精算学基础》课程教学大纲.291 《风险管理》课程教学大纲.300 《保险精算(寿险)》课程教学大纲.309
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1.1光电系统描述 1.2光接收机视场 1.3光电探测器的物理效应 1.4光电转换定律和光电子计数统计 1.5光电探测器性能参数 1.6光电探测器的噪声 1.7幅度学与光度学 1.8背景辐射 1.9探测器光谱响应率函数的测试方法
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8.1 数量性状的概念与特点 8.2 数量性状的遗传基础 8.3 数量性状遗传研究的基本统计方法 8.4 遗传参数的估测及其应用 8.5 多基因遗传病
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药理学与中药药理学实验 Pharmacology 药理学 基础药理学 Basic pharmacology 中药药理学 护理药理学 药用植物学 生药学 药用植物学实验 药用植物学见习 中药鉴定学 中药鉴定学实验 高等数学 物理学 无机化学 物理化学 有机化学 分析化学 中药化学 中药化学实验 中药炮制学 中药炮制学实验 医院药学实习 中药药剂学 药剂学 中药药剂学实验 中药分析 中药学 方药学 理化基础实验 中药综合性实验 药学综合实验 天然药物化学 细胞生物学 生物分析学基础 合成技术 天然产物与药物化学 高级生物分析学 毒理学 概率论与数理统计 线性代数
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一、化学热力学:主要研究热力学的基本概念,讨论化学反应的方向和限度,研究反应的可能性; 二、化学动力学:研究反应速率和反应的具体步骤(即反应机理或历程),研究反应的可实现性; 三、电化学:是化学热力学、动力学和统计力学的具体应用;
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目录 第一章 ffice Xp概述 第二章ord200用基础 第三章Exce12000应用基础 第四章BA编程 第五章VBA内部函数 第六章竞寨评分模板 第七章学生成绩报告单及成绩分析模板 第八章成绩汇总表及数据导入模板 第九章排课模板 第十章教学工作量统计模板 第十一章教学计划辅助制讧模板 第十二章名片制作模板
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2.1 图像的向量表示 2.2 随机场-图像的统计表示 2.3 正交变换 2.4 付氏变换 2.5 离散图像付氏变换( DFT ) 2.6 快速付氏变换(FFT) 2.7 其它常用变换 2.8 K-L变换 2.9 图像的采样 2.10 二值图像的采样 2.11 图像的量化
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今天我们来学习一下遗传学三大规律中的第一条规律:分离规 律,学习三大规律是了解遗传变异的基础。在前面的结论中我们曾 提到孟德尔在经过8年(1856-1864)的豌豆杂交试验之后,经过细 致的后代记载和统计分析,于1866年发表了“植物杂交试验”的论 文,首次提出了分离和独立分配这两个遗传的基本规律
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因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用
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在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原-氮化的方法制备了Ca-α-Sialon-SiC粉,得到的Ca-α-Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺
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