一、熟悉常用微生物培养基名称; 二、掌握微生物的分离,接种技术; 三、用平板划线法和稀释法分离微生物; 五、认识微生物存在的普遍性

一、熟悉常用微生物培养基名称; 二、掌握微生物的分离,接种技术; 三、用平板划线法和稀释法分离微生物; 四、认识微生物存在的普遍性

第一节 物资采购概述 第二节 供应商评估与选择 第三节 采购管理与数量分析 第四节 采购价格分析

第一节 物流经济学的基本原理 第二节 物流经济分析的基本要素 第三节 物流经济分析的基本方法

正弦信号:具有正弦函数形式的时变电压和电流 正弦电路:在正弦信号激励下的电路。 分析工具:在线性时不变稳定电路中,若各个激励源均为同一频率 的正弦信号时,当电路达到稳态时,电路中各支路变量 均为与电源频率相同的正弦量。在此条件下,对于电路 的分析可借助相量法进行

以茄子为原材料，通过水热处理–后续热解法及直接热解法分别制备出两种不同的茄子衍生多孔碳材料（HBPC和BPC）。以茄子衍生多孔碳材料为载体，采用真空浸渍法负载相变芯材聚乙二醇（PEG2000），制备出聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料。通过扫描电镜、拉曼光谱、压汞法、傅里叶变换红外光谱分析、X射线衍射仪、热重分析仪和差示扫描量热仪对其进行结构表征及性能测试。结果表明，通过直接热解法制得的茄子衍生多孔碳材料为载体的聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料具有更好的相变储热效果，负载聚乙二醇的质量分数高达90.60%，熔融潜热为133.98 J·g?1，达到了较好的定形相变效果及良好的循环稳定性

针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题，本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法，基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析，并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化，实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样，模拟手术流程中眼球状态；然后，根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质，对水?硅油两相流动及交互进行模拟；最后，构建固液交互模型，实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明，本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果，实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果，实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟，为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式，辅助医生进行手术流程规划与效果预测

主要内容 (1)通过简单介绍支路电流法,阐述电路分析的基本步骤及建立独立方程的原理和方法; (2)通过介绍变量的独立性与完备性,引入并重点讲授网孔法,结点法,回路法; (3)介绍一般分析方法中各种电源处理的基本原则

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

超低碳钢常用于生产汽车面板等表面质量要求较高的产品.连铸坯皮下的钩状坯壳很容易捕集夹杂物导致冷轧钢板表面出现翘皮、亮/暗线等缺陷,对产品质量具有严重危害.采用数值模拟分析了钩状坯壳的形成和演变过程.将计算的初生坯壳形状制作成物理模型,模拟了夹杂物在凝固前沿被捕集的过程,并对凝固钩区域不同位置的夹杂物的受力特征进行了分析.结果表明,凝固钩在弯月面中形成以后,不会直接湮没进坯壳内,而是要经历熔化、变粗、生长、湮没等逐步演变的过程.数值模型预测拉速1.3 m·min-1条件下最终存留在坯壳中的凝固钩深度约为2.5 mm,这与实际观察到的钩状坯壳的尺寸基本一致.模拟得到的钩状坯壳形貌与铸坯表层和漏钢坯壳的金相特征较为接近.夹杂物最容易在凝固钩下表面被捕集,不容易在凝固钩上表面被捕集,特别是对尺寸相对较大的夹杂物.但是溢流发生时,靠近弯月面处的夹杂物可能随着钢流进入到初生凝固钩上部而被快速冷却的钢液包裹.两道凝固钩之间的坯壳由于其凝固前沿处于垂直分布,小于100 μm夹杂物可能被捕集而大尺寸夹杂物不易被捕集