5.1组合体的形体分析法 5.2组合体三视图的画法 5.3组合体的尺寸标注 5.4读组合体视图的方法

1.组合逻辑电路分析方法 2.组合逻辑电路的设计 3.组合逻辑电路的分析和综合 4. 二进制加法 5.加法器

氧化物弥散强化（Oxide dispersion strengthened，ODS）FeCrAl 合金由于加入一定量的 Al 元素，使合金表面可形成一层薄而致密的 Al2O3 保护膜，使得合金即便在 1400 ℃ 的水蒸汽下也不会因为腐蚀导致失效. 同时，大量超细氧化物粒子的弥散强化作用使其具备优异的高温强度. 这种兼具高温强度和耐腐蚀的特性使得 ODS−FeCrAl 合金成为非常有前景的事故容错燃料（Accident tolerant fuel , ATF）包壳候选材料，也是快堆等其他工作于高温强腐蚀环境的先进反应堆包壳的重要候选材料

1.掌握包合物概念和特点,理解常用的包合材料和包合方法 2.掌握固体分散体的概念、特点及常用载体材料,理解其制备方法 3.理解包合物和固体分散体在药剂中的应用 4.理解固体分散体的速释与缓释原理

传统湿法炼锌工艺采用纯铝板作为阴极,但随着锌精矿品位的降低,电解液中杂质离子含量增大,造成阴极腐蚀消耗增加.本文以铝锰合金为研究对象,研究锰作为添加元素,与铝形成良好铝锰合金阴极材料的电化学行为,进一步提高铝阴极的耐蚀性和电催化活性.采用交流阻抗、阴极极化曲线、恒电流极化曲线、塔菲尔曲线等分析方法,探讨不同Mn元素含量对铝锰合金在40℃恒温条件,Zn2+ 65 g·L-1和H2SO4 150 g·L-1溶液中电化学行为的影响.研究结果表明:相比纯铝电极,添加Mn元素的铝锰合金电极的耐蚀性普遍提高,腐蚀电流均减小;随着Mn含量的增加,腐蚀电流逐步降低,腐蚀电位与Mn含量增加无明显变化规律;当Mn质量分数为1.5%时腐蚀电流达最低(1.11 mA·cm-2),腐蚀电位最小(-1.0954 V);零电势下,表观电流密度i0受Mn元素的添加影响显著,i0随Mn含量增加呈现出先增大后减小的趋势,在Mn质量分数1.5%时达到最大值3.7462×10-16 mA·cm-2,远大于纯铝电极4.8027×10-33 mA·cm-2,整体变化幅度明显,电极的电催化活性得到提高;不同电流密度下的析氢过电位和纯铝电极的整体接近,电化学过程均为电化学传质步骤控制.综合考虑电极材料的耐蚀性和电催化活性,含Mn质量分数1.5%的铝锰合金可作为理想的电积锌阴极使用

第六章 绿色化学的应用 第一节： 绿色化学反应 第二节：绿色原料 • 一、从葡萄糖合成己二酸和邻苯二酚 • 二、生物质转化为化学品 • 三、CO2作发泡剂 • 四、 非光气法合成异氰酸酯 • 五、碳酸二甲酯作甲基化试剂 • 六、苄氯羰化合成苯乙酸 第四节 绿色溶剂 第五节 改变反应方式和反应条件 一、串联反应组合 二、异布洛芬的合成 三、碳酸二苯酯的固态聚合 四、辐射促进反应 （一）二硫代保护基的可见光光敏裂解 （二）Friedel-Crafts反应的光化学方法 第六节 绿色化学产品 • 一、更安全的腈的设计 • 二、海洋船舶防垢剂 • 三、低毒杀虫剂 • 四、聚天冬氨酸作阻垢剂 • 五、过氧化氢漂白活化剂 第七章 绿色化学发展趋势 第一节：不对称催化合成 第二节： 酶催化和生物降解 第三节：分子氧的活化和高选择性氧化反应 第四节： 清洁的能源 第五节：可再生资源的利用

（1)100米:男生15.5秒合格、女生18.5秒合格。 （2)跳远:男生4.30米合格、女生3.5米合格。 （3)铅球:男生(7.26千克)6.2米合格

氨基酸是构成蛋白质分子的基本单位。蛋白质是生命活动的基础。体内 的大多数蛋白质均不断地进行分解与合成代谢,细胞中不停地利用氨基酸合 成蛋白质和分解蛋白质成为氨基酸。体内的这种转换过程一方面可清除异常 蛋白质,这些异常蛋白质的积聚会损伤细胞。另一方面使酶或调节蛋白的活 性由合成和分解得到调节,进而调节细胞代谢。实际上酶的水平取决于其合 成,同样也由酶的分解来决定。所以,对细胞来说,蛋白质的分解与合成同 样重要

蛋白质的生物合成在细胞代谢中占有十分重要的地位。目前已经完全清楚,贮存遗传 信息的DNA并不是蛋白质合成的直接模板,DNA上的遗传信息需要通过转录传递给 mRNA。mRNA才是蛋白质合成的直接模板。mRNA是由4种核苷酸构成的多核苷酸, 而蛋白质是由20种左右的氨基酸构成的多肽,它们之间遗传信息的传递与从一种语言翻 译成另一种语言时的情形相似。所以人们称以mRNA为模板合成蛋白质的过程为翻译或 转译( translation 翻译的过程十分复杂,几乎涉及到细胞内所有种类的RNA和几十种蛋白质因子

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的