一、前言 本大纲参考国家教委组织的《面向二十一世纪教学内容和课程体系改 革报告会》论文集有关内容,结合我院历次修订的“家畜传染病学实验教 学大纲”内容及执行情况,在2004年教学实验大纲基础上修订而成。实 验课程教学大纲包括实验目的与要求。 二、本课程实验教学的作用 要求学生牢固掌握和深入理解每个实验的基本原理,要求学生有强烈 的事业心,热爱动物科学事业,理论和实践相结合,动脑解决与实践相关 的问题。实验中要认真、仔细,爱护公共财产,并能严格遵守课堂纪律, 以保证实验的顺利进行

本文用基于传递函数概念的虚拟等价系统方法统一分析各种类型的多变量确定性自校正控制系统的稳定性、收敛性和鲁棒性，分别针对参数估计收敛到真值、参数估计收敛到非真值以及参数估计不收敛的3种情况给出若干定理、推论和注释.在各个判据的基础上，进一步深化对确定性多变量自校正控制系统的理解.所得结论说明：参数估计的收敛性不是确定性多变量自校正控制系统稳定和收敛的必要条件；系统自身的反馈信息对确定性多变量自校正控制是充分的，即外加激励信号不是必要的

在研究富钴结壳高产区地形特征基础上，以富钴结壳站点地理坐标为中心，获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征。使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练，学习坡度和平整度等区域特征，将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分。依据训练后获得的模型，对富钴结壳高产区进行预测，取得了较好的预测效果，结合其他因素的影响，可以提高结壳靶区选取的精准度

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随着中国钢铁行业超低排放的不断深入，钢铁行业的深度治理迫在眉睫。在对几种传统的多污染物控制技术进行综述的基础上，对“基于镁法的多污染物协同去除技术”、“烟气多污染物集并吸附脱除技术”、“多污染物中低温协同催化净化技术”以及“烧结烟气循环技术”四种新型钢铁行业超低排放技术进行了总结，同时阐述了钢铁行业超低排放的必要性、难点以及推动超低排放的合理化建议，并对下一步深化钢铁行业超低排放进行展望（源头治理）。有利于推动和促进钢铁行业多工序多污染物协同控制和治理

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

各学科的培养方案按照一级学科制定,力求体现不同学位类型和不同学位层次研究生的培养需要,在一级学科统一培养要求的基础上,体现各二级学科的培养要求

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