100 Control Systems W.L. Brogan, G.K. F. Lee, A P Sage, B.C. Kuo, C L. Phillip R D. Harbor, R.G. Jacquot, J.E. McInroy D P. Atherton, J.S. Bay W.T. Baumann, M-Y Chow Models. Deynamic Response. Frequency Response Methods: Bode Diagram Approach RootLocus.compensation.DigitalControlSystems.nonlinear Optimal Control and Estimation. Neural Control

80.1 Integrated Circuits(RAM, ROM) Dynamic RAMs(DRAMs). Static RAMs(SRAMs).Nonvolatile Programmable Memories. Read-Only Memories(ROMs) W. David Pricer 80.2 Basic Disk System Architectures IBM Basic Magnetic Disk System Architecture.Characterization of 1/0 Workloads. Extensions to Conventional Disk Architectures Randy H. Katz

rnating Current Overhead: Line Parameters, 61.1 Alternating Models, Standard Voltages, Insulators ine Line Parameters. Models- Standard Voltages.Insulators Mo-Shing Chen 61.2 Alternating Current Underground: Line Parameters, University of Texas at Arlington Models, Standard Voltages, Cables Cable Parameters.Models. Standard Voltages. CableStandards K.C. Lai 61.3 High-Voltage Direct-Current Transmission

3.1几种常见的反应 3.1.1反应速率与反应级数 1.反应速率 单位时间、单位体积内某物质量的变化, 单位为molm-3s1表示为:

一、混凝：水中胶体粒子以及微小悬浮物的聚集过程称为混凝，是凝聚和絮凝的总称。 二、凝聚：胶体失去稳定性的过程称为凝聚。 三、絮凝：脱稳胶体相互聚集称为絮凝。 四、混凝过程涉及：①水中胶体的性质；②混凝剂在水中的水解；③胶体与混凝剂的相互作用

1.自由沉淀 单个颗粒在无边际水体中沉淀，其下沉的过程颗粒互 不干扰，且不受器皿壁的干扰，下沉过程中颗粒的大 小、形状、密度保持不变，经过一段时间后，沉速也 不变

水在自然循环中，无时不与外界接 触。由于水极易与各种物质混杂，溶解 能力又较强，所以，任何天然水体都不 同程度地含有多种多样的杂质。当水源 受到生活污水、工业废水及其他废弃物 污染时，水中杂质将更趋于复杂。所有 各种杂质

设在反应器内某一指定部位，任选某一物组 分i，可写出如下物料平衡式： 单位时间变化量=单位时间输入量-单位时间输出 量+单位时间反应量 (3—1) 当变化量为零时，称为稳态，即： 单位时间输入量-单位时间输出量+单位时间反应 量＝0

19.1 Digital Signal Processing in Audio and Electroacoustics Bell Laboratories Steerable Microphone Arrays. Digital Hearing Aids.Spatial Processing. Audio Coding. Echo Cancellation Active Noise Sanjay K.Mehta and Sound Control NUWC Detachment 19.2 Underwater Acoustical Signal Processings G. Clifford Carter

20.1 Definitions and Scope Introduction. Definitions and Style of Computation. ANN Types and Applications 20.2 Multilayer Perceptrons Function of Each PE. How to Train MLPs Applying Back- Propagation in Practice. A Posteriori Probabilities 20.3 Radial Basis Function Networks 20.4 Time Lagged Networks Memory Structures. Training-Focused TLN Architectures