第一节 免疫组织化学技术概述 一、标本的处理 二、抗原的保存与修复 三、抗体的处理与保存 四、免疫组化的结果判断 五、质量控制 第二节 免疫荧光组织化学技术 一、组织处理 二、荧光抗体的标记及染色 第三节 酶免疫组织化学技术 二、酶标记抗体免疫组化染色 三、非标记抗体免疫酶组化染色 四、酶免疫组化染色中的常用的酶及显色底物 第四节 亲合组织化学染色 一、生物素-亲合素法 二、葡萄球菌A蛋白法 三、凝集素法 四、链霉亲合素-生物素法 第五节 免疫标记电镜技术 一、 免疫标记电镜技术的原理 二、 免疫标记电镜技术的标本制备要求 三、 常用的免疫标记电镜技术 第六节 免疫组织化学技术的应用 一、 免疫组织化学技术的临床应用 二、 免疫组织化学技术的拓展 思考题 小结

第一节 对弧长的曲线积分 一、对弧长的曲线积分的概念与性质 二、对弧长的曲线积分的计算法 第二节 对坐标的曲线积分 一、对坐标的曲线积分的概念与性质 二、 对坐标的曲线积分的计算法 三、两类曲线积分之间的联系 第三节 格林公式及其应用 一、格林公式 二、平面上曲线积分与路径无关的等价条件 三、二元函数的全微分求积 第四节 对面积的曲面积分 一、对面积的曲面积分的概念与性质 二、对面积的曲面积分的计算法 第五节 对坐标的曲面积分 一、 对坐标的曲面积分的概念与性质 二、对坐标的曲面积分的计算法 三、两类曲面积分的联系 第六节 高斯公式 Green 公式 Gauss 公式 推广

人教版（2001）小学语文二年级下册第二单元语文园地二习题

第一节 井巷断面上风速分布 一、风流流动状态 二、井巷断面上风速分布 第二节 摩擦阻力 一、摩擦阻力 二、摩擦阻力系数与摩擦风阻 三、井巷摩擦阻力计算方法 第三节 局部阻力 一、局部阻力及其计算 二、局部阻力系数和局部风阻 第四节 矿井总风阻与等级孔 一、井巷阻力特性 二、矿井总风阻 三、矿井等级孔 第五节 井巷通风阻力测算 一、通风阻力hR测算 二、局部阻力测算 三、井筒阻力测算 四、测算结果分析 第六节 降低矿井通风阻力措施 一、降低井巷摩擦阻力的措施 二、降低局部阻力措施

第一节 概述 第二节 配合物的稳定常数 第三节 副反应系数和条件稳定常数 一、副反应及副反应系数 二、条件稳定常数 （一）配位剂Y的副反应和副反应系数 （二）金属离子M的副反应和副反应系数 （三）配合物MY的副反应系数 第四节 金属离子指示剂 一、金属离子指示剂及特点 二、指示剂配位原理 三、指示剂应具备的条件 四、指示剂的封闭、僵化现象及消除方法 五、常用金属离子指示剂 第五节 配位滴定的基本原理 一、配位滴定曲线 二、化学计量点时金属离子浓度的计算 三、配位滴定曲线与酸碱滴定曲线比较 四、影响配位滴定突跃大小的两个因素 五、指示剂变色点金属离子浓度的计算 六、滴定终点误差计算（林邦误差公式） 第六节 滴定条件的选择 一、单一离子测定的滴定条件 1. 准确滴定的判定式 2. 滴定的适宜酸度范围 3. 滴定的最佳酸度 4. 缓冲溶液的作用 二、提高混合离子配位滴定的选择性 1. 控制酸度分步滴定 2. 使用掩蔽剂选择性滴定 第七节 标准溶液及配位滴定的主要方式 一、标准溶液的配制和标定 二、配位滴定的主要方式

本章重点是二端口网络的定义及参数，难点是二端口网络参数矩阵的求法。 1. 二端口的概念、方程及参数； 2. 各参数方程形式，参数的含义及求法； 3. 二端口转移函数及求法； 4. 特性阻抗的定义及求法； 5. 二端口等效电路的概念，等效电路的结构及参数； 6. 二端口级联、串联、并联的条件与等效参数的求法； 7. 回转器、负阻变换器的定义与特性

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

一、二元离散选择模型的经济背景 二、二元离散选择模型 三、二元Probit离散选择模型及其参数估计 四、二元Logit离散选择模型及其参数估计 五、二元离散选择模型的检验

§3.1 多元线性回归模型 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定 §3.2 多元线性回归模型的估计 一、普通最小二乘估计 *二、最大或然估计 *三、矩估计 四、参数估计量的性质 五、样本容量问题 六、估计实例 §3.3 多元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、方程的显著性检验(F检验) 三、变量的显著性检验（t检验） 四、参数的置信区间 §3.4 多元线性回归模型的预测 一、E(Y0)的置信区间 二、Y0的置信区间 §3.5 回归模型的其他函数形式 一、模型的类型与变换 二、非线性回归实例 §3.6 受约束回归 一、模型参数的线性约束 二、对回归模型增加或减少解释变量 三、参数的稳定性 *四、非线性约束

一、二次型及其标准形的概念 二、二次型的表示方法 三、二次型的矩阵及秩 四、化二次型为标准形 五、小结思考题