前面两章中我们介绍了概率论的基本内容包括古典概型的一些计算方法以及研究随机 现象的有力工具一随机变量。从本章起,我们开始讨论统计学的核心内容,即如何从一些 包含有随机误差,又并不完全的信息中得出科学的、尽可能正确的结论。在一般情况下,所 谓信息就是从实验或调查中得到的数据,这些数据显然带有一些我们既无法控制、也无法避 免的误差

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一、实验目的 1.了解培养基的制备过程和常用培养基的种类。 2.学会细菌的接种方法,建立无菌观念。 3.认识细菌在培养基中的生长现象及代谢产物

一、了解固定化细胞技术的方法和意义; 二、了解酵母发酵产生啤酒的过程; 三、了解基本微生物实验操作技术; 四、学习酸奶制作方法; 五、了解纯种发酵和传统发酵在无菌操作方面的差别

1 常用实验仪器仪表的使用.1 2 伏安特性及基尔霍夫定律.7 3 叠加定理和戴维宁定理.12 4 RC 一阶电路的响应测试.17 5 R—L—C 元件阻抗特性测定.21 6 元件参数测量.25 7 线性无源二端网络的研究.28 8 三相交流电路.35

1、醋酸菌分离培养基:1%酵母膏,1%葡萄糖,pH4.5,琼脂2%,0.1MPa灭菌20分 钟。干热灭菌CaCO3。6个250ml三角瓶,各装10ml培养基。使用前分别加入3%无水乙 醇和2%CaCO3

一、用气一液色谱法测定正乙烷和环己烷在邻苯二甲酸二壬酯溶液中的无限稀释活度系数,偏摩尔溶解焓和偏摩尔摩尔超额溶解焓。 二、熟悉以热导池为监测器的气相色谱仪的工作原理和基本构造,掌握脉冲进样气相色谱操作技术

1. 通过实验，进一步理解线性系统的稳定性仅取决于系统本身的结构和参数，它与外作用及初始条件均无关的特性； 2. 研究系统的开环增益 K 或其它参数的变化对闭环系统稳定性的影响

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%

无论Eye-in-Hand或Eye-to-Hand型式的机器视觉控制系统,均存在视场受限、丢失等情况,从而无法在一定距离、角度内对目标进行在线视觉测量,进而无法建立全闭环的伺服控制.基于Eye-in-Hand型式的机器视觉控制系统,以及最短测量距离Lmin,提出一种闭环与开环相结合的伺服控制系统:即测量距离大于Lmin时为位置反馈型闭环控制的原位调姿,在测量距离小于Lmin时为位置给定型开环控制,机器人以相对线性运动进给到目标位置.针对该过程中的偏移问题,提出了前馈补偿模型,即利用前期运动数据对运动误差进行估计.实验证明,该方法能有效地补偿定位误差