生物体类型 脊索动物门(Phylum Chordata)是物种丰富多样的大门。由于这个门包含了脊椎动物, 所以人们对它进行了广泛的研究。其中没有脊椎的脊索动物在进化中有很重要的意义。有时 它们也被称为原索动物。这个名称以前还包括半索动物在内

首先结合H13钢的成分特点肯定了H13钢优异的材料性能，随后总结了一次碳化物与H13钢使用寿命之间的关系。进一步系统地论述和研究了H13钢中一次碳化物的特征，包括二维和三维形貌、热稳定性、析出机理等。最后对比了4种H13钢中一次碳化物的控制手段，包括成分优化、冷速控制、Mg处理和稀土处理。相关论述和研究工作能够对钢中一次碳化物的合理优化起到一定的启发作用

一、平等内在地包括着高质量,它不是“平庸化的课程”。 二、高质量内在地包含平等,如果只追求质量不顾平等甚至践踏平等,那就会陷入精英主义的窠臼

信息系统服务于确定的组织及环境,即信息系统的服务领域。在信息系统开发之初.需要对信息系统的服务领堿进行深入分析。领域分析乜被称为业务分析,其目的是分析和认识现行组织系统。领域分析包括领域调查、纽织目标分析、纽织杋构分析、组织职能分析和业务分析等内容。其中业务分析又包括业务流程分析、业务实体分析和业务规则分析等工作

药物的第相生物转化是指体内各种酶对药物分子进行的官能团化反应,主要发生在药物分子的 官能团上,或分子结构中活性较高、位阻较小的部位,包括引入新的官能团及改变原有的官能团。本 节讲授的主要内容包括氧化反应、还原反应、脱卤素反应和水解反应

1. 杂质检查 水分：有烘干法、减压干燥法、甲苯法、GC法 灰分：包括总灰分和酸不溶性灰分的测定 重金属及有害元素：指砷、铅、镉、汞和铜等，采用原子吸收分光光度法和电感耦合等离子体质谱法测定 二氧化硫残留：采用酸碱滴定法、GC法和离子色谱法 农药残留量：采用GC法和色-质联用(LC-MS,GC-MS)法测定 黄曲霉毒素：采用HPLC法和LC-MS/MS法测定 浸出物：指用适宜溶剂提取的有效物质，重量法测定 2. 含量测定： ⚫ 色谱法——包括HPLC法，GC法，TLC-扫描法，LC-MS法 ⚫ 光谱法——直接紫外法，比色法 ⚫ 化学法——滴定法 3. 鉴别试验： ⚫ 指纹图谱/特征图谱法——通过对中药整体特性的图谱识别，提供一种比较全面的控制中药质量的方法 ⚫ DNA条形码分子鉴定（聚合酶链式反应）法——是一种分子生物学技术，主要步骤：供试品处理→DNA提取→PCR扩增→电泳检测

1. 中药分析特点：化学成分复杂，有效成分非单一性；中药材质量不一，杂质来源多途径 ；以中医药理论为指导原则，评价中药质量 2. 前处理方法：包括提取和分离纯化 ⚫ 提取：浸渍法、回流提取法 、超声提取法、水 蒸气蒸馏、超临界流体提取法 ⚫ 分离纯化：液-液萃取，色谱法等 3. 鉴别试验：性状、物理常数、显微法、理化法 ⚫ 其中理化法包括升华法、化学法、色谱法（TLC）、光谱法（荧光法）等

一、检验工作程序 1. 取样：应科学、真实和有代表性，要求均匀、合理 2. 性状——包括外观、色泽、物理常数等 3. 鉴别——判断药物的真伪 4. 检查——判断药物的纯度，采用限度试验。检查项下包括：杂质检查、有效性、均一性和安全性试验 5. 含量测定——判断有效成分含量是否符合规定 6. 原始记录——必须完整、真实、具体，其是原始档案，应与检验工作同步进行 7. 检验报告——要求依据准确、数据无误、结论明确 二、误差与偏差 1. 误差——测定值与真实值的偏离称为误差（有绝对误差和相对误差、系统误差和偶然误差之分） 2. 偏差——一组测量值之间彼此符合程度称为偏差，常用SD、RSD表示 3. 降低误差的方法——选择合适的分析方法、校准仪器、增加平行试验、减少测量误差。做对照试验和空白试验 三、有效数字 1. 有效数字表示方法、有效位数确定 2. 修约规则（四舍六入五成双）与运算法则

本章主要学习内容： ◼ 包销、代理、寄售、招标与投标、对等贸易、加工贸易、租赁贸易(无固定组织形式的市场) ◼ 展卖、拍卖、商品交易所和期货交易(有固定组织形式的市场） 本章结构安排： 第一节 包销、代理和寄售 第二节 展卖、拍卖、招标和投标 第三节 对等贸易、加工贸易和租赁贸易 第四节 商品交易所和期货交易

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型