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清华大学:《微生物学实验》第五讲 微生物观察与分离
文档格式:PPT 文档大小:89.5KB 文档页数:16
一、熟悉常用微生物培养基名称; 二、掌握微生物的分离,接种技术; 三、用平板划线法和稀释法分离微生物; 五、认识微生物存在的普遍性
清华大学:《微生物学实验》第一讲 微生物观察与分离
文档格式:PPT 文档大小:588KB 文档页数:17
一、熟悉常用微生物培养基名称; 二、掌握微生物的分离,接种技术; 三、用平板划线法和稀释法分离微生物; 四、认识微生物存在的普遍性
《物流经济学》课程教学资源(教材讲义)第四章 采购经济分析
文档格式:PDF 文档大小:423.39KB 文档页数:43
第一节 物资采购概述 第二节 供应商评估与选择 第三节 采购管理与数量分析 第四节 采购价格分析
《物流经济学》课程教学资源(教材讲义)第二章 物流经济分析的基本原理及方法
文档格式:PDF 文档大小:455.54KB 文档页数:59
第一节 物流经济学的基本原理 第二节 物流经济分析的基本要素 第三节 物流经济分析的基本方法
《电路》第九章 正弦交流电路的分析
文档格式:PPT 文档大小:1.57MB 文档页数:53
正弦信号:具有正弦函数形式的时变电压和电流 正弦电路:在正弦信号激励下的电路。 分析工具:在线性时不变稳定电路中,若各个激励源均为同一频率 的正弦信号时,当电路达到稳态时,电路中各支路变量 均为与电源频率相同的正弦量。在此条件下,对于电路 的分析可借助相量法进行
《电路》第三章 电阻电路的一般分析
文档格式:PPT 文档大小:1.48MB 文档页数:66
主要内容 (1)通过简单介绍支路电流法,阐述电路分析的基本步骤及建立独立方程的原理和方法; (2)通过介绍变量的独立性与完备性,引入并重点讲授网孔法,结点法,回路法; (3)介绍一般分析方法中各种电源处理的基本原则
茄子衍生多孔碳负载聚乙二醇相变复合材料
文档格式:PDF 文档大小:1.42MB 文档页数:7
以茄子为原材料,通过水热处理–后续热解法及直接热解法分别制备出两种不同的茄子衍生多孔碳材料(HBPC和BPC)。以茄子衍生多孔碳材料为载体,采用真空浸渍法负载相变芯材聚乙二醇(PEG2000),制备出聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料。通过扫描电镜、拉曼光谱、压汞法、傅里叶变换红外光谱分析、X射线衍射仪、热重分析仪和差示扫描量热仪对其进行结构表征及性能测试。结果表明,通过直接热解法制得的茄子衍生多孔碳材料为载体的聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料具有更好的相变储热效果,负载聚乙二醇的质量分数高达90.60%,熔融潜热为133.98 J·g?1,达到了较好的定形相变效果及良好的循环稳定性
面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟
文档格式:PDF 文档大小:1.25MB 文档页数:12
针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题,本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法,基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析,并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化,实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样,模拟手术流程中眼球状态;然后,根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质,对水?硅油两相流动及交互进行模拟;最后,构建固液交互模型,实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明,本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果,实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果,实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟,为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式,辅助医生进行手术流程规划与效果预测
《细胞与分子免役学》 第三章 免疫球蛋白基因和基因工程抗体
文档格式:PPT 文档大小:2.75MB 文档页数:74
1、抗体(antibody,Ab) 抗原刺激B细胞后分化增殖为浆细胞 合成和分泌的,能与抗原发生特异性 结合并具有多种免疫功能的球蛋白。 免疫学教研室
一种基于轻量级神经网络的高铁轮对轴承故障诊断方法
文档格式:PDF 文档大小:2.24MB 文档页数:10
深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
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