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一、单项选择题(本大题共 14 小题,每小题 1 分,共 14 分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括 号内。错选、多选或未选均无分。 1.理想情况下,差动放大器的差模输入电阻为( ) A.1 B.0 C.∞ D.100
文档格式:DOC 文档大小:378KB 文档页数:7
一、单项选择题(本大题共15小题,每小题2分,共30分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分 1要得到P型半导体,可在本征半导体硅或锗中掺少量的() A三价元素 B.四价元素 C.五价元素 D六价元素
文档格式:DOC 文档大小:226.5KB 文档页数:8
一、单项选择题(本大题共16小题,每小题2分,共32分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.要得到P型杂质半导体,在本征半导体硅或锗的晶体中,应掺入少量的() A.三价元素 B.四价元素 C.五价元素 D.六价元素
文档格式:PPS 文档大小:711KB 文档页数:42
一个正态总体 (1)关于μ的检验 拒绝域的推导 给定显著性水平a与样本值(x1,x2,…,xn) 设X~N(u,o2),o2已知,需检验: Ho:μ=0;H1:μ≠0 构造统计量-~N1
文档格式:DOC 文档大小:4.94MB 文档页数:88
1、了解自发过程的共同特征,明确热力学第二定律的意义。 2、明确从卡诺热机得出克劳修斯原理和熵函数的逻辑性,从而理解克劳修斯不等式的重要性与熵函数的概念。 3、熟记并理解 S、A、G 的定义与各热力学函数间的关系。 4、明确利用热力学函数在特定条件下作为过程方向和限度的判据,熟练 Δ S 和 Δ G 的计算与应用。 5、了解熵的统计意义和热力学第三定律、规定熵的意义、计算及应用。 6、初步了解不可逆过程热力学关于熵流和熵产生等基本内容
文档格式:PDF 文档大小:4.62MB 文档页数:156
第一章 一次不定方程 第二章 二次不定方程 第三章 三次不定方程 第四章 四次不定方程 第五章 费马大定理 第六章 与连续整数有关的不定方程 第七章 某些指数不定方程 第八章 某些不定方程整数解的上界
文档格式:PDF 文档大小:13.28MB 文档页数:369
第一章 古算题·逻辑·游戏·竞赛 第二章 几何·图形 第三章 啊哈!灵机一动 第四章 概率·运筹·对策 第五章 幻方 第六章 递推·循环·回归
文档格式:PDF 文档大小:5.53MB 文档页数:447
Section one: Site-specific drug delivery Chapter one Site-specific drug delivery using liposomes as carriers.3 Chapter two Site-specific drug delivery utilizing monoclonal antibodies .35 Section two: Polymers, implantable drug delivery Chapter three Role of polymers in drug delivery .63 Chapter four Implants in drug delivery. 115 Section three: Oral drug delivery Chapter five Oral drug delivery .149 Section four: Transdermal, intranasal, ocular, and miscellaneous drug delivery Chapter six Transdermal drug delivery .207 Chapter seven Intranasal and ocular drug delivery .249 Chapter eight Miscellaneous forms of drug delivery .289
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:139
第一章 基本知识 第二章 工具 第三章 绝对值 第四章 典型不等式 第五章 极大与极小问题 第六章 距离之性质 符号 习题答案 名词对照表
文档格式:PDF 文档大小:2.25MB 文档页数:54
• 2.1 Introduction • 2.2 Polynomial Curve Fitting: A Toy • 2.3 Over-fitting • 2.4 Cross-Validation • 2.5 Regularization • 2.6 Linear Basis Function Models • 2.7 Least Squares Revisited • 2.8 Bayesian Linear Regression
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