本专题主要介绍:饲料的物理性状检验、概略养分分析方案、纯养分分析、饲 料有毒有害分析、饲料的加工质量检验以及饲料分析的一些新进展 掌握饲料的显微镜检测技术以及饲料原料的掺假鉴定及化学快速分析法, 掌握饲料原料、添加剂预混料、配合饲料的质量监控指标

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

均值方差证券投资组合选择模型 马科维茨 Markowitz《证券组合选择》 投资选择:风险(低)收益(高)之间的“平 衡” 基于期望收益率上的投资决策,最多只能获得 最高的平均收益率 风险收益的“数量化

第1章 波粒二象性 第2章 薛定谔方程 第3章 原子中的电子 第4章 固体中的电子 第5章 粒子物理简介 §1.1 黑体辐射（和普朗克的能量子假说） §1.2 光电效应（和爱因斯坦的光量子论） §2.1 薛定谔（得出的波动）方程 §2.2 无限深方势阱中的粒子 §2.3 势垒穿透 §2.4 谐振子 §3.1 氢原子 §3.5 x射线 §3.6 激光 §3.7 分子的转动和振动能级

一、数据转换(Ln)后的直方图 正态分布

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

独立样本T检验 (tow- sample ttest- for independent samples PSS的 Independent-Sample- Test过程用于执行独立样 本T检验,进行两样本资料的均数比较,要求两样本均来自正 态总体且方差相同

▪ 了解实证分析、规范分析的含义 ▪ 掌握实证经济学、规范经济学的差异 ▪ 了解实证分析工具 ▪ 明晰定性分析与定量分析之差异 ▪ 掌握经济理论的组成和表述方法

基于残余应力测试新方法与先进电化学测试技术的进展, 围绕残余应力类型和大小对金属材料点蚀以及应力腐蚀行为的作用机理进行了总结和归纳. 研究发现, 尽管残余压应力对腐蚀行为的抑制作用得到了大量实验的证实, 但是在不同条件下其作用方式以及机理不尽相同, 并且与材料的结构特点以及腐蚀产物等密切相关. 同时, 残余拉应力的作用尚不明确, 受到材料类型和其他因素耦合的严重影响. 另外, 在某些环境下, 影响腐蚀行为的关键是残余应力梯度或残余应力的某个临界值. 但是对有色金属的研究表明残余拉应力和压应力均会导致基体中位错和微应变等结构缺陷增加, 进而促进点蚀敏感性, 降低材料服役性能. 最后, 对目前研究存在的局限进行了讨论和展望

观赏植物在园林绿地、森林公园及风景 名胜区中应用的方式很多。没有一定的 固定的程式。 应用的原则是在满足植物生态习性的基 础上,最大限度的发挥其环境效益和美 学效益,最大限度的满足人们社会需求 和生活需求。 应用的方式主要为室外和室内两个方面