第一节 微生物Microorganism 一、微生物的概念 二、微生物与人类、特别是农业的关系 三、微生物的命名法 四、微生物的共同特点 第二节 微生物学Microbiology 一、微生物学的概念、研究内容 二、微生物学的分支学科 三、微生物学的发展史

食品化学是用化学的理论和方法研究食品本质的科学,是食品科学,也可以 说是应用化学的一个重要分支。它通过对食品的营养价值、质量、安全性和风味 特征的研究,阐明食品的组成、性质、特征、结构和功能,以及食品成分在贮藏 加工过程中的化学和生物化学变化,乃至食品成分与人体健康和疾病的相关性。 以上这些构成了这门学科的主要内容。 食品的基本成分包括人体营养所需要的糖类、蛋白质、脂类、维生素、矿物 质、膳食纤维与水等,它们提供人体正常代谢所必需的物质和能量

霉形体培养特性 一、营养要求比一般细菌高,除基础营养物质外还 需加入10~20%人或动物血清以提供支原体所 需的胆固醇。大多数兼性厌氧,有些菌株在初 分离时加入5%CO生长更好

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例

第一节 细菌 第二节 放线菌 第三节 支原体、立克次氏体、衣原体 第四节 螺旋体(Spirochaeta) 第五节 蓝细菌 第六节 古生菌 第七节 细菌的分类及其主要类群

第一节 细菌 第二节 放线菌 第三节 支原体、立克次氏体、衣原体 第四节 螺旋体 Spirochaeta 第五节 蓝细菌 第六节 古生菌 第七节 细菌的分类及其主要类群

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

真体腔、后肾管、个体发育中有担轮幼虫等特 征,是软体动物相同于环节动物的代表性特征 ,因此认为软体动物是由环节动物演化而来的 ,是朝着不很活动的生活方式较早分化出来的 支。 ·因大多数的软体动物有贝壳,故又称“贝类

自主神经系统是指调节内脏功能的神经装置,也可称为植物性神经系统或内脏神经系统。实际上,自主神经系统还是接受中枢神经系 统的控制的,并不是完全独立自主的。按一般惯例,自主神经系统仅指支配内脏器官的传出神经,而不包括传入神经:并将其分成交 感神经和副交感神经两部分