第九章工业会计 一、工业会计核算的特点 二、生产费用的分类与产品成本核算的一般程序 三、生产费用的横向归集与分配 四、生产费用的纵向归集与分配

§6-1 分析化学的任务、方法及发展趋势 §6-2 定量分析的一般程序 §6-3 定量分析的误差 §6-4 有限数据的统计处理 §6-5 滴定分析

选取LiOH、Ca（OH） 2 和钠石灰三种常用固体化学吸收剂，在密闭环境CO2循环净化模拟装置上开展了CO2循环净化实验研究.三种吸收剂均有吸收CO2的作用，且均存在一个较优空速值，分别为110400、38700和40500 h-1，在该空速值条件下将体积分数2%左右的CO2吸收至0.03%左右所需反应时间最短，反应速率最大.通过函数拟合和数学分析，得出实验条件下三种吸收剂反应速率与CO2质量浓度的关系式以及最大反应速率的排列次序.进一步的分析表明，三种吸收剂在较优空速值条件下的CO2吸收速率均能达到相关标准的要求，可以实际应用于密闭环境内CO2净化，且密闭环境中CO2体积分数理论上会在一定的中间值附近波动

在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工作曲线(也叫标准曲线,或校正曲线,或检量线)。例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱法中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所使用的工作曲线,通常都是直线。一般是把实验点描在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量

在学习了成本性态以后,对管理会计中的固 定成本、变动成本、销量、单价、利润之间的联 系做进一步的学习。通过本章学习要求掌握本量 利基本数学模型的含义,保本点的分析及本量利 分析在经营决策中的应用

采用ASPEX扫描电镜中的自动特征分析功能研究了交换钢包过程（取样浇次第4、5炉）对IF钢连铸板坯表层的洁净度的影响，且对比研究了交换钢包过程浇铸铸坯（交接坯）与正常浇铸铸坯（正常坯）的表层洁净度.结果表明：正常坯与交接坯中尺寸大于20μm的表层夹杂物可分为三类：（1）簇群状Al2O3（包括气泡+簇群状Al2O3）；（2）簇群状TiOx-Al2O3夹杂物；（3）保护渣夹杂物.正常坯表层的大型夹杂物主要为簇群状Al2O3，没有检测到保护渣夹杂物.换包开浇后铸坯总氧质量分数从14×10-6增至17×10-6，交接坯表层检测到较多的第2夹杂物，说明钢包开浇后钢水被轻微氧化.此外，钢包开浇后剧烈的液面波动也导致了保护渣的卷入.在当前工艺下，换包对IF钢铸坯表层洁净度的影响长度约为11m

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

语义分析 通常包括: (1)类型检查。验证程序中执行的每个操作是否遵守语言的类型系统的过程,编译程序必须报告不符合类型系统的信息。 (2)控制流检查。控制流语句必须使控制转移到合法的地方。 (3)一致性检查。在很多场合要求对象只能被定义一次。例如Pascal语言规定同一标识符在一个分程序中只能被说明一次等等。 (4)名字的作用域分析

本文用薄晶体电镜,x射线衍射形貌和金相腐蚀坑法研究了氢区熔硅单晶热处理缺陷形成机理。通过变温热处理,发现氢区熔硅单晶热处理缺陷主要是由氢沉淀引起的。沉淀过程可能首先是Si-H键分解,然后是氢的扩散聚集,测出沉淀过程激活能是56.000±3000卡/克分子,它可能是Si-H键的分解激活能。沉淀物的析出面是{111}晶面,几何形态起始近似球状,然后变成扁椭球,最后是沿方向拉长的片状沉淀物。随着沉淀物的长大,在一定温度下(约600-700℃)会在沉淀物周围发射稜柱位错环,其分布形态和热处理温度有关。高温热处理时,沉淀物周围能发射出高对称的多组稜柱位错环,形成\星形\位错群。稜柱位错的稜柱面是{111}晶面,柏氏矢量是a╱2。发射方向是方向,位错线是方向

采用共存理论、动力学分析和实验验证的方法,研究转炉冶炼超低碳钢吹炼末期炉渣成分对终点[C]含量的影响规律,建立1853-1973 K时终点[C]与炉渣成分和温度的回归模型.结果表明：FeO活度受温度影响较小,主要受炉渣成分的影响;脱碳动力学条件主要受炉渣成分和温度的影响.炉渣碱度增加,终点[C]含量升高;渣中FeO含量增加,终点[C]含量迅速降低,渣中FeO质量分数应控制在12.0%-18.0%之间;渣中MgO质量分数在7.0%-13.0%范围内逐渐增加,钢液中[C]质量分数增加值不足0.01%;随着温度的增加,钢液中[C]含量降低.回归模型对冶炼超低碳钢的转炉终点[C]含量的预判平均误差率为±15.25%,[C]含量误差在±0.01%以内的炉次占69.19%