21.1数字电路概述 21.2晶体管的开关特性 21.3分立元件门电路 21.4TTL门电路 21.5MOS门电路 21.6逻辑代数 21.7组合逻辑电路的分析与综合 21.8加法器 21.9编码器 21.10译码器及显示电路 21.11数据分配器及数据选择器

一、境界与分区 上界—膈下界骨盆上口 断层:上界—膈穹下界—第五腰椎椎间盘分区:九区、四区 二、腹膜腔及腹腔器官: 腹膜:分脏层、壁层。形成腹膜腔、网膜、系膜、韧带、陷凹、间隙

将直径为5 mm的混合烧结Al2O3陶瓷球安装在高温滑动摩擦试验机夹持工具上与耐磨钢组成摩擦副, 研究了耐磨钢与氧化铝陶瓷球在200~300 N、100~400 r·min-1不同载荷下的滑动摩擦行为.结合X射线衍射分析技术和扫描电镜等分析手段研究了NM400和NM500两种耐磨钢在室温~300℃下摩擦界面处材料的氧化物形成、磨损表面形貌和显微组织等行为.随温度升高, NM400和NM500的摩擦系数仍然处于0.27~0.40的范围内, 但两者的平均摩擦系数分别从0.337、0.323逐步降低至了0.296和0.288.在300℃时, 氧化物的产生是摩擦系数略有下降的主要原因.随着温度的升高, 摩擦行为首先以磨粒磨损为主, 随后逐渐发生氧化物的压入-剥离-氧化现象, 使磨损速率略有降低.通过高温摩擦磨损行为与微量氧化模型的分析发现, NM400和NM500钢在室温至300℃的磨损机制是磨粒磨损、挤压变形磨损以及微量氧化物磨损的共同作用.NM500钢表现出更加良好的耐磨性能主要原因是其硬度强度高于NM400钢.在高强微合金马氏体耐磨钢中添加少量合金元素, 使其在高温摩擦过程中产生一定量稳定附着的氧化物, 在一定程度上能够起到降低磨损率的作用

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用

一、连续时间傅里叶级数及其性质 二、连续时间傅里叶变换及其性质 三、周期信号和非周期信号的频谱分析 四、连续时间LTI系统的频域分析 五、抽样和抽样定理

1、分析化学的任务和发展趋势 2、误差与准确度、偏差与精密度 3、有效数字的统计处理 4、滴定分析的概念及要求

主要内容 1.1分散系及其分类 1.2溶液的浓度 1.3稀溶液的依数性 1.4胶体溶液

人体在进入疲劳状态时生理参数会发生相应的变化.为了探讨砌砖工人在持续体力劳动作业时心率和心率变异(HRV)对人体生理疲劳的影响,针对疲劳与心率的关系提出评价生理疲劳的数学模型.选取15名健康受试者(男性)在搭建的86 cm平台模拟砌砖工人作业.持续作业30 min进行一次心率变异数据的收集.同时,使用心率传感器对心率进行实时监测.本文采用方差分析、t检验和非线性拟合的方法对疲劳对心率和心率变异的影响进行分析.结果表明,生理疲劳使心率波动程度有显著变化(检验水准α=0.05水平,概率P0.05).非线性拟合结果(R2=0.8892)显示,生理疲劳的发展趋势呈现出\S型\的趋势.据此提出,生理疲劳分为3个阶段:疲劳调整期、疲劳稳定期和疲劳失稳期.在疲劳失稳期前(试验中约为90min)受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生

一、解答下列各题 (本大题共3小题,总计13分) 1、(本小题4分) 对函数f(x)= arctan在[0,1]上验证拉格朗日中值定理的正确性 2、(本小题4分) 22 指出+-z2=1的类型,它是由yz平面上的什么曲线绕什么

文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。目前，复杂场景下的文本检测仍极具挑战性。本文对自然场景文本检测进行综述，回顾了针对该问题的主要技术和相关研究进展，并对研究现状进行分析。首先对问题进行概述，分析了自然场景中文本检测的主要特点；接着，介绍了经典的基于连通域分析、基于滑动检测窗的自然场景文本检测技术；在此基础上，综述了近年来较为常用的深度学习文本检测技术；最后，对自然场景文本检测未来可能的研究方向进行展望