一、零件图样的工艺分析： 零件图的完整性、正确性分析 在手工编程时要计算构成零件轮廓的每一个节点坐标，在自动编程时要对构成 零件轮廓的所有几何元素进行定义，但常常遇到构成零件轮廓的几何元素的条件不 充分。如圆弧与直线、圆弧与圆弧在图样上相切，可是依据图样给出的尺寸计算相 切条件时却变成了相交或相离状态，这种情况导致编程无法进行。因此，当审查与 分析图样时，发现构成零件轮廓的几何元素的条件不充分时，应及时与零件设计者 协商解决

GUI函数利用鼠标箭头的位置和鼠标按钮的状态来控制 MATLAB行动。本节讨论指针、对 象位置和鼠标按钮动作之间的交互,以及 MATLAB如何响应变化或事件,诸如:揿下按钮、 松开按钮或箭头移动等。 回调属性,选择区域和堆积顺序 所有句柄图形对象具有一个至今还未阐述过的 Button DownFen属性,本节就进行讨 论。 uimenuuicontrol和均有 CallBack''属性这个属性是菜单和控制框的应用核心。另外, 图形有 KeyPressFcn和ResizeFen属性以及 WindowButton UpFen'和 WindowButton MotionFcn'属性。与这些属性相关的值是回调字符串,即 MATLAB字符串, 当属性激活时,它传给eval指针的位置确定事件涉及到哪些回调以及当事件发生时它们被激 励的顺序

在第三章中,我们有多处对不连续变化的变量采取了连续 化的方法,从而建立了相应的微分方程模型。但是由于以 下原因: 第一,有时变量事实上只能取自一个有限的集合; 第二,有时采取连续化方法后律立的植刑比校复杂,无 求出间题的/电子计算机的广泛应用为我们处理大量信息 建模时我们提供了实现的可能,这就十分自然地提出了 对连续变量一个问题

一切现实的电化学过程都是不可逆过程,而应用 Nernst方程式处理电化学体系时, 都有一个前提,即该体系需处于热力学平衡态。从而可见,应用Nernst方程所能研究的 问题范围具有很大的局限性。所以对不可逆电极过程进行的研究,无论是在理论上或实 际应用中,都有非常重要的意义。因为要使电化学反应以一定的速度进行,无论是原电 池的放电或是电解过程,在体系中总是有显著的电流通过。因此,这些过程总是在远离 平衡的状态下进行的。研究不可逆电极反应及其规律性对电化学工业十分重要,因为它 直接涉及工艺流程、能量消耗、产品单耗等因素

1982年,IBM瑞士苏黎士实验室的葛宾尼(Gerd Binning)和海·罗雷尔(Heinrich Rohrer) 研制出世界上第一台扫描隧道显微镜(Scanning Tunneling Microscope,简称stm).stm 使人类第一次能够实时地观察单个原子在物质表面的排列状态和与表面电子行为有关的物 化性质,在表面科学、材料科学、生命科学等领域的研究中有着重大的意义和广泛的应用 前景,被国际科学界公认为80年代世界十大科技成就之一.为表彰STM的发明者们对科 学研究的杰出贡献,1986年宾尼和罗雷尔被授予诺贝尔物理学奖. 与其它表面分析技术相比,STM具有如下独特的优点:

1.初步了解化学反应速率、速率方程、碰撞理论、过渡状态理论和活化能概念；2.理解并会用浓度、温度、催化剂诸因素解释其对化学反应速率的影响；3.初步掌握阿仑尼乌斯公式的应用，会用其求算活化能及某温度下的反应速率；4.理解反应分子数和反应级数的概念，会进行基元反应有关的简单计算；5.初步掌握零级、一级和二级反应的特征。 4.1 化学反应的平均速率和 瞬 时速率 Average rate and instantaneous rate of chemical reaction 4.3 影响化学反应速率的因素 Influential factors on chemical reaction rate 4.2 反应速率理论简介 Brief introductory to reaction rate theory 4.4 化学反应机理及其研究方法 Chemical reaction mechanism and the study methods

在面向过程程序设计中,被操作的数据仍然是嵌入在编程语 句中的,并且与程序逻辑混合在一起,计算机的信息世界与 现实世界之间的映射关系仍然不直接,不明确。反之,如果 程序员面对的开发层面在逻辑上与现实世界相似相近,那么 不仅开发过程将更简捷,而且软件的质量也一定更好 用面向过程的方法开发较大的软件系统,数据缺乏保护,表 面上看,程序可以访问几乎所有的数据,似乎很方便,其实 不然。理想的状态是,数据被封装起来,外界要访问数据, 就应该调用相应的函数,函数将所需要的数据按指定的格式 包装好,传给外界;否则数据无法被访问

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在着一种“侧抑制”现象,即一个神经 细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。这种侧抑制使神经细胞之间 出现竞争,虽然开始阶段各个神经细胞都处于程度不同的兴奋状态,由于侧抑制的作用, 各细胞之间相互竞争的最终结果是:兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了它 周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了,其周围的其他神经细胞则全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构和现象形成的。它能够对输入模式进 行自组织训练和判断,并将其最终分为不同的类型