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全国高等教育自学考试:《电子技术基础》(试题一) 2002年07月试卷
文档格式:DOC 文档大小:99.5KB 文档页数:5
一、单项选择题(在每小题的四个备选答案中选出一个正确答案,并将其号码填在题干的括号内。每小题2分,共28分) 1.从提高晶体管放大能力出发,除了将晶体管基区做得很薄,且掺杂浓度很低之外 ,工艺上还要采取如下措施:() A.发射区掺杂浓度高,集电结面积小 B.发射区掺杂浓度高,集电结面积大 C.发射区掺杂浓度低,集电结面积小 D.发射区掺杂浓度低,集电结面积大
湖南大学:《软件工程》课程电子教案(PPT教学课件)第二章 过程
文档格式:PPT 文档大小:151.5KB 文档页数:34
软件工程是过去十年中人们普遍关注的焦点。软件过程与软件工程不完全同义。 2.1 Software Engineering-A Layered Technology 软件工程定义 (1)是为了经济地获得可靠的和能在实际机器上高效运行的软件而建立和使用的好的工程原则。这是 Fritz Bauer在NATO会议上给出的定义
复旦大学:《分析化学》课程教学资源(PPT课件,A下)导论(主讲:吴性良)
文档格式:PPT 文档大小:106.5KB 文档页数:20
◼指导思想 知识---能力---素质。 要自己学,上课仅是催化剂 。 ◼要求 原理(方法,測量,定量 、 定性) 应用特点 ◼内容 电分析化学 光学分析法 色谱分析法
《概率论与数理统计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第八章 假设检验(8.2)正态总体的参数检验
文档格式:PPS 文档大小:711KB 文档页数:42
一个正态总体 (1)关于μ的检验 拒绝域的推导 给定显著性水平a与样本值(x1,x2,…,xn) 设X~N(u,o2),o2已知,需检验: Ho:μ=0;H1:μ≠0 构造统计量-~N1
福州大学:《化工原理》课程教学资源(电子教案)第九章 液体精馏(9.8)恒沸精馏与萃取精馏
文档格式:DOC 文档大小:258.5KB 文档页数:3
前述普通精馏方式是以溶液中各个组分的挥发度不同作为分离的依据,若各组分的挥发度差异越大 (即相对挥发度a越大),越易分离。但工业生产中需要分离的溶液,也有不少其挥发度很接近或具有恒 沸点(最高或最低恒沸点),对于这类溶液的分离,用前诉的普通精馏方式就难以实现。例如:
《生灭过程与马尔科夫链》PDF电子书
文档格式:PDF 文档大小:3.67MB 文档页数:296
第一章随机过程的一般概念 1.1随机过程的定义 (一)概率空间设已给点所成的集=(),以及中 的一些子集A所成的集,如果具有下列性质,就称它是一个σ代数:
兰州理工大学:基于3参数Weibull分布钢筋混凝土盐腐蚀环境中可靠性寿命分析
文档格式:PDF 文档大小:1.1MB 文档页数:9
为研究钢筋混凝土在耦合盐环境中的腐蚀劣化规律及寿命分布,将钢筋混凝土试件置于0.32 mol·L−1NaCl和0.4 mol·L−1MgSO4盐溶液中,利用电化学工作站定期无损检测,以极化曲线、交流阻抗图谱及电化学参数指标进行耐久性分析,选择3参数Weibull进行可靠性建模,通过Anderson-Darling法(A-D)进行先验假设检验,采用相关系数优化法(CCOM)、极大似然法(MLM)及矩估计法(MEM)进行参数估计,综合可靠度曲线、密度曲线、失效率曲线对钢筋混凝土在氯盐、硫酸盐、镁盐腐蚀环境中的寿命进行分析
延安大学:《物理化学》精品课程教学资源(电子教案讲稿)第三章 热力学第二定理
文档格式:DOC 文档大小:4.94MB 文档页数:88
1、了解自发过程的共同特征,明确热力学第二定律的意义。 2、明确从卡诺热机得出克劳修斯原理和熵函数的逻辑性,从而理解克劳修斯不等式的重要性与熵函数的概念。 3、熟记并理解 S、A、G 的定义与各热力学函数间的关系。 4、明确利用热力学函数在特定条件下作为过程方向和限度的判据,熟练 Δ S 和 Δ G 的计算与应用。 5、了解熵的统计意义和热力学第三定律、规定熵的意义、计算及应用。 6、初步了解不可逆过程热力学关于熵流和熵产生等基本内容
同济大学:《高等数学》课程电子教案(PPT课件讲稿)第九章 二重积分(9.2)二重积分的计算法(1/2)
文档格式:PPT 文档大小:714KB 文档页数:25
二重积分的计算法(1) 一、利用直角坐标系计算二重积分 如果积分区域为:a≤x≤b,1(x)≤y≤2(x)
电子科技大学:《贝叶斯学习与随机矩阵及在无线通信中的应用 BI-RM-AWC》课程教学资源(课件讲稿)08 Linear Regression
文档格式:PDF 文档大小:2.25MB 文档页数:54
• 2.1 Introduction • 2.2 Polynomial Curve Fitting: A Toy • 2.3 Over-fitting • 2.4 Cross-Validation • 2.5 Regularization • 2.6 Linear Basis Function Models • 2.7 Least Squares Revisited • 2.8 Bayesian Linear Regression
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