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实验一 不同土地类型的“野外认地” 实验二 室内各种岩石、矿物及其风化标本的观察 实验三 室内土壤形态特征标本的观察 实验四 室内土壤质地手测法练习 实验五 田间认土 实验六 土壤分析样品的采集与制备 实验七 土壤矿物质颗粒分析 （一）比重计法 （二）吸管法 实验八 土壤微团粒测定 实验九 土壤密度（比重）的测定 实验十 土壤容重的测定 实验十一 风干土样吸湿水的测定 实验十二 凋萎系数的测定 实验十三 土壤水分含量（新鲜土样）的测定和田间验墒 实验十四 田间持水量的测定 实验十五 毛管持水量的测定和毛管上升现象的观察 实验十六 土壤透水性的测定 实验十七 土壤水吸力的测定 实验十八 土壤胶体凝聚、分散和电泳现象的观察 实验十九 几种土壤吸收性能的观察 实验二十 土壤有机质含量的测定 实验二十一 土壤腐殖质的分离及各组分性状的观察 实验二十二 土壤腐殖质的快速测定 实验二十三 土壤酸度的测定 实验二十四 土壤全氮的测定 实验二十五 土壤碱解氮的测定 实验二十六 土壤有效磷的测定 实验二十七 土壤速效钾的测定 实验二十八 土壤水溶性盐分的测定 实验二十九 土壤有效硼的测定 实验三十 土壤中有效锌、锰、铁、铜的测定 附表 1 国际单位（S1）蝗倍数和分数的名称和符号

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%