第一节微生物生长的测定 第二节微生物的群体生长规律 第三节微生物的培养方法 第四节影响食品中微生物生长的因素 第五节食品中微生物控制的原理和方法

10.1 概论 10.2 工业废水污染源调查 10.3 废水的排放标准 10.4 工业废水处理方法概述 11.1 工业废水的物理处理 11.2 离心分离 11.3 除油 11.4 过滤

采用阻抗谱技术,对2.8 A·h 18650电芯进行拆解解析,单独分析正负极电极在不同温度下(25、10和-5℃),不同荷电状态下的阻抗变化.结果表明:在不同温度下,在20%~100%荷电状态下,负极作为控制电极,其反应电化学阻抗是正极的数倍,尤其是在-5℃,达到了4倍,负极是电芯一致性问题中动力学因素的控制主因;在0~20%荷电状态下,在10和25℃下,正极的反应电化学阻抗要远远大于负极,正极成为控制端.结合目前电动车上动力电池的实用荷电状态一般在20%~95%,针对该2.8 A·h 18650电芯,提高负极电极的一致性是核心所在.同理,对其他类型电芯而言,在电芯设计过程中,在综合考虑成本的前提下,需要更有针对性地提高正负极的一致性标准,从而更为有效地改善整个电芯产品的一致性

研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先，针对一类三轮驱动的全向移动机器人，考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动，建立了运动学与动力学模型；其次，利用障碍Lyapunov函数，结合反步设计方法，有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束，保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域；然后，针对系统参数不确定和未知有界扰动，设计相应的自适应律进行处理；同时，提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束；并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界；最后，通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比，验证了该方法的有效性和鲁棒性

案情:1998年7月中旬,开封市地税局涉外分局获悉,开封人造板集团公 司利用世行贷款从德国进口机器设备,且有德国技术人员正在对该批设备进行 安装调试。为了搞清该项目的具体情况并确认德方是否应在中国境内纳税, 7月15日,开封市地税局涉外分局局长赵煜功等5人前往该公司调查,宣传有 关税收法律和政策,向企业索取了开封人造板集团公司从德国引进中密板生产 线的商务合同

为了深入探讨胶磷矿难选的具体原因，采用化学分析、X射线衍射以及矿物自动分析系统（AMICS）测试手段对云南某胶磷矿浮选给料进行了系统深入的工艺矿物学研究，探索了该矿样难浮选分离的内在机理。结果表明：该样品中磷主要以氟磷灰石形式存在，其脉石矿物以白云石和石英为主。氟磷灰石的嵌布粒度较细，主要分布于10～75 μm的粒度范围，其单体解离度为59.17%。除了以单体的形式存在以外，氟磷灰石主要与白云石、石英连生，连生体的质量分数分别为26.23%和9.92%。而白云石和石英的单体解离度相对较低，分别为46.82%和39.10%。进行了粗选脱镁、一粗两扫脱硅的闭路流程浮选试验，获得了精矿P2O5品位为29.75%、P2O5回收率为81.95%，SiO2品位为12.63%的浮选指标。结合工艺矿物学分析结果，指出该浮选样品中胶磷矿嵌布粒度细、难以获得较好的解离度、泥化严重是浮选难于获得更好指标的主要原因

案情:法国 FruehaufFr股份公司是美国的跨国公司 的子公司。母公司占有该法国公司2/3股份,法国董事占3/8该法国公司与 另一家法国公司 berliet签订了合同,约定为其生产拖车,然后这家法国公司 将拖车和牵引机组合起来卖给中国。美国认为这笔交易违背了与敌人贸易法, 要求停止与中国的这笔业务,还声称要起诉这家法国子公司。于是法国董事向 法国法院起诉,要求法院判决继续履行合同,因为这不但符合公司利益,也保 护了少数股东

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

一、判断下列说法是否正确,用“√”或“×”表示判断结果。 (1)运算电路中一般均引入负反馈。() (2)在运算电路中,集成运放的反相输入端均为虚地。()