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在图示的平面系统中,匀质 球A 重P1,借本身重量和摩擦 不计的理想滑轮C 和柔绳维持 在仰角是的光滑斜面上,绳 的一端挂着重P2的物块B。试分 析物块B ,球A和滑轮C的受力 情况,并分别画出平衡时各物 体的受力图
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说明如何使用现金流贴现分析法来进行相关决策如: 一、 是否进入新的行业(line of business) 二、是否对设备进行投资以降低成本
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引言 束流光学的基本理论 输运线线性光学设计的一般方法 横向相空间的匹配 纵向相空间的匹配 束流的多路分束 束晕刮除和动量分析 束流分布变换 CSNS输运线设计的例子
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分选的基本原理是利用物料的某些性质方面的差异,将其分选开。例如利用废弃物中的磁性和非磁性差别进行分离;利用粒径尺寸差别进行分离;利用比重差别进行分离等。分选包括手工捡选、筛选、重力分选、磁力分选、电力分选、浮选、光学分选等等
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• 掌握肌组织的一般特点、分类及分布。 • 掌握三种肌细胞的光镜结构特点。 • 掌握骨骼肌细胞的超微结构特点。 • 了解心肌的超微结构特点
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7.1 聚丙烯树脂牌号开发的目的、意义及采用的手段和方法 7.1.1 牌号开发的目的和意义 7.1.2 牌号开发的现状 7.1.3 牌号开发采用的手段和方法 7.2 树脂牌号开发中常用添加剂及其作用机理 7.2.1 概述 7.2.2 抗氧剂 7.2.2.1 抗氧剂作用机理 7.2.2.2 抗氧剂的分类 7.2.2.3 选择抗氧剂的要求 7.2.3 光稳定剂 7.2.3.1 简介 7.2.3.2 光稳定剂的分类与作用机理 7.2.3.3 选择光稳定剂的要求 7.2.4 铜抑制剂 7.2.5 抗静电剂 7.2.6 成核剂 7.2.7 爽滑剂、开口剂 7.2.8 分子量调节剂 7.2.9 抗菌剂 7.2.10 润滑剂 7.3 树脂牌号开发中添加剂配方设计 7.3.1 概述 7.3.1.1 配方设计原则 7.3.1.2 添加剂的选择依据 7.3.1.3 加入添加剂的效应 7.3.2 聚丙烯配方设计与实例 7.3.2.1 聚丙烯抗氧化配方设计 7.3.2.2 添加铜抑制剂的聚丙烯配方设计及实例 7.3.2.3 抗静电聚丙烯配方设计及实例 7.3.2.4 添加成核剂的聚丙烯配方设计及实例 7.3.2.5 添加爽滑剂、开口剂聚丙烯配方设计及实例 7.3.2.6 添加相对分子质量调节剂的聚丙烯配方设计及实例。 7.3.2.7 添加抗菌剂的聚丙烯配方 7.4 聚丙烯牌号开发中树脂微覌结构设计探讨 7.4.1 双轴取向聚丙烯薄膜(BOPP) 7.4.1.1 双轴取向聚丙烯薄膜生产过程简述 7.4.1.2 树脂微观结构对工艺过程的影响。 7.4.2 聚丙烯流涎薄膜 7.4.2.1 流涎膜生产过程 7.4.2.2 流涎膜对树脂要求 7.4.3 聚丙烯纤维(丙纶) 7.4.3.1 生产方法与品种 7.4.3.2 聚丙烯纤维所用原料对工艺和产品影响 7.4.4 编织袋用的扁丝 7.4.5 注塑 7.4.6 泡沫成型,热成型等加工工艺用的高熔体强度聚丙烯 7.4.7 高刚性聚丙烯 7.4.8 热水管用聚丙烯 7.4.9 抗冲击型聚丙烯(嵌段聚丙烯)
文档格式:DOC 文档大小:367.5KB 文档页数:74
人类的生存与动植物的关系密不可分,植物健康地生长与正常的发育 就能提供更多更好的粮油食品、果蔬产品和其他各种农副产品。植物的生 长发育都需要有一定的环境条件,才能保证它按遗传因子所决定的发育程 序正常进行,如要求有适宜的土壤营养和水分条件,合适的温度、湿度、 光照等大气环境,细胞才能正常分裂,生理活动得以顺序进行,最终获得 高产与优质
文档格式:PDF 文档大小:872.13KB 文档页数:25
一、教学方案 ①了解分散体系的定义和分类;理解溶胶的三大特性。 ②了解胶体分散体系的光学性质和动力学性质。 ③理解电泳、电渗现象以及胶粒带电的原因;掌握胶粒的双电教学目的和层结构和胶团结构式
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
11.理想气体的压强仅与下列哪项有关 A、气体的分子数密度; B、气体的温度; C、气体分子的平均速率; D、气体的分子数密度与温度的乘积
文档格式:PDF 文档大小:464.04KB 文档页数:7
通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程
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