十七世纪的微积分 任何研究工作的开端,几乎都是极不完美 的尝试,且通常并不成功。每一条通向某个目 的地的路都有许多未知的真理,唯有一一尝试 ,方能觅得捷径。也只有甘愿冒险,才能将正 确的途径示以他人……可以这样说,为了寻 找真理,我们是注定要经历挫折和失败的

第一节土壤有机质来源及其组成特点 一、有机质来源 (一)来源于数目众多微生物 1微生物是最早出现在母质中的有机体。成为最早的土壤有机物质来源。 2微生物数目繁多,生活代谢周期短。1g肥沃的表土含有细菌可在10亿以上。最多细菌为杆菌,每英亩细菌活质可超过2000磅,每公顷2000公斤

控制论是关于工程技术领域各个系统自动控 制和自动调节的理论。维纳博士四十年代提 出了控制论的基本思想后，不少工程师和数 学博士曾寻找通往这座理论顶峰的道路，但 均半途而废。工程师偏重于实践，解决具体 问题，不善于上升到理论高度、数学家则擅 长理论分析，却不善于从一般到个别去解决 实际问题。钱学森则集中两个优势于一身， 高超地将两只轮子装到一辆战车上，碾出了 工程控制论研究的一条新途径

第一部分 微生物学基本实验技术 实验一 普通光学显微镜的构造和使用 实验二 细菌的简单染色 实验三 细菌的革兰氏染色 实验四 细菌的芽孢染色 实验五 细菌的荚膜染色 实验六 细菌的鞭毛染色 实验七 细菌的运动性观察 实验八 霉菌的形态观察 实验九 酵母菌的形态观察 实验十 放线菌的形态观察 实验十一 四大类微生物菌落形态的比较和识别 实验十二 微生物大小的测定 实验十三 微生物细胞总数的测定 实验十四 培养基的配制 实验十五 培养基的灭菌 实验十六 微生物的接种及分离技术 实验十七 水分活性对微生物生长的影响 实验十八 温度对微生物生长的影响 实验十九 化学药品对微生物生长的影响 实验二十 紫外线照射对微生物生长的影响 实验二一 微生物的耐盐性试验 实验二二 微生物的耐糖性试验 第二部分 食品微生物的检验技术 实验一 食品中菌落总数测定 实验二 食品中霉菌和酵母菌的测定 实验三 食品中大肠菌群的测定 实验四 沙门氏菌属检验 实验五 志贺氏菌检验 实验六 病原性大肠艾希氏菌检验 实验七 肉毒梭菌及肉毒毒素检验 第三部分 专业综合设计实验 实验一 酒曲中酵母菌的分离 实验二 酸泡菜中乳酸菌的分离 实验三 醋醪中醋酸菌的分离 实验四 红曲的制备及红方腐乳的制作 实验五 动物食品中蛋白质分解菌的检查与计数 实验六 鲜肉中微生物的分离与计数 实验七 蔬菜上微生物的分离和计数 实验八 牛奶中微生物的检查 实验九 甜酒酿的制做 附录一 试剂、药品使用常识 附录二 实验用试剂的配制 附录三 常用染色液 附录四 常用培养基

一.填空题(本题共5小题,每小题3分满分15分) (1)设常数a≠,则 lim n-2na+=1-2a n(1-2a) (2)已知f(x)的一个原函数为n2x,则x(x)dx=2lnx-n2x+C

经济数学基础 第7章定积分的应用 第一单元积分的几何应用 一、学习目标 通过本节课的学习,了解定积分的几何意义,学会计算曲边梯形的面积,进而计算平面图形的面积 二、内容讲解 积分的几何应用能使我们从直观上理解定积分的含义,也能通过几何图形直观地理解定积分的性质

折射率是透明材料的一个重要光学常数。测定透明材料折射率的方法很多，全反射法是其 中之一。全反射法具有测量方便快捷，对环境要求不高，不需要单色光源等特点。然而，因全 反射法属于比较测量，故其测量准确度不高（大约Δn=3×104），被测材料的折射率的大小受到 限制（约为 1.3～1.7），且对固体材料还需制成试件。尽管如此，在一些精度要求不高的测量中， 全反射法仍被广泛使用

第一讲 C语言程序设计入门 第二讲 数据类型、运算符和表达式 第三讲 顺序结构 第四讲 选择结构 第五讲 循环结构 第六讲 函数 第七讲 数组与字符串 第八讲 指针 第九讲 结构 第十讲 文件处理 第十一讲 预处理器 Program Design in C Language Introduction Data types, operators and expressions Sequence structure Selection structure Repetition structure Functions Arrays and strings Pointers Structures File processing The preprocessor

一、课程目的与要求 本课程目的在于培养MBA学员通过模型定性定量解决问题的能力,特别是掌握优化的 思想和基本手段,提高解决工作中实际问题的能力。课程通过案例使学员能够理解所学的理 论和方法。本课程讲授学时应在40~48,课堂案例讨论学时12~16(三到五个案例),总学 时60

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值