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2018年秋人教版七年级数学上册习题课件:知能提升小专题(十一)方案选择与分段计费问题(共19张PPT)
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人教初中数学七上PPT全册打包课件_广东省珠海市第九中学七年级数学上册 3.4 第4课时 方案选择与分段计费问题课件
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10.1本章习题类型与解题方法 这一章的习题大致分为叫类,即施密特触发器的V,和V1计算,单稳态电 路的分析计算,多谐振荡器的分析计算,555定时器的应用。 脉冲发生电路的分析方法是本章的一个重点,也是难点。 、施密特触发器阈值电压的计算 解题方法和步骤
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针对镍黄铁矿和蛇纹石浮选难分离,提出采用磁罩盖法进行磁分离.结果表明,控制一定的矿浆物化条件,随着磁种磁铁矿的添加,镍黄铁矿的磁选回收率随之升高,而蛇纹石的回收率基本保持很低,可实现两者的良好分离.人工混合矿分离结果表明,磁种质量分数为5%时,获得的精矿Ni品位为19.89%,回收率为92.46%,MgO质量分数为4.72%;X射线衍射和扫描电镜分析结果显示磁铁矿在镍黄铁矿表面产生了罩盖,在蛇纹石表面未产生明显的罩盖;Zeta电位测试和DLVO理论计算结果表明,添加六偏磷酸钠后,蛇纹石表面电性由正变负,而对镍黄铁矿和磁铁矿表面电性未产生显著影响,从而使磁铁矿与蛇纹石间的相互作用变为排斥,而与镍黄铁矿之间仍为吸引,因而磁铁矿选择性罩盖在镍黄铁矿表面,增强其磁性,实现与蛇纹石的磁分离
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设计了一种基于大柔度的柔性铰链,命名为SS-LEJ,利用等效法推导了其弯曲等效刚度的理论计算公式,通过设计实例的理论计算和ABAQUS仿真分析,验证理论计算公式的正确性.为了有效提升SS-LEJ的抗拉压性能,设计了4种不同位置和形状的拉力带的SST-LEJ,通过弯曲性能和抗拉压性能的有限元仿真分析,得出SST3-LEJ和SST4-LEJ为4种SST-LEJ当中整体性能较优的两种.将SST3-LEJ和SST4-LEJ与SS-LEJ、Inverted Bending-Orthogonal铰链进行了弯曲性能和抗拉压性能的比较,得出SST3-LEJ和SST4-LEJ的弯曲性能介于SS-LEJ和Inverted Bending-Orthogonal铰链之间,抗拉压性能优于SS-LEJ和Inverted Bending-Orthogonal铰链,说明SST3-LEJ和SST4-LEJ的整体性能较好,达到了预期的设计目的,为大柔度柔性铰链的设计提供了一种思路
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湖南人文科技学院:信息学院电子信息科学与技术专业《数字集成电路分析与设计》课程教学大纲
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学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统 I》 《操作系统Ⅰ》 《电工电子技术 C》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《Java 程序设计》实训 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》实践 《数据库原理 A》 《编译原理》 《物联网工程导论》 《软件工程概论 A》 《汇编语言与接口技术》 《汇编语言与接口技术》考查大纲 《汇编语言与接口技术》实践 《算法分析与设计》 专业课平台必修课 《数字通信原理》 《网络设计与集成》 《网络信息安全》 《网络管理》 《网络应用开发》 《计算机类(网络)认识实习》 《网络生产实习》 《网络毕业实习》 《网络工程专业毕业设计(论文)》 专业课平台选修课 《协议分析与设计》 《网络空间攻防实训》 《Linux 网络操作系统》 《路由与交换技术实验》 《网络软件开发》 《云计算技术》 《Java EE 平台开发》 《Java EE 平台开发实验》 《开源框架技术》 《大数据与深度学习》 《离散数学 II》 《模式识别与人工智能》 《嵌入式系统设计》 《嵌入式 linux 应用程序开发》 《智能医疗》 《智能医疗》实验 《数据挖掘》 《数据挖掘》实验
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《电力系统自动化》课程教学资源(理论课程资料)公共信息模型_面向对象的分析与设计_面向过程_面向对象与泛型程序设计的对比分析
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本章在分析弯曲变形过程及弯曲件质量影响因素的基 础上,介绍弯曲工艺计算、工艺方案制定和弯曲模设计。 涉及弯曲变形过程分析、弯曲半径及最小弯曲半径影响因 素、弯曲卸载后的回弹及影响因素、减少回弹的措施、坯 料尺寸计算、工艺性分析与工艺方案确定、弯曲模典型结 构、弯曲模工作零件设计等
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二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息,但辅助变量的观察要比调查的指标Y容易得多,那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计
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