背景:二战后期,比利时解放后,当局以通敌罪逮捕了三流画家范 梅格伦,理由是他曾将17世纪荷兰名画家扬•弗米尔的油画“捉 奸”卖给了纳粹德国戈林的中间人.可是,范•梅格伦在同年7月 12日在狱中宣布,他从未把“捉奸”卖给戈林.而且,他还说,这一 幅画和众所周知油画“在埃牟斯的门徒”以及其他四幅冒充弗 米尔的油画和两幅冒充胡斯(17世纪荷兰画家)的油画,都是他自 己的作品.这事震惊了全世界.因为油画“在埃牟斯的门徒”早 已经被鉴定家认为是真迹,并以17万美元的高价被荷兰一学会 买下

第一节 引言 第二节 水和冰的物理性质 ◼ 高熔点（0℃）、高沸点（100℃） ◼ 介电常数高 ◼ 表面张力高 ◼ 热容和相转变热焓高 熔化焓、蒸发焓、升华焓 ◼ 密度低（1 g/cm3） ◼ 凝固时的异常膨胀率 ◼ 粘度正常（1 cPa·s） ◼ 水和冰的热导率和热扩散的比较 第三节 水分子 第四节 水分子的缔合 ◼ O-H键具有极性 ◼ 不对称的电荷分布 ◼ 偶极距 ◼ 分子间吸引力 ◼ 强烈的缔合倾向 ◼ 形成三维氢键 ◼ 四面体结构 ◼ 解释水的不寻常性质 氢键供体 氢键受体 第五节 冰的结构 ◼ 水分子通过四面体之间的作用力结晶 ◼ O-O核间最相邻距离为0.276nm ◼ O-O-O键角约109°(四面体角109°28′) ◼ 冰的六面体晶格结构 ◼ 在C轴是单折射，其它方向是双折射 ◼ 结晶对称性：六方晶系的六方形双锥体组 ◼ 溶质的种类和数量影响冰结晶的结构 第六节 水的结构 ◼ 水的结构模型 ➢混合式 ➢填隙式 ➢连续式 ◼ 液态水通过氢键而缔合 ◼ 氢键程度取决于温度 ◼ 冰转变为水时，密度净增加 第七节 水-溶质相互作用 第八节 水分活度和相对蒸汽压

ASP.NET简介 ASP.NET是ASP的下一代版本,然而 ASPNET又并非从ASP30自然演化而来,在许 多方面, ASPNET与ASP有着本质的不同。 ASP NET完全基于模块与组件,具有更好的可 扩展性与可定制性,数据处理方面更是引入了许多激动人心的新技术,正是这些具有革新意 义的新特性,让 ASPNET远远超越了ASP,同时也提供给web开发人员更好的灵活性,有 效缩短了web应用程序的开发周期 ASP NET与 Windows2000 Server/Advanced Server的完 美组合,为中小型乃至企业级的web商业模型提供了一个更为稳定,高效,安全的运行环 境

主要内容 2.1Java语言的特点 2.1.1简单的面向对象程序设计语言 2.1.2健壮安全的分布式语言 2.1.3结构中立、可移植性强的解释型语言 2.1.4高效能 2.1.5支持多线程的动态语言 2.1.6Java与几种常用语言的比较 2.2Java执行环境 2.2.1VM机制Java平台的基础 2.2.2自动垃圾收集 2.2.3保护域机制与沙箱模型 2.2.4类加载器一一启动引擎的点火器 2.3JDK的组成与安装设置 2.3.1Java平台的组成结构 2.3.2 SET PATHSET和 CLASSPATH的作用 2.4典型例子及常见问题 2.4.1编译器、解释器、小程序观察器和反编译器 2.4.2最简单的例子 2.4.3应用程序的主方法 2.4.4小程序的运行

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

在前面几章中,我们已经了解了如何使用ASP源代码在 Microsoft back office中插入 些应用程序和服务。在本章中,将通过使用数据协作对象( Collaboration Data Objects, CDO)来集中研究Ema应用程序和服务之间的相互作用。特别是,将介绍CDO的一个子集, 即用于NT服务器的数据协作对象( Collaboration Data Objects for Windows NT Server, CDONTS 先从CDO的演化发展以及CDO和 CDONTS的区别开始,然后再研究CDO和 CDONTS的发 展趋势 作为本章的主体,将研究 CDONTS对象模型,通过一些利用 CDONTS的应用程序例子来 总结一下 CDONTS。下一章将更进一步地研究CDO

2.1 物理层的基本概念 *2.2 数据通信的基础知识 2.2.1 数据通信系统的模型 2.2.2 有关信道的几个基本概念 2.2.3 信道的最高码元传输速率 2.2.4 信道的极限信息传输速率 2.3 物理层下面的传输媒体 2.3.1 导向传输媒体 2.3.2 非导向传输媒体 2.4 模拟传输与数字传输 2.4.1 模拟传输系统 *2.4.2 调制解调器 *2.4.3 数字传输系统 *2.5 信道复用技术 2.5.1 频分复用、时分复用和统计时分复用 2.5.2 波分复用 2.5.3 码分复用 *2.6 同步光纤网SONET和同步数字系列SDH 2.7 物理层标准举例 2.7.1 EIA-232-E接口标准 2.7.2 RS-449接口标准