试卷分析: 1、学生基本概念、基本理论掌握情况总体较好,选择和填空题得分率较高。 2、学生运用基本知识、理论分析问题解决问题的能力、创新能力和实践能力不容 乐观,只有少数学生具备这种能力,反映在试卷上第四题:完成程序缺少部分,丢分 率较高,平时应注意多作这方面的演练。 3、7名学生不及格,50分以下6人,其中一人交了白卷,反映出学风存在问题,平 时需要与辅导员沟通,及时了解情况。 4、试卷命题符合教学大纲要求,难易适中。从学生的成绩分布情况看,基本符合正态分布,能够区分出等级

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

以Na2MoO4·2H2O、NiSO4·6H2O和MnO2为原料, 采用水热法成功制备了类松果状NiMoO4/MnO2复合材料.通过X射线衍射、扫描电子显微镜、恒电流充放电、循环伏安和交流阻抗对材料进行表征.结果表明, MnO2的最佳质量分数为10%, 所得NiMoO4/MnO2复合材料具有类松果状形貌, 其颗粒直径为200~600 nm, 且表面粗糙、多孔; 在1 A·g-1的电流密度下, MnO2质量分数为0、5%、10%、15%、20%时, 所得复合材料NM0、NM5、NM10、NM15和NM20的放电比电容分别为260、248、650、420和305 F·g-1.在电流密度为10 A·g-1下, 最佳样品NM10复合材料的首次放电比容量为102 F·g-1, 经过100次循环后, 其放电比电容稳定在147 F·g-1.该性能的提高, 主要是由于MnO2的引入弥补了NiMoO4单一材料存在的不足, 从而达到协同增效的作用

《社会实践》教学大纲 1 《劳动锻炼》教学大纲 4 《人体结构学》教学大纲 6 《高等数学（1）》教学大纲 27 《高等数学（2）》教学大纲 32 《生理学》教学大纲 37 《普通物理学（1）》教学大纲 48 《普通物理学（2）》教学大纲 54 《电工和电路分析》教学大纲 60 《模拟电子技术》教学大纲 66 《微机原理与接口技术》教学大纲 72 《数字电子技术》教学大纲 79 《信号处理与系统》教学大纲 85 《医学成像设备与技术》教学大纲 90 《医学仪器原理与结构》教学大纲 95 《医学仪器原理与结构》见习大纲 95 《医用传感器》教学大纲 100 《数字信号处理》教学大纲 107 《病理学》教学大纲 112 《线性代数》教学大纲 118 《工程数学》教学大纲 122 《影像诊断学》教学大纲 126 《影像诊断学》见习大纲 130 《概率统计及应用》教学大纲 132 《医学图像处理》教学大纲 136 《高级编程》教学大纲 142 《机械制图》教学大纲 148 《计算机网络技术》教学大纲 153 《激光医学》教学大纲 157 《放射与防护》教学大纲 162 《医学仪器分析与设计》教学大纲 170 《金属工艺实习》教学大纲 176 《单片机与接口技术》教学大纲 179 《数据库技术》教学大纲 185 《MATLAB 程序设计与应用》教学大纲 191 《专业英语》教学大纲 195 《电子综合实验与设计》教学大纲 199 《放射生物物理与材料工艺学》教学大纲 202 《医学仪器管理与维护》教学大纲 216 《医学仪器管理与维护》见习大纲 209 《医疗仪器营销》教学大纲 216 《多媒体技术》教学大纲 227

采用P507一Cyanex272混合萃取体系分离微生物浸出液中的镍钴,实验结果表明该体系具有较好的协萃效应.结合低含量镍钴的微生物浸出液体系高酸度、低钴镍比的特点,对比了P507、Cyanex272和P507-Cyanex272三种萃取体系对镍钴的萃取分离效果,确定了在初始pH值1.5~2.2、对应的平衡pH值4.00~5.25条件下P507-Cyanex272协萃体系有较好的镍钴分离效果.系统考察了室温28℃下协萃体系各影响因素对镍钴分离的影响,确定协同萃取的最佳工艺为:P507与Cyanex272摩尔比3:2,皂化率60%,萃取剂体积分数10%,有机相(由萃取剂与煤油组成)和水相体积比1:4.在此条件下钻的一级萃取率为99.16%,镍钻分离系数为932.59

一、填空题 （每题 1． 5 分，共 30 分 ） 1．（27）10＝（ ）2 ＝（ ）8421BCD 2.（11001）2 ＝（ ）10 3．逻辑函数 Y= A+B+ C D 的反函数 Y = ，对偶式 Y ′ ＝

9.1 人工神经网络概述 9.1.1.人工神经网络概述 9.1.2 人工神经元电路实现模型简介 9.2 细胞神经网络模型及其混沌特性 9.2.1细胞神经网络简介 9.2.2细胞神经网络CNN的混沌输出 9.2.3细胞神经网络的电路实现 9.3 脉冲耦合神经网络模型 9.3.1. PCNN模型基本原理 9.3.2 混沌PCNN模型原理分析 9.3.3 PCNN在CNAPS环境下的数字实现 9.3.4 神经网络在旅行商问题中的应用

利用扫描电镜分析了自耗电极和电渣重熔钢中夹杂物的特征，结合热力学计算，分析了氧硫复合夹杂物在电渣重熔过程中的转变机理。结果表明，电渣重熔采用气氛保护结合脱氧操作可以将自耗电极全氧质量分数由0.0017%降低至0.0008%。电渣重熔之后钢中小于3 μm夹杂物的比例显著增加。自耗电极中的夹杂物为CaS与含质量分数3%和11%左右MgO的CaO–Al2O3–SiO2–MgO结合的两类复合夹杂物。电渣过程未被去除的氧化物夹杂中的SiO2被钢液中酸溶铝还原，保留至电渣锭中。电渣锭中含约1%MgO和2%SiO2且成分均匀的CaO–Al2O3–SiO2–MgO是在电渣过程中新生的夹杂物。自耗电极中的CaS通过分解为钢液中溶解Ca和S，以及通过与液态氧化物夹杂中Al2O3反应的途径在电渣过程被去除。电渣锭中低熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中溶解S、酸溶铝Al与氧化物夹杂中CaO的反应产物，高熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中Ca和S偏析后反应新生的夹杂物。复合夹杂物中补丁状CaS是在电渣重熔钢液冷却过程中由复合夹杂物熔体中析出的

(1) 1H-NMR的基本原理 (2) 1H-NMR的化学位移 (3) 1H-NMR的自旋偶合与自旋裂分 (4) 积分曲线与质子的数目 (5) 1H-NMR的谱图解析 (6) 13C-NMR谱简介(自学)

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