补全一次函数图像解题

<正>中考数学题中,有些题是一次函数图像应用题.这其中有些问题所给出的图像往往不够完整,需补全其图像才能不漏解,下面举例说明.例1一辆客车从甲地开往乙地,一辆出租车从乙地开往甲地,两车同时出发,设客车离甲地的距离为y1千米,出租车离甲地的距离为y2千米,两车行驶的时间为x小时,y1、y2关于x的函数图像如图1所示:     

过程中孕育思想 活动中促进理解——“指数函数及其性质”教学设计

一、教材分析普通高中课程标准实验教科书(人教A版)数学1中§2.1.2“指数函数及其性质”使学生系统地学习了函数概念及其表示、函数的基本性质,掌握了指数与指数幂的运算性质,以及研究函数的一般思路之后,学习的第一个重要的基本初等函数,是“基本初等函数(Ⅰ)”这一章的重要内容.学习了“指数函数及其性质”,学生可以进一步深化对函数概念的理解与认识,从而得到较系统的     

一元h-F凸函数的导数判别法

利用h-F凸函数的定义,在h满足一定条件的情况下,导出满足条件P1,P2的h-F凸函数的等价条件.     

麻将桌上的一个概率问题

证明在四人麻将游戏(或其它游戏或竞赛)定庄时,无论抛多少颗骰子都不能使各方有均等坐庄的机会.如果将骰子数增加,则各方机会将是渐近均等的.推广到l个人和骰子为k面的情形,这种渐近均等性仍然正确,同时给出了机会均等的一个充要条件.     

胆碱氧化酶功能化室温磷光量子点的制备及其对氯化胆碱的定量检测

环境友好型纳米生物传感器能够提高传统生物分子传感器的检测性能，在实际应用中具有重要的应用价值。本研究以胆碱氧化酶（ChOx）为模板，在室温（25 ℃）下通过矿化作用制备了一种ChOx功能化的室温磷光（RTP）量子点（QDs）（ChOx RTP QDs）纳米生物传感器，并利用ChOx与氯化胆碱的特异性酶-底物反应和光诱导的电子转移（PIET）实现了对氯化胆碱（Cho）的RTP定量检测。该纳米生物传感器对氯化胆碱检测的线性范围为0.05~20 mmol/L，检出限为0.02 mmol/L。该方法基于QDs的RTP性质，可以有效地避免生物样品背景荧光的干扰，且无需复杂的样品前处理过程，因此该方法较适合于生物样品中氯化胆碱的定量检测。     

减压扩散高阻密栅技术应用研究

本文对减压扩散机理及高阻密栅技术作了详细的分析,并就设备及工艺方面的关键技术进行了阐述,最后对减压扩散高方阻工艺及密栅匹配技术电池效率进行了对比分析,有以下结论:(1)减压扩散在工艺优化后,方阻均匀性得到大幅改善,达到3;以内.(2)减压扩散电池效率完全可达到常规产线的水平,且在高阻密栅方面更有优势,可有效提升太阳电池效率.     

Smarandache函数在两数列上的下界估计

设S(n)是Smarandache函数,其中n是一正整数.讨论Smarandache函数S(n)在数列F((2k),1)=F(n,1)=n2n+1(n=2k)与数列G(2n,1)=(2n)2n+1上的下界估计.基于初等方法证明了:当偶数n≥6时,有S(F((2k),1))=S(F(n,1))≥6×2n+1;当n≥4时,有S(G(2n,1))≥6×2n+1.     

旧知生长引出新知,信息技术提升效益——以“锐角三角函数”单元教学起始课为例

锐角三角函数是初中阶段最后"出场"的新知识(也是开启一个重要的数学分支),可以选择的新知生长点有很多,不少教材都是从生活现实出发,研究特殊直角三角形在生活中的边角关系,依次定义正切、正弦、余弦,最后归纳概括出正切函数、正弦函数、余弦函数,而且分散在两到三个课时中进行,这样当然能化解难点,并且针对每个新出现的三角函数能进行足够的解题训练.然而,上述"分散"课时教学的一个不足就是在新引入一个数学分支时不利于学生第一时间感知整体,对三角函数的源头——"客从何处来"也不甚清楚.基于以上认识,我们整合教材资源,构思了"锐角三角函数"单元教学起始课,本文整理出来,供研讨.     

中国聚变工程实验堆水冷包层钢构件流道成形控制研究

针对CFETR水冷包层流道钢构件热等静压制备时易变形压塌问题，利用单轴扩散焊设备开展了焊接工艺参数优化试验。在此基础上，重新设计了流道焊接界面位置和尺寸，用两步热等静压扩散焊法制备出了流道变形可控的平板型第一壁钢构件模块。优化试验表明，低活化钢试样的固相扩散焊温度需高于950℃，焊后经过760℃/60min回火热处理试样力学性能可以得到有效回复。     

用人工神经网络方法测量生物组织光学参数γ

提出了一种利用亚扩散空间分辨漫反射预测生物组织约化散射系数μ_s'和相函数参量γ的人工神经网络方法 .采用蒙特卡罗方法得到光子经生物组织漫反射的数据样本,利用这些数据样本训练反向传播神经网络,用于从亚扩散散射光中预测γ的信息.为了解决同时预测μ_s'和γ两个参数时会产生较大误差的问题,分段数据训练两个BP网络,依次识别μ_s'和γ.研究发现3.64l_(th)(l_(th)表示平均输运自由程)是对γ的不敏感点,可用该点附近的数据样本训练网络用于预测μ_s',用2l_(th)范围内的数据样本训练网络用于预测γ.蒙特卡罗仿真结果表明,在1.3≤γ≤1.9范围内,预测结果与真实值的相对均方根误差在1%以内.与现有的测量方法相比,所提的人工神经网络方法更加简单,且提高了预测精度.