本書共分為兩部分，第一部分為理論部分，包括第一至五章，主要就有機合成化學(xué)中的一些普遍關(guān)注、富有發(fā)展前景的重要專題進行了闡述，包括氧化反應(yīng)、還原反應(yīng)、縮合與聚合反應(yīng)、重氮化和偶合反應(yīng)等理論內(nèi)容進行了講述。第二部分為實踐部分，包括第六至八章，主要就反應(yīng)的非常規(guī)性差異性應(yīng)用與合成設(shè)計簡化、復(fù)雜化合物的合成設(shè)計、有機合成的新技

本書以鉍基材料為主線，兼顧基礎(chǔ)與發(fā)展前沿并重的體系，系統(tǒng)總結(jié)一系列鉍基吸附劑對放射性碘的吸附固化研究進展。本書具體介紹了一系列新型鉍基吸附劑材料對放射性碘的高效捕獲與固化研究。主要內(nèi)容包括：放射性碘的來源；Bi負載的氟化銨改性NaY沸石對碘的吸附性能和機理研究；Bi2S3負載的改性NaY沸石對碘的吸附性能和機理研究；B

本書共十三章，內(nèi)容包括：學(xué)習(xí)成績優(yōu)異的學(xué)生所必須具備的特質(zhì)、珠算與珠心算、珠算加減法口訣表的規(guī)范化修訂、借助科學(xué)訓(xùn)練平臺學(xué)習(xí)珠心算、精簡珠心算及其級別與段位的劃分準(zhǔn)則等。

本書根據(jù)對食品檢驗崗位核心能力的分析，設(shè)置基本操作、酸堿滴定、沉淀滴定、氧化還原滴定、配位滴定、重量分析六個項目。每個項目下設(shè)置2-3個與食品相關(guān)的檢測任務(wù)，任務(wù)的難度從簡到繁，部分項目增加了指導(dǎo)學(xué)生自助完成的設(shè)計性實驗。針對食品類相關(guān)專業(yè)的高職高專教育要求，以任務(wù)為載體，以任務(wù)實施的過程為主線，所選任務(wù)都是與食品相關(guān)

本書是“互聯(lián)網(wǎng)＋”視角下的創(chuàng)新型立體化教材，借助助學(xué)助教平臺提供微課、交互動畫、釋疑解難、單元測試等數(shù)字資源，從而更好地為教師與學(xué)生服務(wù)。本書秉持“教育為先、能力為本、素質(zhì)為要、文化為根”的育人理念，根據(jù)高等學(xué)�；�礎(chǔ)理論教學(xué)“以應(yīng)用為目的，以必需、夠用為度”的原則，按照教育部制定的？線性代數(shù)課程教學(xué)基本要求。并結(jié)合21

本文作者在前人研究的基礎(chǔ)上，創(chuàng)造了“鎖陣運籌”的理論和方法，用二色通道的“縛魔索”把對四色定理的證明作為一個三階遞進程序和全方位連鎖可控調(diào)整工程，不斷排除四色可解，從而形成一階和二階四色不可解線路集合，進而達到三階最后四色可解。即：走否定四色定理成立的航道，不斷排除四色可解，卻最終達到了證明四色定理成立的彼岸。“鎖陣運

本書主要內(nèi)容包括行列式、矩陣、線性方程組、矩陣的特征值與特征向量、二次型、線性空間與線性變換、線性規(guī)劃等。書中除了介紹通常的線性代數(shù)內(nèi)容外，還介紹了線性規(guī)劃的內(nèi)容，并增加了相應(yīng)的數(shù)學(xué)軟件及數(shù)學(xué)建模的基本方法。

本書是為報考考研數(shù)學(xué)一的考生復(fù)習(xí)準(zhǔn)備的習(xí)題書，嚴(yán)格按照《全國碩士研究生招生考試數(shù)學(xué)考試大綱》編寫。每章題目依托大綱要求、按照試題特點分為基礎(chǔ)題和綜合題兩大類。基礎(chǔ)題主要鞏固考生對考點理解，綜合題則更加注重考點之間的融會貫通，可讓考生對于考研數(shù)學(xué)大綱中各個知識點之間的關(guān)聯(lián)的理解更進一步。各章節(jié)的題目對于考研考點覆蓋全面，

本書前5章介紹測試技術(shù)和原理：第1章介紹時間分辨光譜技術(shù)的基本原理和發(fā)展；第2章總結(jié)了半導(dǎo)體光物理基礎(chǔ)，主要涵蓋半導(dǎo)體的光吸收和熒光發(fā)射過程；第3、4章分別介紹瞬態(tài)吸收光譜技術(shù)和瞬態(tài)熒光光譜技術(shù)的原理；第5章主要介紹半導(dǎo)體激發(fā)態(tài)動力學(xué)過程及光譜數(shù)據(jù)分析模型。本書后3章主要結(jié)合筆者的科研方向，介紹瞬態(tài)吸收光譜技術(shù)和瞬態(tài)熒

本書針對群智能優(yōu)化算法并不能保證一定能夠獲得全局最優(yōu)解，經(jīng)常在一些問題上陷入局部最優(yōu)等問題，受流體搜索算法設(shè)計過程以及支持向量機中核映射的啟發(fā)，提出了一種新的群智能優(yōu)化算法--核搜索優(yōu)化算法。書中介紹了核搜索優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)原理和優(yōu)化流程，并對該算法進行了基準(zhǔn)函數(shù)測試，結(jié)果表明，核搜索優(yōu)化算法相比其他主流算法，表現(xiàn)出更好