油水饱和度实验(附带实验总结)

中国石油大学油层物理实验报告

实验日期： 2012.10.24 成绩：

班级： 石工10- 学号： 1002 姓名： XXX 教师： 同组者： 雨

实验三 岩心流体饱和度的测定

一. 实验目的

1．巩固和加深油、水饱和度的概念；

2．掌握干馏仪测定岩心中油、水饱和度的原理及方法。

二. 实验原理

把含有油、水的岩样放入钢制的岩心筒内加热，通过电炉的高温将岩心中的油、水变为油、水蒸汽蒸出，通过冷凝后变为液体收集于量筒中，读出油、水体积，查原油体积校正曲线，得到校正后的油体积，求出岩样孔隙体积，计算油、水饱和度： %100?=

p o o V V S %100?=p

w w V V S 三. 实验流程

四. 实验步骤

1.精确称量饱和油水岩样的质量（100～175g）,将其放入干净的岩心筒内，上紧上盖；

2.将岩心筒放入管状立式电炉中，将温度传感器插杆装入温度传感器插孔中，然后把干净的量筒放在仪器出液口的下面，打开冷水循环。

3.打开电源开关，设定初始温度为120℃，当量筒中水的体积不再增加时（约30min），把温度设定为300℃，继续加热30min左右，直至量筒中液体体积不再

增加，关上电源，5min后关掉循环水，记录水的体积V

w 和油的体积V

o

。

4.从电炉中取出温度传感器及岩心筒，冷水冷却，稍微凉后打开上盖，倒出其中的干岩样，称重并记录W。

为了补偿在干馏中因蒸发、结焦或裂解所导致的原油体积读值的减少，应通过原油体积校正曲线对蒸发的原油体积进行校正。

图二原油体积校正曲线

五.数据处理与计算

按以下公式计算岩心油水饱和度：

%100??=

f o o m V S ρφ

%100

??=f

w w m V

S ρφ 其中，S o —含油饱和度，%； S w —含水饱和度，%；

V o —校正后的油量，ml ； V w —干馏出的水量，ml ； φ—岩样孔隙度，小数； ρf —岩样视密度，g/cm 3； m —干馏后岩样重量，g 。

表 一 油水饱和度测定原始记录表

根据表中数据，通过原油体积校正曲线对蒸发的原油体积进行校正，校正后的油量约为3.0ml ，将其带入公式可得结果，并填入表中。

六. 实验总结

通过此次实验，我巩固和加深对油、水饱和度的概念，掌握干馏仪测定岩心中油、水饱和度的原理及方法。干馏油需要极高温，应注意安全。岩石流体饱和度是储层最重要的物性参数，是储量评价、制定开发方案、检查注水开发效果、确定三次采油模型的重要依据。储层油水饱和度超百与岩心中粘土矿物的成分、含量、岩性、孔隙度分析方法以及分析中的操作条件有关。

神经网络最新发展综述

神经网络最新发展综述 学校：上海海事大学 专业：物流工程 姓名：周巧珍 学号：201530210155

神经网络最新发展综述 摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。 关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据 Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions. Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data 1 引言 实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。 类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。类脑智能的

人体解剖学实验报告材料指导

《人体解剖学实验报告指导》 解剖教研室编写

医学高等专科学校 目录 第一章绪言 一、实验课的目的及要求………………………… 二、实验报告书写要求…………………………… 三、实验室守则…………………………………… 第二章实验指导及报告 任务一观察躯干骨及其连结………………………… 任务二观察颅骨及其连结…………………………… 任务三观察四肢骨及其连结………………………… 任务四观察头颈肌（系解+局解）…………………… 任务五观察躯干肌（系解+局解）…………………… 任务六观察四肢肌（系解+局解）………………… 任务七观察消化系统………………………………… 任务八观察呼吸系统……………………………….. 任务九观察泌尿系统……………………………….. 任务十观察男性生殖系统……………………………….. 任务十一观察女性生殖系统……………………………. 任务十二观察腹膜分泌系统……………………. 任务十三观察心脏模型…………………… 任务十四观察全身动脉…………………… 任务十五观察全身静脉…………………………..

任务十六观察淋巴系统……………………………. 任务十七观察眼模型……………………………… 任务十八观察耳模型…………………………………任务十九观察脊髓模型………………………………任务二十观察脑干、小脑、间脑、端脑………… 任务二十一观察中枢神经系统传导通路………………任务二十二观察脑的被膜、血管……………………任务二十三观察脑神经…………………………………任务二十四观察脊神经…………………………………任务二十五观察脏神经……………………………

戴维南定理实验报告

实验一戴维南定理 班级：17信息姓名：张晨瑞学号：20 一、实验目的 1.深刻理解和掌握戴维南定理。 2.掌握测量等效电路参数的方法。 3.初步掌握用Multisim软件绘制电路原理图的方法。 4.初步掌握Multisim软件中的Multimeter、Voltmeter、Ammeter等仪表的使用方法以及DC Operating Point、Parameter Sweep等SPICE仿真分析方法。 5.掌握电路板的焊接技术以及直流电源、万用表等仪器仪表的使用方法。 6.初步掌握Origin绘图软件的应用方法。 二、实验原理 一个含独立源、线性电阻的受控源的一端口网络，对外电路来说，可以用一个电压源和电子的床帘组合来等效置换，去等效电压源的电压等于该一端口网络的开路电压，其等效电阻等于该一端口网络中所有独立源都置为零后的输入电阻。这一定理成为戴维南定理。 三、实验方法 1.比较测量法 戴维南定理是一个等效定理，因此应想办法验证等效前后对其他电路的影响是否一致，即等效前后的外特性是否一致。 实验中首先测量原电路的外特性，在测量等效电路的外特性，最后比较两者是否一致，等效电路中的等效参数的获取，可通过测量得到，并同根据电路结构所推到计算出的结果相比较。 实验中期间的参数应使用实际测量值。实际值和期间的标称值是有差别的，所有的理论计算应基于器件的实际值。 2.等效参数的获取

等效电压Uoc：直接测量被测电路的开路电压，该电压就是等效电压。 等效电阻Ro：将电路中所有电压源短路，所有电流源开路，使用万用表阻挡测量。 3.测量点个数以及间距的选取 测试过程中测量的点个数以及间距的选取与测量特性和形状有关。对于直线特性，应使测量间距尽量平均，对于非线性特性应在变化陡峭处多测些点。测量的目的是为了用有限的点描述曲线的整体形状和细节特征。因此应注意测试过程中测量的点个数以及间距的选取。 为了比较完整地反映特性和形状，一般选取10个以上的测量点。 本实验中由于特性曲线是直线形状，因此测量点应均匀选取。为了办政策亮点分布合理，迎新测量特性的最大值和最小值，再根据点数合理选择测量间距。 4.电路的外特性测量方法 在输出端口上接可变负载（如电位器），改变负载（调节电位器）测量端口的电压和电流。 四、实验仪器与器件 1.计算机一台 2.通用电路板一块 3.万用表两只 4.直流稳压电源一台 5.电阻若干 五、实验内容 1.测量电阻的实际值，填表，并计算等效电源电压和等效电阻 2.Multisim仿真 (1)创建电路； (2)用万用表测量端口开路电压和短路电流，并计算等效电阻； (3)用万用表的Ω挡测量等效电阻，与（2）比较，将测量结果 填入表1中；

基于卷积神经网络的文本分类研究综述

第34卷第3期2019年5月 内蒙古民族大学学报（自然科学版） Journal of Inner Mongolia University for Nationalities Vol.34No.3 May2019 基于卷积神经网络的文本分类研究综述 裴志利1，阿茹娜2，姜明洋2，卢奕南3 （1.内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古通辽028043；2.内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028000；3.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012） ［摘要］随着互联网及其相关技术的高速发展，网络数据呈现出井喷式的增长，其中主要以文本的形式大量 存在，数据在这种增长趋势下，文本分类已经成为越来越重要的研究课题.如今，采用深度学习技术对文本进 行表示受到研究者的极大关注.如采用卷积神经网络对文档进行表示和分类等自然语言处理.本文主要对基 于卷积神经网络的文本分类方法进行了研究，介绍了几个具有代表性的卷积神经网络模型结构.最后提出了 对基于该方法文本分类的展望. ［关键词］卷积神经网络；文本分类；深度学习 ［中图分类号］TP393［文献标识码］A［文章编号］1671-0815（2019）03-0206-05 Survey of Text Classification Research Based on Convolutional Neural Networks PEI Zhi-li1，Aruna2，JIANG Ming-yang2，LU Yi-nan3 （1.College of Computer Science and Technology，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028043，China; 2.College of Mathematics，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028000，China; 3.College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun130012，China） Abstract：With the rapid development of the Internet and related technologies，network data has shown a spurt growth trend，which mainly exists in the form of text.Under this growth trend，text classification has become an increasingly important research topic.The use of deep learning technology to express the text has received great attention.For example， natural language processing such as convolutional neural network is used to represent and classify documents.The text classification method based on convolutional neural network is investigated.Several representative convolutional neural network model structures are introduced.Finally，the prospect of text classification based on this method is proposed. Key wrrds：Convolutional neural network;Text classification;Deep learning 0引言 随着网络媒体的出现，用户生成的内容以飞快的速度填充数据资源，这些数据的自动处理引起了研究者的巨大关注.文本分类是自然语言处理领域的重要任务，包括情感分析、对话分析、文献综述、机器翻译等［1］.文本分类具有多种方法，传统的机器学习分类算法有支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）［2］、朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian Classifier，NBC）［3］、决策树算法（Decision Tree，DT）［4］、K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）［5］等，采用传统算法文本分类时需要人工进行特征提取，耗费时间和精 基金项目：国家自然科学基金项目（61672301）；内蒙古自治区“草原英才”工程产业创新人才团队（2017）；内蒙古自治区科技创新引导奖励资金项目（2016）；内蒙古民族大学特色交叉学科群建设项目（MDXK004）；2019年度内蒙古自治区高等学校“青年科技英才支持计划”（NJYT-19-B18） 作者简介：裴志利，内蒙古民族大学计算机科学与技术学院教授，博士. DOI：10.14045/https://www.wendangku.net/doc/f614837975.html,ki.15-1220.2019.03.005

戴维南定理实验报告

戴维南定理实验报告

戴维南定理 班级：14电信学号：1428403003 姓名：王舒成绩：一实验原理及思路 一个含独立源，线性电阻和受控源的二端网络，其对外作用可以用一个电压源串联电阻的. 等效电源代替，其等效电压源的电压等于该二端网络的开路电压，其等效内阻是将该二端网络中所有的独立源都置为零后从从外端口看进去的等效电阻。这一定理称为戴维南定理。 本实验采用如下所示的实验电路图a: 等效后的电路图如下b: 测它们等效前后的外特性，然后验证等效前后对电路的影响。 二实验内容及结果

⒈计算等效电压和电阻 计算等效电压：电桥平衡。∴=,33 1131R R R R Θ Uoc=3 11 R R R +=2.609V 。 计算等效电阻：R= ??? ??? ? ?+++ ??? ??? ??++3311111221 3111121 R R R R R R =250.355 ⒉用Multisim 软件测量等效电压和等效电阻 测量等效电阻是将V1短路,开关断开如下图所示： -+ Ro=250.335O Ω 测量等效电压是将滑动变阻器短路如下图 V120 V R11.8kΩ R2220Ω R112.2kΩ R22270Ω R33330ΩR3270Ω 50% 2 4 J1Key = A XMM1 6 a 1 7 Uo=2.609V ⒊用Multisim 仿真验证戴维南定理 仿真数据

等效电压Uoc=2.609V 等效电阻Ro=250.355Ω 电压/V 2.6 09 2.4 08 2.3 87 2.3 62 2.3 31 2.2 9 2.2 36 2.1 58 2.0 41 1.8 41 1.4 22 电流/mA 0 0.8 03 0.8 85 0.9 84 1.1 1 1.2 72 1.4 9 1.7 99 2.2 68 3.0 68 4.7 4 电压/V 2.6 09 2.4 08 2.3 87 2.3 63 2.3 3 2.2 91 2.2 36 2.1 58 2.0 41 1.8 41 1.4 22 电流/mA 0 0.8 03 0.8 85 0.9 85 1.1 1 1.2 72 1.4 9 1.7 99 2.2 68 3.0 68 4.7 5

卷积神经网络CNN原理、改进及应用

一、简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。 1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。 因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。直到2006年，Hinton终于一鸣惊人，在《科学》上发表文章，使得CNN再度觉醒，并取得长足发展。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，值得注意的是Krizhevsky等人提出的一个经典的CNN架构，相对于图像分类任务之前的方法，在性能方面表现出了显著的改善2674。他们方法的整体架构，即AlexNet[9]（也叫ImageNet），与LeNet-5相似，但具有更深的结构。它包括8个学习层（5个卷积与池化层和3个全连接层），前边的几层划分到2个GPU上，（和ImageNet是同一个）并且它在卷积层使用ReLU作为非线性激活函数，在全连接层使用Dropout减少过拟合。该深度网络在ImageNet 大赛上夺冠，进一步掀起了CNN学习热潮。 一般地，CNN包括两种基本的计算，其一为特征提取，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。这两种操作形成了CNN的卷积层。此外，卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，即池化层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。

人体解剖学实验教案

人体解剖学实验教案 课程名称：人体解剖学 适用专业：生物科学四年本科 课程编号： 制定单位：生命科学学院 制定人员：朱道立 制定日期：2011.7 审定人： 南通大学生命科学学院

人体组织学与解剖学实验教案 <人体组织学与解剖学实验>教案 师：朱道立 授课对象：生物科学本科生 组织学与解剖学实验要求 严格遵守上课纪律，不迟到。 实验前要做好预习，并填好预习报告。 实验观察要求认真仔细，鼓励探索与讨论。 认真准备“课堂问答”，积极回答课堂提问。 实验报告：认真完成，按时上交，绘图用铅笔要有标注。 组长做好卫生安排，值日生自觉留下做好卫生工作。 标本、模型、装片要轻拿轻放，损坏要登记并按规定赔偿。 注意保持清洁，不乱扔垃圾和废品。

绘组织结构图： 单层柱状上皮多极神经元 课堂问答： 什么是上皮、内皮、间皮？ 人血有哪些有形成分？光镜下怎样区分五种白细胞？

二运动系统实验 目的： 察骨的一般形态和结构 察人类骨骼的组成及其构造特点 过几个主要关节的观察，了解关节的基本结构 察骨骼肌形态及组成，了解各骨骼肌的名称和作用 用具： 镜 ：人体全身骨骼标本、散骨。 ：髋关节标本、肩关节标本、膝关节标本、肘关节标本、脊椎骨及关节标本、胸骨及关节标本、手关节标本、足关节标标本。 ：肌肉模型 ：骨、骨骼肌（猪） 步骤： 骼 骨形态、构造和成分： ：长、短、扁、不规则骨 ：骨膜、骨质、骨髓 ：有机物，无机物 脊柱： ：椎体、椎弓、椎孔、棘突、横突、上下关节突、椎间孔。 ：颈椎7、胸椎12、腰椎5、骶椎1、尾椎1。 ：椎间盘、关节突关节、韧带。 特征观察 胸廓： 椎、12对肋骨、1胸骨。 颅骨： 8块，面颅15块。 上肢骨及连接 带骨：锁骨、肩胛骨 上肢骨：肱骨、尺骨、桡骨、腕骨、掌骨、指骨。 ：肩关节、肘关节。 下肢骨及连接 下肢带骨：髋骨 下肢骨：股骨、髌骨、胫骨、腓骨、跗骨、跖骨、趾骨 ：髋关节、膝关节、骨盆、足弓。 骼肌 肌的形狀和结构 结构可分为肌腹和肌腱（由胶原纤维构成）。 长、短、扁、轮匝肌；有二腹肌、二头肌。 肌的辅助装置 筋膜浅筋膜(皮下筋膜)、深筋膜(固有筋膜)

戴维南定理实验报告

戴维南定理 学号：1128403019 姓名：魏海龙班级：传感网技术 一、实验目的： 1、深刻理解和掌握戴维南定理。 2、掌握测量等效电路参数的方法。 3、初步掌握用multisim软件绘制电路原理图。 4、初步掌握multisim软件中的multimeter、voltmeter、ammeter 等仪表的使用以及DC operating point、paramrter sweep等 SPICE仿真分析方法。 5、掌握电路板的焊接技术以及直流电源、万用表等仪器仪表的使 用。 6、初步掌握Origin绘图软件的应用。 二、实验器材： 计算机一台、通用电路板一块、万用表两只、直流稳压电源一台、电阻若干。 三、实验原理：一个含独立源、线性电阻和受控源的一端口网络，对 外电路来说，可以用一个电压源和电阻的串联组合来等效置 换，其等效电压源的电压等于该一端口网络的开路电压，其等 效电阻等于该一端口网络中所有独立源都置为零后的数日电 阻。 四、实验内容： 1、电路图：

2、元器件列表： 2、实验步骤： （1）理论分析： 计 算等效电压： 电桥平衡。∴=,331131R R R R Uoc=3 11 R R R +=2.6087V 。 计算等效电阻：R= ??? ??? ? ?+++ ??? ??? ? ?++3311111221 3111121 R R R R R R =250.355

（2）测量如下表中所列各电阻的实际值，并填入表格： 然后根据理论分析结果和表中世纪测量阻值计算出等效电源电压和等效电阻，如下所示： Uc=2.6087V R=250.355Ω （3）multisim仿真： a、按照下图所示在multisim软件中创建电路 b、用万用表测量端口的开路电压和短路电流，并计算等 效电阻，结果如下：Us= 2.609V I= 10.42mA R=250.38Ω

教科版二年级上册科学实验报告单

班级二一班指导老师朱小寒实验者第小组时间实验名称寻访校园土壤“居民” 实验 目的 观察土壤里的动植物 实验器材土壤、动物、植物、烧杯 实验过程1、土壤有什么作用 2、土壤居民会有哪些 3、先观察土壤表面的，然后在观察土壤里面的 4、我们去观察的时候要注意什么 实验 结论 土壤----是（）物和（）物的乐园。等级评定

班级二一班指导老师朱小寒实验者第小组时间实验名称寻访校园土壤“居民” 实验 目的 观察土壤里的动植物 实验器材土壤、动物、植物、烧杯 实验过程1.土壤有什么作用 2.土壤居民会有哪些 3.先观察土壤表面的，然后在观察土壤里面的 4.我们去观察的时候要注意什么 实验 结论 土壤----是（）物和（）物的乐园。等级评定

班级二一班指导老师朱小寒实验者第小组时间实验名称太阳的位置和方向 实验 目的 观察太阳的位置和方向 实验器材 实 验 过 程 实验结论 早晨起来，面向太阳，前面是东，后面是西，左面是北，右面是南。 等级评定

班级二一班指导老师朱小寒实验者第小组时间实验名称不同的季节 实验 观察不同的季节家园的变化 目的 实验器材 实 验 过 程 不同的季节对动物、植物和人们都有不同的影响。 实验 结论 等级评定

班级二一班指导老师朱小寒实验者第小组时间实验名称观察月相 实验 目的 观察不同时间月亮的形状变化 实验器材 实 验 过 程 实验结论初一看，一条线，初二三，眉毛弯。初五六，挂银镰，初七八，像小船。初九十，切半圆，十五六，像玉盘。 等级评定

班级二一班指导老师朱小寒实验者第小组时间实验名称不同材料的餐具 实验 观察不同材料的餐具 目的 实验器材 实 验 过 程 实验 结论 等级评定

解剖牛实验报告-

解剖牛实验报告-

金山学院课程实习报告报告题目《小牛活体解剖课程实习》课程名称《家畜解剖学》 实习地点动物医学家畜解剖实验室实习时间 专业动物医学班 年级 学生姓名 学号 指导老师

（一）.实验目的、要求 一、实习目的： 通过活体家畜的解剖活动，使理论联系实践，做到复习和巩固一个学期以来所学到的家畜解剖学的基本知识，并进一步掌握不同家畜品种的各系统器官的解剖结构特点和练习家畜解剖的操作技能和方法，从而为后期有关课程和为将来畜牧生产服务打下良好的基础。 二、实习要求： （一）按照本实习指导书的指导方法和参考教材有关内容与插图，边解剖边观察，认识和掌握各器官的位置、色泽、形态、硬度和结构以及各器官之间的相互关系。 （二）认真做好观察记录，记录要详细，必要时可以绘图或照相。 （三）做到分工明确，各尽其责，团结互助，听从指挥，严守课堂纪律。 （四）总结讨论，认真写好实习报告，按时缴交。 （二）.家畜品种：牛 性别：母

年龄：未知 活重：59斤 放血后重：56斤 （三）.解剖程序和观察内容 1.活体观察 毛色：褐色前后关节：健全蹄着地情况：正常 观察巩膜为白色，瞳孔为椭圆形，眼结膜粉红色、正常 健康状况：良好叫声：小声，嘶哑鼻镜：湿润眼神：呆滞呼吸时胸部起伏情况：较大 2.活体触摸 左手抓住鼻梁和颊部，右手抓住下颌，用劲拉开口腔（用两指伸入齿间缘，用力往下压）拉出舌头。观察口腔粘膜和舌粘膜的眼神是正常的。呈粉红色。 用手触摸肩前淋巴结、髂下淋巴结 用手触摸肋骨、肋间隙、髋结节、坐骨结节、髋关节、肩关节 触摸乳房，乳头两个 触摸关节和蹄部 触摸喉头、气管，按压颈静脉沟后部，颈静脉怒胀彭起 3.处死 磨刀，绑定，称重。

戴维南定理实验报告

实验四戴维南定理 一、实验目的 1、验证戴维南定理 2、测定线性有源一端口网络的外特性和戴维南等效电路的外特性。 二、实验原理 戴维南定理指出：任何一个线性有源一端口网络，对于外电路而言，总可以用一个理想电压源和电阻的串联形式来代替，理想电压源的电玉等于原一端口的开路电压Uoc，其电阻（又称等效内阻）等于网络中所有独立源置零时的入端等效电阻Req，见图4－1。 图4－ 1 图4- 2 1、开路电压的测量方法 方法一：直接测量法。当有源二端网络的等效内阻Req与电压表的内阻Rv 略不计时，可以直接用电压表测量开路电压。 方法二：补偿法。其测量电路如图4－2所示，E为高精度的标准电压源，R为标准分压电阻箱，G为高灵敏度的检流计。调节电阻箱的分压比，c、d两端的电压随之改变，当Ucd=Uab 时，流过检流计G的电流为零，因此

Uab＝Ucd =[R2/（R1+ R2）]E＝KE 式中 K= R2/（R1+ R2）为电阻箱的分压比。根据标准电压E 和分压比Κ就可求得开路电压Uab,因为电路平衡时I G= 0，不消耗电能，所以此法测量精度较高。 2、等效电阻Req的测量方法 对于已知的线性有源一端口网络，其入端等效电Req可以从原网络计算得出，也可以通过实验测出，下面介绍几种测量方法： 方法一：将有源二端网络中的独立源都去掉，在ab端外加一已知电压U， 测量一端口的总电流I总则等效电阻 Req= U/I总 实际的电压源和电流源具有一定的内阻，它并不能与电源本身分开，因此在去掉电源的同时，也把电源的内阻去掉了，无法将电源内阻保留下来，这将影响测量精度，因而这种方法只适用于电压源内阻较小和电流源内阻较大的情况。 方法二：测量ab端的开路电压Uoc及短路电流Isc则等效电阻 Req= Uoc/Isc 这种方法适用于ab端等效电阻Req较大，而短路电流不超过额定值的情形，否则有损坏电源的危险。 图4 – 3 图 4－4 方法三：两次电压测量法 测量电路如图4－3所示，第一次测量ab端的开路Uoc，第二次在ab端接一已知电阻RL （负载电阻），测量此时a、b端的负载电压U，则a、b端的等效电阻Req为：

综述卷积神经网络：从基础技术到

1 引言 1.1 动机 过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为ConvNet 或CNN）上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言，尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很滞后。事实上，当前计算机视觉领域的很多成果都是将CNN 当作黑箱使用，这种做法是有效的，但其有效的原因却非常模糊不清，这严重满足不了科学研究的要求。尤其是这两个可以互补的问题：（1）在被学习的方面（比如卷积核），究竟被学习的是什么？（2）在架构设计方面（比如层的数量、核的数量、池化策略、非线性的选择），为什么某些选择优于另一些选择？这些问题的答案不仅有利于提升我们对 CNN 的科学理解，而且还能提升它们的实用性。 此外，目前实现CNN 的方法需要大量训练数据，而且设计决策对结果表现有很大的影响。更深度的理论理解应该能减轻对数据驱动的设计的依赖。尽管已有实证研究调查了所实现的网络的运行方式，但到目前为止，这些结果很大程度上还局限在内部处理过程的可视化上，目的是为了理解 CNN 中不同层中发生的情况。 1.2 目标 针对上述情况，本报告将概述研究者提出的最突出的使用多层卷积架构的方法。要重点指出的是，本报告将通过概述不同的方法来讨论典型卷积网络的各种组件，并将介绍它们的设计决策所基于的生物学发现和/或合理的理论基础。此外，本报告还将概述通过可视化和实证研究来理解 CNN 的不同尝试。本报告的最终目标是阐释 CNN 架构中涉及的每一个处理层的作用，汇集我们当前对CNN 的理解以及说明仍待解决的问题。

1.3 报告提纲 本报告的结构如下：本章给出了回顾我们对卷积网络的理解的动机。第2 章将描述各种多层网络并给出计算机视觉应用中使用的最成功的架构。第3 章将更具体地关注典型卷积网络的每种构造模块，并将从生物学和理论两个角度讨论不同组件的设计。最后，第4 章将会讨论CNN 设计的当前趋势以及理解CNN 的工作，并且还将重点说明仍然存在的一些关键短板。 2 多层网络 总的来说，本章将简要概述计算机视觉领域中所用的最突出的多层架构。需要指出，尽管本章涵盖了文献中最重要的贡献，但却不会对这些架构进行全面概述，因为其它地方已经存在这样的概述了（比如 [17, 56, 90]）。相反，本章的目的是为本报告的剩余部分设定讨论基础，以便我们详细展示和讨论当前对用于视觉信息处理的卷积网络的理解。 2.1 多层架构 在近来基于深度学习的网络取得成功之前，最先进的用于识别的计算机视觉系统依赖于两个分离但又互补步骤。第一步是通过一组人工设计的操作（比如与基本集的卷积、局部或全局编码方法）将输入数据变换成合适的形式。对输入的变换通常需要找到输入数据的一种紧凑和/或抽象的表征，同时还要根据当前任务注入一些不变量。这种变换的目标是以一种更容易被分类器分离的方式改变数据。其次，被变换的数据通常用于训练某些类型的分类器（比如支持向量机）来识别输入信号的内容。通常而言，任何分类器的表现都会受到所使用的变换方法的严重影响。 多层学习架构为这一问题带来了不同的前景，这种架构提出不仅要学习分类器，而且要从数据中直接学习所需的变换操作。这种形式的学习通常被称为「表征学习」，当应用在深度多层架构中时即被称为「深度学习」。

人体躯干骨实验报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除 人体躯干骨实验报告 篇一：人体解剖学实验报告指导 实验报告 实验课的目的及要求 系统解剖学是研究正常人体形态结构的科学。本实验课的目的是通过观察标本模型，使学生掌握掌握人体九大系统器官的形态结构及功能，巩固解剖学基本理论和基本知识，从而培养学生的观察能力和思维能力，自学、表达和分析解决问题的能力。因此，要求学生： 1.重视实验课，实验前仔细阅读实验指导，了解实验目的、方法及步骤并结合实验内容复习有关理论。 2.实验时要仔细观察、认真操作，并对观察结果进行思考。 如：（1）椎骨的形态特征？ （2）各部椎骨的特殊结构？ （3）椎间盘的结构及临床意义。 （4）脊柱的侧面的四个生理弯曲及意义。

3.实验后，认真整理实验物品，如有损坏及时交给实验老师。 班级: 组别: 日期: 实验指导教师： 实验室守则 1.遵守学习纪律，准时到达实验室。实验时因故外出或早退应向教师请假。 2.要严肃认真地进行实验，实验期间不得进行任何与实验无关的活动。 3.保持实验室安静，讲话要低声，不要影响其他人实验。 4.实验时严格遵守代教教师及课代表的指示。 实验内容 任务一观察躯干骨及其连结 一、实验指导 （一）实验目的 1.能在骨标本上说出躯干骨的组成，胸廓的组成。 2.能在骨标本上辨认椎骨、胸骨的形态结构。 3.能指出躯干骨的主要体表标志。 （二）实验器材 分离躯干骨标本完整脊柱和胸廓标本

（三）实验步骤 1.分组取标本 学生需提前分组，每组成员需按照课代表及组长的分配确定座位，未经代教教师允许不得擅自更换桌位。各组组长到课代表处领取骨标本，分发给每位组员作好记录以便回收。 2.保持安静，听代教教师讲解椎骨的一般结构和各部椎骨的特殊结构、脊柱和胸廓结构，然后组织学生进行观察，最后教师归纳总结。本过程要求学生要保持安静，如有问题等教师讲解完毕再行询问。 3.观察并记录结果每位同学需认真观察标本，结合理论知识理解椎骨的一般结构和各部椎骨的特殊结构、重点理解脊柱侧面观、椎间盘结构和胸骨角，最后绘图，书写实验报告。 4.还标本，打扫卫生实验完成后将标本还给组长或课代表，检查物品是否有损坏，如有问题及时向代教教师反映情况，按实验室相关规定提供赔偿。服从课代表分配搞好实验室卫生。 （四）实验内容 本实验主要是观察躯干骨的一般结构和特殊结构，观察躯干骨连接时，重点认识椎间盘的结构，椎骨间的韧带，脊柱侧面的生理弯曲和胸廓的组成及形态。认识胸骨角。 （五）实验结果

戴维南定理实验报告

戴维南定理实验报告 一、实验目的 1.深刻理解和掌握戴维南定理。 2.掌握和测量等效电路参数的方法。 3.初步掌握用Multisim软件绘制电路原理图。 4.初步掌握Multisim软件中的Multmeter,Voltmeter,Ammeter等仪表的使用以及DC Operating Point，Parameter等SPICE仿真分析方法。 5.掌握电路板的焊接技术以及直流电源、万用表等仪器仪表的使用。 6.初步掌握Origin绘图软件的使用。 二、实验原理 三、一个含独立源，线性电阻和受控源的 一端口网络，对外电路来说，可以用一个 电压源和电阻的串联组合等效置换、其等 效电压源的电压等于该一端口网络的开路 电压，其等效电阻等于将该一端口网络中 所有独立源都置为零后的的输入电阻，这 一定理称为戴维南定理。如图实验方法 1．比较测量法 2．戴维南定理是一个等效定理，因此想办法验证等效前后对其他电路的影响是否一致，即等效前后的外特性是否一致。 3．整个实验过程首先测量原电路的外特性，再测量等效电路的外特性。最后进行比较两者是否一致。等效电路中等效参数的获取，可通过测量得到，并同根据 电路结构所推导计算出的结果想比较。 实验中期间的参数应使用实际测量值，实际值和器件的标称值是有差别的。 所有的理论计算应基于器件的实际值。 4．等效参数的获取 5．等效电压Uoc:直接测量被测电路的 开路电压，该电压就是等效电压。 6．等效电阻Ro：将电路中所有电压源 短路，所有电流源开路，使用万用 表电阻档测量。本实验采用下图的 实验电路。 7．电路的外特性测量方法8．在输出端口上接可变负载（如电位器），改变负载（调节电位器）测量端口的电压和电流。 9．测量点个数以及间距的选取 10．测试过程中测量点个数以及间距的选取，与测量特性和形状有关。对于直线特性，应使测量点间隔尽量平均，对于非线性特性应在变化陡峭处多测些点。测量的目 的是为了用有限的点描述曲线的整体形状和细节特征。因此应注意测试过程中测 量点个数及间距的选取。 四、实验注意事项 1.电流表的使用。由于电流表内阻很小，放置电流过大毁坏电流表，先使用大量程（A） 粗侧，再使用常规量程（mA）。

一文读懂卷积神经网络

一文读懂卷积神经网络 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、 cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。 第二点，Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等。 第三点，Deep Learning算法能够有效的关键其实是大规模的数据，这一点原因在于每个DL都有众多的参数，少量数据无法将参数训练充分。 接下来话不多说，直接奔入主题开始CNN之旅。 卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN） 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个

人体实验报告

人体实验报告 篇一：人体尺寸实验报告 实验报告 一、实验目的 通过课桌椅设计，切实感受和认识人的因素在产品设计中的重要性，初步领会在产品设计中正确处理人的因素的方法。 同时了解座椅与人体骨骼结构、血液循环、体压、肌肉、神经等生理解剖因素的关系，以及怎么样才能设计符合人体生理解剖要求的课桌椅。 二、实验要求 通过对人体测量部分知识的复习，并对如何进行正确的人体测量，以及各种测量工具使用的介绍，要求学生全面掌握人体测量的正确方法并熟练运用到设计中。利用已掌握的正确人体测量方法，运用相应的测量工具，3-5人一组，完成个人数据的测量，并对如何进行课桌椅的设计展开初步的方案思考。 三、实验步骤： 1、认识测量工具 测量中所需仪器：人体侧高仪、人体测量用直角规、人体测量用弯角规、软卷尺 A、人体侧高仪 技术标准：国标GB5704.1-85

适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-1996mm人体高度尺寸的测量 B、人体测量用直脚规技术标准：国标GB5704.2-85 适用范围：适用于读数为1mm和0.1mm，测量范围为0-200mm和0-250mm人体尺寸的测量 C、人体测量用弯脚规技术标准：国标GB5704.3-85 适用范围：适用于读数为1mm，测量范围为0-300mm的人体尺寸的测量 2、介绍人体测量方法 1）测量条件 本标准所规定的测量方法，只有在被测者姿势、测量基准面和其他测量条件符合下列要求的前提下始有效。 1.1 基本姿势 1.1.1 直立姿势(简称：立姿)被测者挺胸直立，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手伸直，手掌朝向体侧，手指轻贴大腿侧面，膝部自然伸直，左、右足后跟并拢，前端分开，使两足大致呈45°夹角，体重均匀分布于两足。为确保直立姿势正确，被测者应使足后跟、臀部和后背部与同一铅垂面相接触。（内容可略） 1.1.2 坐姿被测者挺胸坐在被调节到腓骨头高度的平面上，头部以眼耳平面定位，眼睛平视前方，左、右大腿大致平行，膝大致弯屈成直角，足平放在地面上，手轻放在大腿上。为确保坐姿正确，被测者的臀部、后背部应同时靠在

100个科技小发明小实验小制作

科技100个小发明制作（科技活动室） 1.冰冻肥皂泡：你喜欢吹肥皂吧？你知道吗？那飘浮在空中的美丽的肥皂泡，是可以冻成五颜六色的水晶玻璃球的。1）把冰箱温度调到强档；2）用吸管在盘子上吹一个球形的肥皂泡；3）将装肥皂泡的盒子快速放入冰箱，冷冻20分钟。大博士解谜科学原理：肥皂泡大部分是由水构成的，所以在破裂之前迅速冷却了摄氏0度以下，就会冻结，我们就会看到美丽的冰冻泡泡了。 2.自动绽放的肥皂泡泡：吹个肥皂泡放在锡箔花中央，锡箔花的瓣会自动抬起来，银白色的花簇拥着七彩的肥皂泡，非常美丽。1）剪一个直径8厘米大的六瓣锡箔花；2）把木塞放在盘中；3）再把锡箔花浸泡在肥皂液中，放在木塞上使花瓣下垂；4）把吸管的一端剪成四瓣，用它吹个大肥皂泡泡；5）把肥皂泡放在花心中，低垂的花瓣就会抬起来，吸附在肥皂泡上。大博士解谜科学原理：肥皂泡表面的薄膜具有一定的牵引力，当把肥皂泡放在锡箔花的中心时，这种牵引力就把花瓣拉起来了。 3.超级肥皂泡：用金属丝衣架，可以做出巨大的肥皂泡泡，大泡泡还会包着小泡泡。1）先将金属衣架或弄成圈形，用胶带包在圆圈上；2）在盆中放入1升水、100毫升清洗剂和500毫升洗涤剂；3）把衣架放出盆中，慢慢向上提；4）做出巨大的泡泡啦！大博士解谜科学原

理：关键在于洗涤液的放入，只不过在硬水的条件下，实验不容易进行，自来水通常是硬水，用蒸馏水就比较容易成功。 4.空中立正的肥皂泡：飘浮在空中的五颜六色的肥皂泡，我们可以让它静止不动，如同在空中立正似的。将鸡蛋壳浸泡在大半杯醋里，然后盖上杯子盖；2）杯内会产生气体；3）等杯中不见气泡后，吹个肥皂泡放在杯中；4）肥皂泡在杯中飘来飘去，最后静止不动。！大博士解谜科学原理：蛋壳的主要成分是碳酸钙，与醋酸反应生成二氧化碳。因为二氧化碳密度比空气大，而吹入杯中的肥皂泡密度小，所以会浮在上层，好象停在了空中。 5.听话的火柴：可以给小朋友做这样一个魔术：在水中的火柴，任你指挥。1）把木片和火柴放在水面上；2）把方糖放入水中，火柴和木片就会向方糖方向靠拢；3）如果把肥皂放入水中，火柴和木片就会向四周散开。大博士解谜科学原理：糖溶于水后，水面的表面张力增大，火柴和木片就会向表面张力大的地方移动；当肥皂溶于水中后，水面的表面张力减小，火柴和木片就朝相反方向移动。 6.爱吃糖的牙签：把糖和几根牙签摆放在水中，牙签会向糖游去，很有意思，就像要抢糖吃似的。1）在平底浅碟中加水，把方糖放在水中央；2）将六根牙签放在水面上，与方糖保持一定距离；3）方糖溶解后，牙签会向方糖所在的方向游去。大博士解谜科学原理：当糖