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分析化学基础.pdf
原子 原子元素 符号 数量 质量 锕 Ac 89 (227) 铝 Al 13 26.9815386 镅 Am 95 (243) 锑 Sb 51 121.760 氩 Ar 18 39.948 砷 As 33 74.92160 砹 At 85 (210) 钡 Ba 56 137.327 锫 Bk 97 (247) 铍 Be 4 9.012182 铋 Bi 83 208.98040 硼 Bh 107 (270) 硼 B 5 10.81 溴 Br 35 79.904 镉 Cd 48 112.411 钙 Ca 20 40.078 锎 Cf 98 (251) 碳 C 6 12.011 铈 Ce 58 140.116 铯 Cs 55 132.90545 氯 Cl 17 35.45 铬 Cr 24 51.9961 钴 Co 27 58.933195 铯 Cn 112 (285) 铜 Cu 29 63.546 锔 Cm 96 (247) 达姆斯塔德 Ds 110 (281) 铍 Db 105 (268) 镝 Dy 66 162.500 镝 Es 99 (252) 铒 Er 68 167.259 铕 Eu 63 151.964 镄 Fm 100 [257] 铍Fl 114 (289) 氟 F 9 18.9984032 钫 Fr 87 (223) 钆 Gd 64 157.25 镓 Ga 31 69.723 锗 Ge 32 72.63 金 Au 79 196.966569 铪 Hf 72 178.49 钇 Hs 108 (277) 氦 He 2 4.002602 钬 Ho 67 164.93032 氢 H 1 1.008 铟 In 49 114.818 碘 I 53 126.90447 铱 Ir 77 192.217 铁 Fe 26 55.845 氪 Kr 36 83.798镧 La 57 138.90547 劳伦斯 Lr 103 (262) 铅 Pb 82 207.2 锂 Li 3 6.94 利弗莫伦 Lv 116 (293) 镥 Lu 71 174.9668 镁 Mg 12 24.3050 锰 Mn 25 54.938045 Meitnerium Mt 109 (276)
长期新冠疫情 - 基本面
• CDC 临时指导：WHO 仪表板：https://covid19.who.int • OHA 仪表板：https://public.tableau.com/app/profile/oregon.health.authority.covid.19/viz/OregonCOVID-19Update/DailyDataUpdate AAPM&R 仪表板（每个县）：https://pascdashboard.aapmr.org
机器学习的基础
本书中的材料受到了几种丰富的资源的启发。我会想承认安德鲁·恩格（Andrew Ng Ng）对本书中多个部分的影响，尤其是一些基本的贝叶斯配方和示例。弗朗索瓦·乔利特（Francois Cholett）的出色书籍与python有关深度学习的深度学习，既建议对深度学习技术的精彩解释和在凯拉斯的实施。我们通过对Baydin，Pearlmutter，Radul和Siskind的审查（JMLR 2018）进行了大部分介绍自动差异化（JMLR 2018）。许多同事为这本书做出了巨大贡献。尤其要感谢Paul Hollensen，Patrick Connor和Hossein Parvar在手稿的一些非常粗糙的初始草稿中提供了很多帮助。感谢Aditi Nair的仔细阅读和好的问题，并感谢Justin Tam指出了一些粗糙的部分。我要感谢Will Stone的好主意并制作图1.7B，以及Evangelos Milios的进一步建议。非常感谢Farzaneh Sheikhnezhad Fard。她清楚地实施了基本概念和深入强化学习的讨论，塑造了相应的章节的大部分内容。最后，非常感谢我所有在过去几年上上课的学生，并挑战我对机器学习的更深入思考，并调查我们做出的假设的根源。
第3章剂量法的基本原理
确定辐射赋予物质的能量是剂量法的主题。如上一章所示，当辐射与材料原子相互作用时，沉积的能量与材料的原子相互作用。赋予的能量负责辐射在物质上引起的影响，例如，温度升高，材料特性的化学或物理变化。通过辐射在物质中产生的几种变化与吸收的剂量成正比，从而导致将材料用作剂量计的敏感部分的可能性。此外，辐射的生物学作用取决于吸收剂量。在剂量法的范围内还定义了与辐射场有关的一组数量。将在本章中显示，在特殊条件下，dosimetric和现场描述数量之间存在简单的关系。因此，剂量法的框架是本章中研究的一组物理和操作数量。
模块 1 生物安全基础知识
• 已知传染性或潜在传染性病原体或物质的危险特性（风险组） • 可能导致人接触病原体的活动（实验室操作危害和控制危害的能力） • 此类接触会导致实验室相关感染 (LAI) 的可能性 • 此类感染可能造成的后果
量子计算基础
图 12-1A 屏幕截图 © Microsoft Corporation 图 16-1 Microsoft QDK for Visual Studio Code 的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-2 Visual Studio Code 中新建 Q# 程序的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-3 Visual Studio Code 中保存程序的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-4 QDK 示例的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-5 Q# 随机数生成器的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-6 Q# Open 语句的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-7 QuantumPseudoRandomNumberGenerator 操作的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-8 RandomNumberInRange 操作的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-9 SampleRandomNumber 操作的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-10 Grover 算法代码中的 Open 语句的屏幕截图 © Microsoft 2021图 16-11 ReflectMarked 的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-12 ReflectUniform 的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-13 Grover 算法的附加函数的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-14 Grover 算法的入口点的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-15 NumberofIterations 函数的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-16 Deutsch-Jozsa 开头的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-17 Deutsch-Jozsa 入口点的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-18 IsConstant 函数的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-19 Deutsch-Jozsa 其余函数的屏幕截图 © Microsoft 2021 图 16-20 Entanglement 的屏幕截图 © Microsoft 2021 图17-1 Quantum Inspire 编辑器截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-2 两个量子比特的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-3 CNOT 门的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-4 Hadamard 门的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-5 多个门的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-6 开始新项目的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-7 新项目编辑器的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-8 错误更正的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-9 Grover 算法的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-10 Grover 算法结果的截图 © 2021 Quantum Inspire 图 17-11 Deutsch-Jozsa 的截图算法 © 2021 Quantum Inspire 未编号 图 17-1 CNOT 门符号的屏幕截图 © 2021 Quantum Inspire
