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根据以上实验过程和数据综合分析

睿知经验分享

在实验报告中，应尽可能详细地描述实验过程和-3分析-4/过程 ， 包括具体的- 。数据 分析:对实验 数据和分析进行统计 ， 包括描述性统计、假设检验和相关性，设计实验:根据研究问题和目标，设计实验方案 ， 包括实验样本、数据收集方法、实验条件和操作步骤等 。

1、(7分【根据以上实验过程和数据综合分析】(1)C(2)0.16(3)A题分析:(1)根据实验 device，重物下落高度为h时，小车沿木板下落的距离为2h，因此加速度不同，即选项A错误；选项b是错误的，因为重量因加速下落而处于失重状态；如果弦与板不平行，板方向被弦张力的分量加速，给实验带来误差，那么弦一定是沿着板方向的，所以选项C是正确的；对于重量，由应力分析可知，所以选项D是错误的；

2、再测量金属丝电阻率的 实验中, 实验所用器材为:电源(电动势3V,内阻约1...(1)从上表数据可以看出，电流in 实验 过程大于3V20Ω，所以滑动变阻器必须分压；因为RV > > Rx，电流表是外接的 。采用的电路图如图所示 。(2)根据电压表和电流表的指针 ， 电压表和电流表的读数分别为0.52A和2.3V，注意不要估计 。(3)取多次测量的线径的平均值，可以减少偶然误差，故A是正确的 。b .误差分为系统误差和偶然误差，无论测量仪器多么精确 。误差只能减少，不可能没有误差，所以B误差引起的误差 。C、电流表和电压表内阻是系统误差，电流表和电压表读数引起的误差和读数引起的误差数据是偶然误差，所以C是正确的 。d、根据偶然错误和系统错误的发生情况，数据通过UI图进行处理 。

3、从单细胞RNA-seq 数据中获取信号的通用而灵活的方法 。我最初想阅读这篇文章，它是一种从单细胞RNA序列数据中提取信号的通用而灵活的方法 。一种通用灵活的单细胞转录组数据降维方法 ， ZINBWaVE 。它采用零展开负二项式模型，可以解释漏失、过表达和数据的自然属性，在稳定性和准确性上优于PCA和ZIFA 。

我的目标是经过长时间的学习，真正理解和解释这类文章 。两个月前，我开始点点滴滴地收集一些单细胞的学习资料 。看到吉米的文学分享，我是第一个 。一时不知如何下手，决定自己试着搜索一下最新的评论 。有点过了 。我从172篇文章里挑了几篇赏心悦目的(这是2019年的，现在50多遍了)，从转录组开始 。

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