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分析课题包括下列情况: 1、寻找具体问题的确切答案或解决问题，或作为论据和引证。 2.查找特定文献，根据某文献的索引查找原文，或者认识某作者并了解——关于所有发表的文章。 3.大致了解一个问题，写一篇关于问题一个方面的小文章。 4.检查特定主题的边界和最新数据，了解研究趋势和发展趋势。 5.对某个主题进行全面调查研究，了解主题的整个发展过程。全面和详细了解国内外各种年龄的所有相关出版物，并编写综合报告或研究报告。 6.对某一主题进行深入的特别研究，提出具有一定学术水平的创新观点或结论，并根据全面掌握的材料和重要的研究成果编写研究报告或学术论文。 处理上述主题类型。前面两种只要正确选取了检索工具和参照资源，就可以找到所需的信息。实现快速恢复目标。第三种类型可能只需要浏览几个简短的摘要或参考几个一般性条款；四到六需要收集各种详细和全面的信息，强调及时性或全面性，有时还需要高质量的学术歌曲的背景材料，如专题、会议文件、研究报告、重要的论文甚至视听材料。论文查重可以参考下Papertime等工具。
论文选题的重要性所谓选题，顾名思义，就是选择毕业论文的论题，即在写论文前，选择确定所要研究论证的问题。在论述选题问题时，我们首先应当把课题、论题、题目三个概念搞清楚。这三者同属于某一学科中的学术问题，但又有所区别。首先，论题不同于课题。课题通常是指某一学科重大的科研项目，它的研究范围比论题大得多。比如，社会主义精神文明建设就是一个大课题，其中包括许多论题，如精神文明的地位和作用，精神文明的内容和特点，精神文明和物质文明的关系，精神文明中的文化、教育、科学的发展，思想道德的建设，等等。其次，论题又不同于题目。题目是指论文的标题，它的研究范围一般比论题要小。比如作者选定的论题是研究企业思想政治工作的，就可以选择很多具体题目来写论文：《新时期企业思想政治工作的特点》、《外资企业中党组织的建设问题》、《论企业思想政治工作的疏导方针》、《思想政治工作要掌握人的思想规律》，等等。正确而又合适的选题，对撰写毕业论文具有重要意义。通过选题，可以大体看出作者的研究方向和学术水平。爱因斯坦曾经说过，在科学面前，“提出问题往往比解决问题更重要”。提出问题是解决问题的第一步，选准了论题，就等于完成论文写作的一半，题目选得好，可以起到事半功倍的作用。一、选题能够决定毕业论文的价值和效用毕业论文的成果与价值，最终当然要由文章的最后完成和客观效用来评定。但选题对其有重要作用。选题不仅仅是给文章定个题目和简单地规定个范围，选择毕业论文题目的过程，就是初步进行科学研究的过程。选择一个好的题目，需要经过作者多方思索、互相比较、反复推敲、精心策划的一番努力。题目一经选定，也就表明作者头脑里已经大致形成了论文的轮廓。正如我国著名哲学家张世英所说：“能提出象样的问题，不是一件容易的事，却是一件很重要的事。说它不容易，是因为提问题本身就需要研究；一个不研究某一行道的人，不可能提出某一行道的问题。也正因为要经过一个研究过程才能提出一个象样的问题，所以我们也可以说，问题提得象样了，这篇论文的内容和价值也就很有几分了。这就是选题的重要性之所在。”(转引自《怎样写学术论文》王力、朱光潜等著，第59页)论文的选题有意义，写出来的论文才有价值，如果选定的题目毫无意义，即使花了很多的功夫，文章的结构和语言也不错，也不会有什么积极的效果和作用。一个好的毕业论文题目，能够提前对文章作出基本的估计。这是因为，在确定题目之前，作者总是先大量地接触、收集、整理和研究资料，从对资料的分析、选择中确定自己的研究方向，直到定下题目。在这一研究过程中，客观事物或资料中所反映的对象与作者的思维运动不断发生冲撞，产生共鸣。正是在这种对立统一的矛盾运动中，使作者产生了认识上的思想火花和飞跃。这种飞跃必然包含着合理的成分，或者是自己的独到见解，或者是对已有结论的深化，或者是对不同观点的反驳，等等。总之，这种飞跃和思想火花对于将要着手写的毕业论文来讲，是重要的思想基础。如本书第十二章“毕业论文例文评析”中收入的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文，作者周建平长期以来从事党政领导工作，先后担任过乡镇党委书记、区委书记、县委组织部副部长、县劳动人事局局长、县财税局局长等领导职务。在工作实践中，他深深体会到，领导干部担任的职务不同，工作岗位也要经常变动，乡镇工作管辖范围不大，但“麻雀虽小，五脏俱全”，上面一根针，下面干条线，样样都要管。担任县机关部门的领导，虽然职能相对比较单一，但线长点多范围广。作为主要领导，如何有效地领导好本地区、本部门的工作，这里就有一个科学的领导方法和领导艺术问题。在中央党校函授学院大专毕业论文选题时，他在多方收集材料，深思熟虑的基础上，运用唯物辩证法，结合自己的工作实际，选择了抓工作重点的领导方法和领导艺术这一题目，取得了成功。二、选题可以规划文章的方向、角度和规模，弥补知识储备的不足我们在研究客观资料的过程中，随着资料的积累，思维的渐进深入，会有各种各样的想法纷至杏来，这期间所产生的思想火花和各种看法，对我们都是十分宝贵的。但它们尚处于分散的状态，还难以确定它们对论文主题是否有用和用处之大小。因此，对它们必须有一个选择、鉴别、归拢、集中的过程。从对个别事物的个别认识上升到对一般事物的共性认识，从对象的具体分析中寻找彼此间的差异和联系，从输入大脑的众多信息中提炼，形成属于自己的观点，并使其确定下来。正是通过从个别到一般，分析与综合，归纳与演绎相结合的逻辑思维过程，使写作方向在作者的头脑中产生并逐渐明晰起来，毕业论文的着眼点、论证的角度以及大体的规模也初步有了一个轮廓。选题还有利于弥补知识储备不足的缺陷，有针对性地、高效率地获取知识，早出成果，快出成果。撰写毕业论文，是先打基础后搞科研，大学生在打基础阶段，学习知识需要广博一些，在搞研究阶段，钻研资料应当转贴于集中一些。而选题则是广博和集中的有机结合。在选题过程中，研究方向逐渐明确，研究目标越来越集中，最后要紧紧抓住论题开展研究工作。爱因斯坦说过，“我不久就学会了识别出那种能够导致深邃知识的东西，而把其它许多东西撇开不管，把许多充塞脑袋，并使它偏离主要目标的东西撇开不管。”(引自《纪念爱因斯坦译文集》第7页，上海科技出版社1979年版)要做到这一点，必须具备较多的知识积累。对于初写论文的人来说，在知识不够齐备的情况下，对准研究目标，直接进入研究过程，就可以根据研究的需要来补充、收集有关的资料，有针对性地弥补知识储备的不足。这样一来，选题的过程，也成了学习新知识，拓宽知识面，加深对问题理解的好时机。三、合适的选题可以保证写作的顺利进行，提高研究能力对于大学生来说，撰写毕业论文并不是一件轻松的事。如果毕业论文的题目过大或过难，就难以完成写作任务；反之，题目过于容易，又不能较好地锻炼科学研究的能力，达不到写作毕业论文的目的。因此，选择一个难易大小合适的题目，可以保证写作的顺利进行。选题有利于提高研究能力。通过选题，能对所研究的问题由感性认识上升到理性认识，加以条理使其初步系统化；对这一问题的历史和现状研究，找出症结与关键，不仅可以对问题的认识比较清楚，而且对研究工作也更有信心。科学研究要以专业知识为基础，但专业知识的丰富并不一定表明该人研究能力很强。有的人书读得不少，可是忽视研究能力的培养，结果，仍然写不出一篇象样的论文来。可见，知识并不等于能力，研究能力不会自发产生，必须在使用知识的实践中，即科学研究的实践中，自觉地加以培养和锻炼才能获得和提高。选题是研究工作实践的第一步，选题需要积极思考，需要具备一定的研究能力，在开始选题到确定题目的过程中，从事学术研究的各种能力都可以得到初步的锻炼提高。选题前，需要对某一学科的专业知识下一番钻研的功夫，需要学会收集、整理、查阅资料等项研究工作的方法。选题中，要对已学的专业知识反复认真地思考，并从一个角度、一个侧面深化对问题的认识，从而使自己的归纳和演绎、分析和综合、判断和推理、联想和发挥等方面的思维能力和研究能力得到锻炼和提高。毕业论文的选题是在教师的指导下进行的，有的学生自己不作独立思考，完全依赖教师给出题目；有的学生缺乏研究分析，不加思索，信手拈来，拿过题目就写。这些做法都是不正确的，因为它一方面不利于作者主观能动性的再调动，限制主观能动性的再发挥，不利于增长知识，提高能力。同时，撰写毕业论文不经过选题这一具有重要意义的研究过程，文章的观点、论据、论证方法“胸中无数”，材料的准备更显不足，这样勉强提笔来写，就会感到困难重重，有时甚至一筹莫展，可能推倒重来。
发表吧小编为您解答：本科毕业论文选题分析，撰写本科毕业论文的开题报告首先要有选题。选题就是学生本科毕业论文的研究题目。选题有几种来源，要么来自于个人的生活经验或专业经验，要么来自文献阅读，要么来自于老师的建议。本科毕业论文选题分析,选题还会涉及选题的大小、选题的范围。它们都是相对而言的，这也视研究队伍的大小和研究能力强弱来确定。我们举个例子就可以说明，“课堂教学有效性研究”可以缩小为“小学课堂教学有效性研究”，还可以缩小为“小学数学课堂教学有效性研究”，甚至再缩小为“小学数学几何课堂教学有效性研究”，由此可以看到选题由大到小的变化。本科毕业论文选题分析,选题意义可以理解为研究目的，选择了一项研究到底要达到什么目的，这是研究者首先需要明确的目标，通常选题意义或研究目的可从以下几个方而来看，第一是学术意义，第二是理论价值，第三是实践价值，第四是个体目的，第五是知识发展。任何一项选题都可能从以上几个方而来设定其意义，但并不是每一个选题都要达到这些目的，这要视选题大小、范围和类型而定。在选题意义上，作为一种科学研究，论文的意义在于填补知识的空白或探索新知识、找到一些现象的起因、描述一些现象、解决一个实际问题或验证一个假设。发表吧论文发表发表论文网，是一个专门从事期刊推广、论文发表的网站。
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1.选择具有现实意义的题目。我们选的题目，应是与社会生活密切相关、为众人所关心的问题，是亟待解决的问题。这类问题反映着一定历史时期和阶段社会生活的重点和热点。我们运用自己所学的理论知识对其进行研究，提出自己的见解，探讨解决问题的方法，才有意义。2.小的理论问题。学术论文要具有一定的理论性。其形式还是内容都和工作总结、调查报告有着重要区别。非学术论文是对学术论文的一种传播和宣传、介绍，而不是原始性的创造。比如报纸杂志上刊登的评论、政论等是典型的非学术性论文。非学术论文的主要功能是对学术性论文的稀释和宣解，但有时也可能会成为学术性论文的先导。注意三点：第一，非理论问题不应该选。第二，重大理论问题不好选。第三，特别敏感政治问题建议不要选。3.自己能做下来的题目。知己知彼，量力而行。所谓“知己”，首先，要充分估计到自已的知识储备情况和分析问题的能力。如果理论基础比较好，又有较强的分析概括能力，那就可以选择难度大一些、内容复杂一些的题目；如果自己觉得综合分析一个大问题比较吃力，那么题目就应定得小一些，便于集中力量抓住重点，把某一问题说深说透。所谓“知彼”，一是要考虑到是否能找到资料。资料又可分为第一手资料和第二手资料。第一手资料是指作者亲自考查获得的。第二手资料的主要来源是图书馆和资料室，或者是上网。二是要了解所选课题的研究动态和研究成果。考虑：兴趣、知识、资料、时间（1）选喜欢的题目。有兴趣才有研究的欲望，内在的动力和写作情绪就高，成功的可能性也就越大。（2）知识储备够不够。如果不够，用半年时间能否补上。（3）资料够不够。至少泛读五本书以上、精读二、三本书（近十年内）、三篇以上相关论文（期刊网上下载），研究外国问题，要参考外国的译著或原著。找资料的追踪溯源法。（4）时间够不够。尽快定题，慎重定题，然后转入资料阅读、构思。写初稿要留出至少半个月或一个月的时间。修改留出一至两个月。建议下学期开学交初稿，五一以前定稿。赶前不赶后的原则。4.中庸之道：不新不旧的题目（此处对本科生而言，博硕士最好要找别人没做过的题目）太新，没有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少相关资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。太旧，没有研究价值和必要，得分不会高。附：宋楚瑜提出选题的原则包括：（1）选题应依志趣；（2）对于所选题目应有相当准备；（3）题目宜切实，不宜空泛；（4）题目宜新颖致用；（5）避免争论性的题目；（6）避免高度技术性的题目；（7）避免直接概括的传记；（8）避免做摘要式的论文；（9）题目范围不宜太大；可以使用笔杆网的选题功能进行选题分析，这样写起论文来更容易。
分析课题包括下列情况: 1、寻找具体问题的确切答案或解决问题，或作为论据和引证。 2.查找特定文献，根据某文献的索引查找原文，或者认识某作者并了解——关于所有发表的文章。 3.大致了解一个问题，写一篇关于问题一个方面的小文章。 4.检查特定主题的边界和最新数据，了解研究趋势和发展趋势。 5.对某个主题进行全面调查研究，了解主题的整个发展过程。全面和详细了解国内外各种年龄的所有相关出版物，并编写综合报告或研究报告。 6.对某一主题进行深入的特别研究，提出具有一定学术水平的创新观点或结论，并根据全面掌握的材料和重要的研究成果编写研究报告或学术论文。 处理上述主题类型。前面两种只要正确选取了检索工具和参照资源，就可以找到所需的信息。实现快速恢复目标。第三种类型可能只需要浏览几个简短的摘要或参考几个一般性条款；四到六需要收集各种详细和全面的信息，强调及时性或全面性，有时还需要高质量的学术歌曲的背景材料，如专题、会议文件、研究报告、重要的论文甚至视听材料。论文查重可以参考下Papertime等工具。
你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.
发表吧小编为您解答：本科毕业论文选题分析，撰写本科毕业论文的开题报告首先要有选题。选题就是学生本科毕业论文的研究题目。选题有几种来源，要么来自于个人的生活经验或专业经验，要么来自文献阅读，要么来自于老师的建议。本科毕业论文选题分析,选题还会涉及选题的大小、选题的范围。它们都是相对而言的，这也视研究队伍的大小和研究能力强弱来确定。我们举个例子就可以说明，“课堂教学有效性研究”可以缩小为“小学课堂教学有效性研究”，还可以缩小为“小学数学课堂教学有效性研究”，甚至再缩小为“小学数学几何课堂教学有效性研究”，由此可以看到选题由大到小的变化。本科毕业论文选题分析,选题意义可以理解为研究目的，选择了一项研究到底要达到什么目的，这是研究者首先需要明确的目标，通常选题意义或研究目的可从以下几个方而来看，第一是学术意义，第二是理论价值，第三是实践价值，第四是个体目的，第五是知识发展。任何一项选题都可能从以上几个方而来设定其意义，但并不是每一个选题都要达到这些目的，这要视选题大小、范围和类型而定。在选题意义上，作为一种科学研究，论文的意义在于填补知识的空白或探索新知识、找到一些现象的起因、描述一些现象、解决一个实际问题或验证一个假设。发表吧论文发表发表论文网，是一个专门从事期刊推广、论文发表的网站。
资生堂悦薇水乳成分包括：1、抗氧化成分：生育酚乙酸酯、东当归提取物、茶叶提取物、蜂王浆提取物、欧百里香提取物、牡丹提取物、人参根提取物、生育酚（维生素E）。人体与外界的持续接触，体内就会产生自由基，自由基是衰老的重要原因之一，抗氧化成分就是能有效抑制自由基的氧化反应的物质。其作用机理可以是直接作用在自由基，或是间接消耗掉容易生成自由基的物质，防止发生进一步反应。2、保湿成分：玻尿酸 、甘油、甘草酸二钾、阿尔泰柴胡根提取物、丁二醇等等。保湿是皮肤基础护理的重要组成步骤，使用保湿成分可以保留皮肤水分，阻止水分经表皮流失，维持皮肤的含水量。3、美白 成分：甲氧基水杨酸钾、油橄榄叶提取物。美白成分都是围绕在抑制黑色素合成、阻断黑色素传递、还原已经生成的黑色素、加速代谢已经生成的黑色素来其作用
资生堂悦薇乳液的成分分析资生堂悦薇乳液的主要成分大致分为三大类。我一直在使用这款乳液，对它还是比较有心得。这款水乳的主要成分是4MSK和VP8，这两种成分能有效淡化黑色素，扫除暗沉、从根源抑制肌肤“老化蛋白质”。下面给大家具体分析一下这款乳液的成分。1、抗氧化成分：生育酚乙酸酯、东当归提取物、茶叶提取物、蜂王浆提取物、欧百里香提取物、牡丹提取物、人参根提取物、生育酚（维生素E）。人体与外界的持续接触，体内就会产生自由基，自由基是衰老的重要原因之一，抗氧化成分就是能有效抑制自由基的氧化反应的物质。其作用机理可以是直接作用在自由基，或是间接消耗掉容易生成自由基的物质，防止发生进一步反应。2、保湿成分：玻尿酸、甘油、甘草酸二钾、阿尔泰柴胡根提取物、丁二醇等等。保湿是皮肤基础护理的重要组成步骤，使用保湿成分可以保留皮肤水分，阻止水分经表皮流失，维持皮肤的含水量。3、美白成分：甲氧基水杨酸钾、油橄榄叶提取物。美白成分都是围绕在抑制黑色素合成、阻断黑色素传递、还原已经生成的黑色素、加速代谢已经生成的黑色素来其作用。资生堂悦薇乳液就是一款全能型抗老乳液，到了一定的年龄就需要开始使用抗老功效的护肤产品了，越早注意抗初老，肌肤的状态也就会越早停留在状态最好的时候。
这款水乳的主要成分是4MSK和VP8这两种成分能有效淡化黑色素,扫除暗沉、从根源抑制肌肤“老化蛋白质”。下面给大家具体分析一下这款乳液的成分。
1.水：乳液的主要成分之一，可以使皮肤保持水分，从而滋润皮肤。
2.涂抹：将适量的乳液涂抹在脸部或身体上，轻轻按摩至吸收。
乳液是一种化妆品，通常是涂抹在脸部或身体上的一种乳状物。它是水和油的混合物，因此也被称为乳状液体。乳液的主要作用是滋润和保湿皮肤，使皮肤柔软、光滑、有弹性。下面我们来详细解析一下乳液的成分和使用方法。
乳液是一种化妆品，通常是涂抹在脸部或身体上的一种乳状物。它是水和油的混合物，因此也被称为乳状液体。乳液的主要作用是滋润和保湿皮肤，使皮肤柔软、光滑、有弹性。下面我们来详细解析一下乳液的成分和使用方法。
以上就是乳液的成分和使用方法的详细解析。使用乳液可以帮助我们保持皮肤的湿润和滋润，让我们的皮肤更加健康和美丽。
大蒜可供人们食用的器官主要有鳞茎（即通常所说的蒜头）、叶（青蒜、蒜苗）和花薹（蒜薹），它们的食用价值都比较高，能多层次满足人们饮食需求。蒜头洁白辛辣，品质黏辣郁香，形如珍珠白玉，后劲十足。蒜薹质嫩清甜，绿白相隔，脆嫩可口。蒜苗色绿鲜美，味辣辛香，蒜香扑鼻，爽口开胃。大蒜的食用方法很多，可生食、拌食、炒食，亦可作香辛调味料，还能加工多种食品。一般加工成蒜粉、蒜片、蒜油、蒜酱，还可加工成糖蒜、醋蒜、盐蒜等。大蒜中含有丰富的碳水化合物、蛋白质、维生素和磷、铁、镁等矿物元素。鳞茎中含维生素C较少，而嫩苗中含量最高（表3）。大蒜中含有的挥发油，内含蒜氨酸。蒜氨酸没有挥发性，也没有臭味，只有在切蒜时蒜氨酸在蒜酶的作用下才分解成有臭味的蒜辣素（大蒜素）。大蒜素是一种挥发性硫化物，有特殊的辛辣味，能刺激人们的食欲。大蒜含有蒜酶，蒜酶在与动物蛋白质烧制时，可使人体本来不易吸收的蛋白质分解，变得容易被人体吸收利用，能起帮助消化的作用。大蒜的独特辛辣气味可以解除鱼、肉的腥味，增进食欲，是膳食烹调中不可缺少的调味品。有些菜肴的烹调更是不加蒜就味不正，如烧茄子、炒苋菜、炒菜豆、凉拌菜、麻辣豆腐、鱼香肉丝、炒猪肝、糖醋排骨、红烧鱼等。北京的灌肠，陕西的酿皮、凉粉，不调上蒜汁就没有什么味道。陕西的涮羊肉、羊肉泡馍离不开糖蒜。南方人一般不爱吃生蒜，但在炒青菜时必须用蒜，大蒜烧排骨更是别有风味。
表3 每100克大蒜所含营养成分表食用部分 蒜头 蒜薹 蒜苗 蒜黄能量（千焦） 527 255 155 88 碳水化合物（克） 蛋白质（克） 脂肪（克） 膳食纤维（克） 维生素A（毫克） 5 80 47 47维生素B1 （微克） 维生素B2 （毫克） 维生素B3 （毫克） 维生素C（毫克） 7 1 35 18维生素E （毫克） 胡萝卜素（毫克） 30 480 280 280胆固醇（毫克） 0 0 0 0钙（毫克） 39 19 29 24钠（毫克）
表3 每100克大蒜所含营养成分表（续）-1根据http：//资料整理食用部分 蒜头 蒜薹 蒜苗 蒜黄锌（毫克） 钾（毫克） 302 161 226 168铁（毫克） 铜（毫克） 磷（毫克） 117 52 44 58镁（毫克） 21 28 18 16硒（微克）
大蒜营养成分相当的丰富，而且还具有很好的食疗以及药用价值。大蒜鳞茎中含有丰富的蛋白质、低聚糖和多糖类、另外还有脂肪、矿物质等。
100g新鲜大蒜含蛋白质为、脂肪为、碳水化合物为23g、粗纤维为、灰分为。大蒜中还含有丰富的含硫化合物，其中大蒜素具有杀菌、抑菌、抗癌、抗衰老等医疗保健功能。
由于大蒜素具有杀菌力强，抗菌谱广的特性，因此大蒜素也被称为“植物性天然广谱抗生素”。近年来，国内的外学者对大蒜素在医药以及畜牧业等多个领域进行了研究。
扩展资料：
不能和大蒜一起吃的6种食物
1、大葱
大蒜和大葱同食会伤胃。两者都是强烈刺激肠道的食物，同食易出现腹痛、腹泻等症状。但这仅限於生吃的时候，这两种食物加热後，刺激性减少，不会有大碍。
2、羊肉
大蒜和羊肉都属温热食材，搭配食用易使身体燥热，冬季可用来补身，但夏季食用易引起火气，容易上火。
3、芒果
芒果和大蒜在太近的时间一起吃下肚，皮肤容易发黄。芒果中含有大量的果酸、氨基酸、蛋白质等，这些物质中含有刺激性物质比较多，与大蒜这种辛辣的食物一起吃，对人的肾脏有害。
4、烧酒
大蒜与烧酒同属辛辣，刺激性食物，同食容易上火。
5、大枣
红枣与大蒜一起吃，会引起消化不良，影响胃肠功能，甚至产生便秘等不良症状。
6、蜂蜜
蜂蜜与大蒜混食，易导致腹泻。蜂蜜中的有机酸遇到大蒜素会发生不利於人体的生化反应，刺激肠胃。二者不宜在相近的时间内食用。
参考资料来源：百度百科-大蒜
人民网-吃大蒜有什么禁忌？6种食物不能和大蒜同吃
天然大蒜中所含的蒜氨酸经酶分解后，先生成次磺酸，次磺酸再脱水生成蒜素，蒜素热分解为一硫醚（R1SR2），二硫醚（R1SSR2）和二氧化硫，二硫醚分子中的R1和R2一般甲基，乙基，丙基，烯丙基，丙烯基等等，而R1和R2可相同，也可以不同。
大蒜的药用有效成分为挥发性大蒜素以及各种烯丙基、丙基和甲基组成的硫醚化合物。新鲜大蒜无大蒜素，而含一种蒜氨酸，此酸被大蒜中存有的大蒜酶水解后生成大蒜素。因此，新鲜大蒜不辣，风干老大蒜较辣，药用越辣越好。此外，大蒜含有大蒜苷，有降血压的作用。还含有一种物质，可增强机体同化维生素B1的能力。大蒜的营养成分为蛋白质、脂肪、糖类及维生素A、维生素B1、维生素C、粗纤维、钙、磷、铁等。蒜苗的营养成分为蛋白质、脂肪、钙、磷和铁等。
主成分分析法对于写论文难。主成分分析法一般指主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.