皮皮学，免费搜题
登录
搜题
【多选题】
根据《最高人民法院关于审理破坏森林资源刑事案件具体应用法律若干问题的解释》规定，珍贵树木包括
A.
省级以上林业主管部门或者其他部门确定的具有重大历史意义科学研究价值或者年代久远的古树名木
B.
列入《濒危野生动植物种国际贸易公约》的树木
C.
列入《国家重点保护野生植物名录》的树木
D.
列入《野生药材资源保护管理条例》中的植物
拍照语音搜题，微信中搜索"皮皮学"使用
参考答案：
参考解析：
知识点：
.
..
皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【多选题】符合羊水过多的临床表现是
A.
腹壁张力增加,腹部胀痛
B.
子宫大于孕周
C.
胎位不清,胎儿浮动明显
D.
胎心音遥远或听不清
E.
腹部有液体震荡感
查看完整题目与答案
【多选题】排球垫球可分为:( )、( )、( )及( )等。
A.
正面双手垫球
B.
体测垫球
C.
向后垫球
D.
前扑、鱼跃垫球
查看完整题目与答案
【简答题】排球垫球可分为:( )、( )、( )及( )等。
查看完整题目与答案
【简答题】刀具长度补偿的指令格式?
查看完整题目与答案
【单选题】下列哪项不符合羊水过多的临床表现:
A.
羊水量超过2000ml
B.
单胎妊娠多于多胎
C.
常伴有胎儿畸形
D.
多发生妊娠20-24周
E.
糖尿病患者多见
查看完整题目与答案
【判断题】九价HPV疫苗可以预防女性宫颈癌和男性生殖器疣疾病。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】列哪项不符合羊水过多的临床表现（）
A.
羊水量超过2000ml
B.
单胎妊娠多于双胎妊娠
C.
常合并胎儿畸形
D.
多发生在妊娠20~24周
E.
糖尿病患者多见
查看完整题目与答案
【单选题】患者男性，51岁。Ⅱ度烧伤面积约46%，在输液抗休克治疗中，简便而重要的观察指标是（　）
A.
体温
B.
脉搏
C.
尿量
D.
中心静脉压
E.
肺动脉嵌压
查看完整题目与答案
【单选题】数控铣床编程加工中指定刀具长度补偿正确的指令格式是( )。
A.
G28U0W0；
B.
G70P10Q20；
C.
G90 G00 G43 Z   H   ；
D.
G90 G00 G41 Z  D  ；
查看完整题目与答案
【单选题】下列模块中的函数,实现的逻辑回归模型原始数据集分割的代码段是:
A.
lr = LogisticRegression() lr.fit(X_train, y_train)
B.
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(iris_data, iris_target, test_size=0.25, random_state=0)
C.
# 预测y的值 y_pred = lr.predict(X_test)
查看完整题目与答案
相关题目：
【多选题】符合羊水过多的临床表现是
A.
腹壁张力增加,腹部胀痛
B.
子宫大于孕周
C.
胎位不清,胎儿浮动明显
D.
胎心音遥远或听不清
E.
腹部有液体震荡感
查看完整题目与答案
【多选题】排球垫球可分为:( )、( )、( )及( )等。
A.
正面双手垫球
B.
体测垫球
C.
向后垫球
D.
前扑、鱼跃垫球
查看完整题目与答案
【简答题】排球垫球可分为:( )、( )、( )及( )等。
查看完整题目与答案
【简答题】刀具长度补偿的指令格式?
查看完整题目与答案
【单选题】下列哪项不符合羊水过多的临床表现:
A.
羊水量超过2000ml
B.
单胎妊娠多于多胎
C.
常伴有胎儿畸形
D.
多发生妊娠20-24周
E.
糖尿病患者多见
查看完整题目与答案
【判断题】九价HPV疫苗可以预防女性宫颈癌和男性生殖器疣疾病。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】列哪项不符合羊水过多的临床表现（）
A.
羊水量超过2000ml
B.
单胎妊娠多于双胎妊娠
C.
常合并胎儿畸形
D.
多发生在妊娠20~24周
E.
糖尿病患者多见
查看完整题目与答案
【单选题】患者男性，51岁。Ⅱ度烧伤面积约46%，在输液抗休克治疗中，简便而重要的观察指标是（　）
A.
体温
B.
脉搏
C.
尿量
D.
中心静脉压
E.
肺动脉嵌压
查看完整题目与答案
【单选题】数控铣床编程加工中指定刀具长度补偿正确的指令格式是( )。
A.
G28U0W0；
B.
G70P10Q20；
C.
G90 G00 G43 Z   H   ；
D.
G90 G00 G41 Z  D  ；
查看完整题目与答案
【单选题】下列模块中的函数,实现的逻辑回归模型原始数据集分割的代码段是:
A.
lr = LogisticRegression() lr.fit(X_train, y_train)
B.
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(iris_data, iris_target, test_size=0.25, random_state=0)
C.
# 预测y的值 y_pred = lr.predict(X_test)
查看完整题目与答案