1 数学之美 系列一 — 统计语言模型 系列二 — 谈谈中文分词 系列三 — 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 系列四 — 怎样度量信息? 系列五 — 简单之美：布尔代数和搜索引擎的索引 系列六 — 图论和网络爬虫 (Web Crawlers) 系列七 — 信息论在信息处理中的应用 系列八 — 贾里尼克的故事和现代语言处理 系列九 — 如何确定网页和查询的相关性 系列十 — 有限状态机和地址识别 系列十一 — Google 阿卡 47 的制造者阿米特.辛格博士 系列十二 — 余弦定理和新闻的分类 系列十三 — 信息指纹及其应用 系列十四 — 谈谈数学模型的重要性 系列十五 — 繁与简 自然语言处理的几位精英 系列十六(上)—不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-谈谈最大熵模型 系列十六(下)— 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里-最大熵模型. 系列十七 — 闪光的不一定是金子 -- 谈谈搜索引擎作弊问题 (Search Engine Anti-SPAM) 系列十八 — 矩阵运算和文本处理中的分类问题 系列十九 — 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks) 系列二十 — 自然语言处理的教父 -- 马库斯 系列二十一 — 布隆过滤器（Bloom Filter） 系列二十二 — 由电视剧《暗算》所想到的-谈谈密码学的数学原理 系列二十三 — 输入一个汉字需要敲多少个键-谈谈香农第一定律 系列二十四 — 从全球导航到输入法-谈谈动态规划 2 浪潮之巅 2.1 第一章 — 帝国的余辉（AT&T) 2.5 第二章 — 蓝色巨人（IBM） 2.11 第三章 — “水果”公司的复兴 （乔布斯和苹果公司） 2.15 第四章 — 计算机工业的生态链 2.18 第五章 — 奔腾的芯（英特尔—Intel） 2.23 第六章 — 互联网的金门大桥（思科） 2.27 第七章 — 硅谷的见证人（惠普公司） 2.32 第八章 — 没落的贵族—摩托罗拉 2.38 第九章 — 硅谷的另一面 2.43 第十章 — 短暂的春秋——与机会失之交臂的公司 2.49 第十一章 — 幕后的英雄—风险投资（Venture Capital） 2.55 第十二章 — 信息产业的规律性

数字信号处理学科是随着半导体器件和计算机技术的发展而出现的，它将数字或符号表示的序列，通过计算机或专用的硬件处理设备，用数字的方式去处理，以得到人们所要求的信号形式。例如，对信号滤波，选择了信号的有用分量，而抑制了无用分量；或是估计信号的特征参数。总之，数字信号处理的内容丰富多彩，凡是用数字的方式对信号进行滤波、变换、估计、识别等，都是数字信号处理的研究对象。 1.1模拟信号的数字化处理过程 1.2 数字信号处理系统具有的特点 1.3 数字信号处理涉及的主要内容 1.4 数字信号处理的框架结构

9.1 图像匹配 9.2 图像的分类 9.3 图像识别 9.4 要点总结

第一节 误差的基本概念 第二节 随机误差的正态分布 第三节 有限测定数据的统计处理 第四节 提高分析结果准确度的方法 第五节 有效数字及其运算规则 第六节 Excel在实验数据处理中的应用

实习 1 航空像片比例尺测定 实习 2 立体观察练习 实习 3 利用反光镜测定像点高程差 实习 4 遥感图像的光学合成原理 实习 5 认识遥感图象处理软件（ ERDAS IMAGINE8.31 ）及数据输入输出 实习 6 遥感图像增强处理（ 2 ）辐射增强处理 实习 7 地质地貌实习 实习 8 植被判读实习 实习 9 扫描图像判读 实习 10 热红外像片判读 实习 11 航空像片的判读 实习 12 遥感图象分类（ 1 ）非监督分类与监督分类 实习 13 遥感图象分类（ 2 ）监督分类

4.6.11Excel界面介绍 4.6.22Excel中数据的输入 4.6.3Excel3中工作表的编辑与修饰 4.6.4数据的处理分析

对加固环的受力分布情况进行了分析,用有限元法对其受力强度进行了数值计算.结果表明,加固环应该处于污水处理塔柱体与锥体的连接处,且加固环的横截面积A ≥ 45 cm2时,即可保证污水处理塔工作的稳定性和安全性

工作过程: ①数据采集:实时检测来自于测量变送装置的被控变量瞬时值; ②控制决策:根据采集到的被控变量按一定的控制规律进行分析和处理,决定控制行为,产生控制信号;如PID运算

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

一、项目选题 二、文献综述与评价 三、计量经济建模 四、数据搜集与处理 五、计量经济分析技术