立论依据(本项研究的理论价值和实践意义国内外研究现状分析。参考文 献。) 国内外研究现状分析:现代信息技术是指以多媒体和国际互联网为代表 的技术,它正以惊人的速度改变着人们的生存方式和学习方式,并引导着发 达国家和地区的教育越来越走向网络化、虚拟化国际化和个性化。信息技 术教育旨在通过教育活动培养学生的信息素养(对信息的需求和认识;查找、 评估、有效利用、传达和创造具有各种表征形式的信息的能

1:再生产过动中的资金运动,构成了会计的一般对象。 2:财务会计的特点1)财务会计是一经济信息系统,其目标面向企业外部,它所提供的信息主要为外部单位和个人 进行投资决策、信贷决策和其他经济决策服务;2)财务会计主要提供有关企业过去和现在的经济活动情况及其结果的 会计信息,即能用货币表现的历史性信息

设计了一种单片计算机程控的信号变换电路。它实现了八位A/D转换器的十一位变换,零点自动补偿,量程自动切换,以及线性化等功能。电路用于光电辐射测温仪的信号处理。其量程范围:1000~1800℃。变换电路的测量误差 ≤ 1℃±1个字,(不包括光电转换元件的误差)。讨论了信号变换系统的工作原理及软件程序框图,分析了各部分的误差及其影响,给出了试验结果。结果表明,以软件和硬件的结合,数字电路和模拟电路的结合构成的变换系统,具有更大的灵活性,并简化了结构

第十四章信号与系统概述 1.信号、信息的概念及相互关系 2.调制、解调的概念,调制的方法。 3.通信系统的组成及通信网的网络结构形式

案例:郑州市城市基础设施建设资金信托 发行规模不低于人民币5000万元 发行机构百瑞信托投资有限责任公司 推介期2003年12月15日起,不超过30天 信托期限2年 百瑞信托借款给郑州市预算外资金管理 资金运用局,由其统一运用于郑州市城市基础设 施建设,主要包括郑州市G220、G310 和G107等基础设施建设工程项目

通过开展花岗岩和大理岩巴西圆盘声发射试验，结合扫描电镜进行破裂面微观形貌分析，探讨了劈裂荷载下岩石声发射特性与微观破裂机制的关系。结果表明：基于RA（上升时间与幅值的比值）和AF（平均频率）的变化趋势，不同裂纹模式（拉伸裂纹、剪切裂纹以及复合裂纹）的分布和破坏强度受岩石结构影响，但岩石裂纹演化过程不受其影响。相应地，两种岩样破裂信号均以400～499 kHz为主，100～199 kHz的信号次之，但不同破裂阶段的峰值频率变化趋势显著不同。在微观形貌上，花岗岩劈裂面的微观形貌以层叠状、台阶状及平坦状为主；而大理岩以光滑多面体状为主。此外，结合频率?尺度缩放关系可推测，400～499 kHz的信号应主要来自钾长石、大理岩矿物颗粒内部的破裂；100～199 kHz的信号应主要来自石英矿物颗粒内部不连续分离以及压密阶段矿物颗粒之间的滑移

1.会计信息分析的需求者有哪些?会计信息分析的供给者又有哪些? 2.简要回答会计信息分析的步骤 3.什么是比较分析法?比较分析法有几种? 4.什么是比率分析法?比率分析法主要有几种?

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

在计算机图形系统中,经常需要对基本图形进 行变换,例如:平移、旋转、放缩、对称和投 影等。一幅基本的图形包含两组信息,一组是 图形的几何信息,如图形的顶点坐标,另一组 是图形的拓扑信息,即图形各顶点之间的关系 图形的几何变换是指图形的几何信息发生改变 而拓扑关系不变。所以,图形的几何变换只考 虑图形各顶点坐标的变换。图形变换分为两种 一种是图形不变,而坐标系发生变化,另一种 是坐标系不变,而图形位置和形状发生变化。 后一种情况是本章讲解的重点,分为二维图形 几何变换、三维几何变换和投影变换等

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性