作为二十一世纪统计理论的三大发展方向之一,非参数统计是统计分析的重 要组成部分。可是与之很不相称的是他针对一般性统计分析的理论发展远远不 及参数检验完善,因而比较完善的可供使用的方法也不多。比如多组均数间的 两两比较,虽然已有好几种方法可资利用,但由于在理论上仍存在争议,几种 权威的统计软件(如SAS和SPSS)均没有提供这方面的方法

色彩人物是在色彩静物的基础上进一步对于色彩的学习与提高，是培养学生对色彩、色调、表现技法的深入学习，是进行各专业方向的专业基础课程。 第二章 人物头像的绘画方法和步骤 一、勾轮廓、构图： 1.整体的观察方法和画面全局的整体把握：动势、比例、神态、形式； 2.构图恰当、比例协调、构成感强、节奏优美； 3.若是变形一定要注意对象的形神特征的表达； 4.轮廓的概括处理、节奏的感知与表达。 二、定稿： 1.目的和作用； 2.色彩的选择：宜用的色彩如普蓝、熟褐、赭石，不宜用的如红、 绿、柠檬黄、紫、玫瑰红等； 3.明暗两大面的概括、虚实的处理和画面氛围的营造； 4.水分和色彩多少的把握与虚实的关系。 三、铺大体色调 1.色彩的观察与比较 进入 2.色彩的铺设步骤 进入 3.色彩的干湿画法与特点 进入 4.对于第一遍色的重视 第三章 色彩理论 一、色彩的空间透视规律 进入 二、色彩的对比 进入 三、色彩的调和 进入 四、色调 进入 五、色彩的节奏 进入 六、色彩的均衡 进入

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

健美操的创编原则、方法和步骤 教通过教学,使学生了解健美操的创编原则、方法和步骤,便于学生在课外活动中自己编排健美操 要 要创编一套科学合理,易于推广的健美操,不仅要求创编者有丰富的体育运动知识和生活知识,而 且精通健美操的内在规律,并具备一定的音乐、舞蹈、美学方面的知识,把握创编的原则、方法和程序 这是对创编者的最基本的要求

第八章输入输出系统 一、基本概念 二、程序查询方式 三、程序中断方式 四、DMA方式 五、通道方式 六、通用I/0标准接口

中国的页岩气田属于非常规气藏，采用体积压裂工程技术才可以实现有效开采。不过，页岩储层与一般储层的性质不同，纳米级孔隙大量分布，其孔隙和渗透率十分微小，同时还分布有微裂缝，气体在其中的流动具有解吸、扩散、滑脱和渗流等多种微观机理，并且呈现出基质?微裂缝?人工裂缝的跨尺度多流态流动。常规的油气开发理论与技术并不适用于页岩气藏，因此需要有针对性的研究，并建立页岩气开发的理论与技术，才能实现我国页岩气藏的高效地开发。从页岩气流动的基本规律出发，总结了页岩气流动的多流态?多尺度?多场耦合输运机理和渗流规律，归纳了考虑解吸?扩散?滑移?渗流的多尺度非线性渗流统一方程，给出了多尺度全流态图版。通过页岩气多级压裂水平井多区耦合非线性渗流理论、多场耦合非线性渗流理论，形成页岩气藏流场区域储量动用与开发动态变化规律，针对我国页岩气特点构建了页岩气产量递减模型。基于上述理论提出了开发设计方法，提出了我国储层分级评价及优选目标评价方法，并且建立了适合我国储层的分级评价及优选目标方法与指标，对中国页岩气压裂开发工艺适应性技术进展进行了归纳总结。在此基础上，对未来页岩气高效开发理论的发展方向进行了展望，以期对我国页岩气理论和技术研究提供指导

数学物理方程:从物理问题中导出的函数方程,特别是偏 微分方程和积分方程 重点讨论:二阶线性偏微分方程 补充:关于二阶线性偏微分方程分类(两个自变量的情况) 的说明

要求掌握基本的定理及各种插值方法。 插值方法是数学分析中很古老的一个分支它有悠久的历史等距结点内插公 式是由我国隋朝数学家刘焯(公元544610年首先提出的而不等距结点内插公 式是由唐朝数学家张遂(公元683—727年)提出的这比西欧学者相应结果早一 千年 插值方法在数值分析的许多分支(例如,数值积分

3.1.理想约束达朗伯原理达朗伯方程(动力学基本方程)(教材§2.1.) 1.虚位移和虚功的概念 为了系统地讨论处理未知约束力的比较方便的方法,我们引入虚位移和虚功的概念。先来看一个简单实

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