(一)掌握心脏骤停的判断、心肺复苏的生存链和基本生命支持的主要措施以及常用复苏药物的临床运用。 (二)熟悉进一步生命支持的主要抢救措施; (三)了解脑复苏的主要方法

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

 vSphere Network ◼ Virtual Network：OSI、Encapsulation、MAC、MTU、VLAN、TCP vs UDP、IPv6 ◼ vSphere Virtual Network Components  vSphere Standard Switch ◼ vSphere Standard Switch (vSwitch) ◼ vSphere Distributed Switch (VDS) ◼ 使用vSphere Standard Switches * ◼ 使用Port Groups * ◼ 配置Virtual Switch Security  案例： ◼ 支持多VLAN的vSwitch实现方案 ◼ 支持多网卡的VM实现方案

一、教学目的（掌握、熟悉、了解的具体内容） (一) 掌握心脏骤停的判断、心肺复苏的生存链和基本生命支持的主要措施；以及常用复苏药物的临床运用。 (二) 熟悉进一步生命支持的主要抢救措施； (三) 了解脑复苏的主要方法

使用与自组织神经网聚类相结合的支持向量回归机预测模型对矿体体素品位进行插值,并与多边形法、距离幂次反比法、克里格法进行对比验证.结果表明,该预测模型进行品位插值具备很好的可行性和可靠性

为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的

一、教学目的（掌握、熟悉、了解的具体内容） 1、 掌握重要器官功能支持的主要指征、功能监测的重要指标和常用功能支持的方法。 2、 熟悉监护室内常用有创和无创监测指标的临床意义。 3、 了解危重病医学的进展

介绍了用支持向量机(SVM)进行动态学习训练的方法．解决了在机器学习过程中,训练样本获取比较困难,样本可随外界条件改变而变化的问题．实践证明,使用该方法可以动态跟踪样本的变化,保证SVM分类器的最优性能．利用该方法设计的银行票据OCR系统的实际应用说明了该方法的有效性．

对人耳识别中若干关键问题进行了研究.介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比.在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别.在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性

资本市场的金融产品通常分为确定收益和不确定收 益两大类 。确定收益金融产品主要包括 债券 优先股 抵 押支持债券和资产支持债券。不确定收益金融产品主要包括 普通股票 期货 和其它衍生产品