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❖ 什么是数据结构 ❖ 基本概念和术语 ❖ 抽象数据类型 ❖ 算法分析 ❖ 性能分析与度量
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随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路
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2.1 统计理论概述 2.2 统计数据的采集 2.3 统计数据的整理
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例5.2某地区有976个自然村,根据该地区的地貌将各村所属 耕地划为三种类型,各村按类型上报了耕地面积(以计算 为核实这些上报数据,采用按比例分配的分层随机抽样方法 在每一种类型中抽取若干村进行实测核实,倘若以表示上 报数据,以Y表示实测数据,抽样结果如下表:
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从非开挖水平定向钻进(Horizontal directional drilling,HDD)装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作,分析了HDD装备与技术研究应用进展:世界上最大回拖力(20000 kN)的电驱动钻机被设计并研发;电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测,复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点;基于三维数据,融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术,借鉴美国“811”体系,局部完成了地下生命线的信息化;采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设;基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用,有效提升了应用中的风险识别能力;针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据,并为HDD多学科融合研究提供了途径;复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究,构建了理论、实验和数值分析模式,为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展,进一步分析了HDD的发展趋势
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第九章计算机程序控制系统 9.1概述 一、工业控制计算机的特点: 可靠性强,抗干扰能力强; 与用户设备联结方便; 可以使用单一的计算机语言,或通用语言。 二、计算机控制基本原理: 计算机中,所有数据均以高低电平表示有电无电; 所有数据存在位置都以地址表示; 计算机通过指定地址(包括接口位置)对数据读、写
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一,MSC有哪些功能? MSC可从三种数据库(HLR、VLR和AUC)中获取处理 用户位置登记和呼叫请求所需的全部数据。反之,MSC也 可根据其最新得到的用户请求信息(如位置更新,越区切换 等)更新数据库的部分数据
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医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状,提出了一种基于领域词典和条件随机场(CRF)的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典,再结合条件随机场,进行了两次不同粒度的标注,将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体,从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果,因受到领域数据集大小的限制,在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性
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等级保护(简称等保)是我国信息安全的基本政策,随着区块链技术在各行业中的应用日趋广泛,有必要同步推进区块链系统的等级保护测评工作,这将有利于推动该技术在我国的持续健康发展。有鉴于此,依据等保第三级的应用和数据安全要求,给出了区块链系统中对等网络、分布式账本、共识机制和智能合约等核心技术的具体测评要求及实施方案,并从等保2.0规定的控制点出发,分别对当前区块链系统运行数据与基于日志流程的安全审计机制进行了归纳与分析。通过上述评估与分析可知区块链系统在软件容错、资源控制和备份与恢复等方面满足等保要求,而在安全审计、身份鉴别、数据完整性等方面则有待进一步改进
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第一章绪论 1.1什么是数据结构 1.2基本概念和术语 1.3抽象数据类型的表示与实现 14算法和算法分 1.4.1算法 1.4.2算法设计的要求 1.4.3算法效率的度量 1.4.4算法的存储空间的需求
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