第一章信息资源概论 本章重点:信息与信息资源的概念与特征;信息化的概念与特征;信息化水平测度的主要方法: 波拉特方法和信息化指数法;信息化的层次与发 展阶段;知识经济的含义与特征;信息产业的涵 义与基本特征;信息政策的功能、制订原则及内容体系等

第十一章国际融资业务 学习目的: 1、熟悉国际融资的概念、分类和特点; 2、掌握出口信贷的概念、特点和主要形式; 3、了解国际股权融资的工具和方式; 4、熟悉国际银团贷款含义及特点; 5、了解国际债券融资的涵义及类型; 6、了解国际项目融资涵义及特点; 7、了解国际租赁融资的涵义及特点

首先对喷管内流动特性进行了研究，结果表明传统拉瓦尔喷管在喷管内部易形成大量明显的波系结构，抑制了超音速氧气射流的初始冲击效果，而利用特征线设计的曲线拉瓦尔喷管可有效解决该问题。其次，分析了不同供氧流量下，传统拉瓦尔喷管及曲线拉瓦尔喷管在高温条件下的射流马赫数分布、动压及射流卷吸特性。研究结果表明基于特征线法设计的曲线拉瓦尔喷管应用于转炉氧枪喷头时，可延长氧气射流核心段长度，增大氧气射流对熔池的搅拌能力，并提高氧气在熔池内的传质效果

第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换(续) 命题正交矩阵的特征多项式的根的绝对值等于1 证明设入∈C是正交矩阵A的特征多项式的根,则≠0.齐次线性方程组(e-a)X=0 在C内有非零解向量 ( a:a 显然Aa=a=a'a'=a'a'a==a'aa=aa=aa=1从而 入|=1 推论正交矩阵的特征值只能是±1 命题设A是n维欧氏空间V上的正交变换,若A的特征多项式有一个根=e

1.根据已有的研究,下列哪一种情况的广告传播效果最佳。 A.没有人物模特 B.女性模特 C.男性模特 D.男女模特 2.将健力宝归为运动饮料。这是哪一种定位策略: A.使用场合分类策略B.关联分类策略 C.独特分类策略 D.优势分类策略

三级网络技术复习笔记 第一章计算机基础知识 计算机的四特点: 1.有信息处理的特性。 2.有程序控制的特性。 3.有灵活选择的特性。 4.有正确应用的特性

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

第一节　概述 一、感受器、感觉器官的定义和分类 二、感受器的一般生理特性 （一）感受器官适宜刺激 （二）感受器的换能作用 （三）感受器的编码作用 （四）感受器的适应现象 第二节　视觉器官 一、眼的折光系统及其调节 （二）眼的折光系统的光学特性 （三）眼的调节 （四）简化眼和视敏度 二、瞳孔和瞳孔对光反应 三、视网膜的结构和两种感光换能系统 （一）视网膜的结构特点 （二）视网膜的两种感光换能系统 四、视杆细胞的感光换能机制 （一）视紫红质的光化学反应及其代谢 （二）视杆细胞外段的超威结构和感受器电位的产生 五、视锥系统的换能和颜色视觉 六、视网膜的信息处理 七、与视觉有关的其它现象 （一）暗适应和明适应 （二）视野 （三）视网膜电图 （四）双眼视觉和立体视觉 第三节　听觉器官 一、人耳的听阈和听域 二、外耳和中耳的传音作用 （一）耳廓和外耳道的集音作用和共鸣腔作用 （二）鼓膜和中耳听骨链增压效应 （三）咽鼓管的功能 三、耳蜗的感音换能作用 （一）耳蜗的结构要点 （二）基底膜的振动和行波理论 （三）耳蜗的生物现象 四、听神经动作电位 第四节　前庭器官 一、前庭器官的感受装置和适宜刺激 二、前庭反应和眼震颤 第五节　嗅觉和味觉 一、嗅觉感受器和嗅觉的特点 二、味觉感受器和味觉的特点 第六节　皮肤感受

1.1内存的存储特性是什么? 答:最典型的存储特性是,数据一次存入,可多取出,即取出的是它的副本,但一 旦数据被覆盖或者关闭计算机,就会导致内存中的数据完全丢失。这个特性使得内存特别 适合存储一些临时性数据,因为一旦重新启动,这些数据就自动消失。也正是这个特性, 使得内存不适合存储重要的数据,因为一旦死机这些东西就再也找不回来了

提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法