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《生物统计学》课程PPT教学课件:第四章 常用概率分布
文档格式:PPT 文档大小:1.1MB 文档页数:117
第一节 事件与概率 第二节 概率分布 第三节 正态分布 第四节 二项分布 第五节 波松分布 第六节 样本平均数的抽样分布 第七节 t分布
《概率论与数理统计》课程教学资源(教案讲义,理工类)第三章 多维随机变量及其分布(3.2)条件分布与随机变量的独立性
文档格式:DOC 文档大小:888KB 文档页数:9
一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞
浙江大学远程教育学院:《药物分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第八章 中药与天然药物的分析 1. 概述 2. 前处理方法 3. 鉴别试验
文档格式:PPT 文档大小:666KB 文档页数:24
1. 中药分析特点:化学成分复杂,有效成分非单一性;中药材质量不一,杂质来源多途径 ;以中医药理论为指导原则,评价中药质量 2. 前处理方法:包括提取和分离纯化 ⚫ 提取:浸渍法、回流提取法 、超声提取法、水 蒸气蒸馏、超临界流体提取法 ⚫ 分离纯化:液-液萃取,色谱法等 3. 鉴别试验:性状、物理常数、显微法、理化法 ⚫ 其中理化法包括升华法、化学法、色谱法(TLC)、光谱法(荧光法)等
电子科技大学:《算法设计与分析 Algorithms Design and Analysis》课程教学资源(课件讲稿)第二章 递归与分治策略
文档格式:PDF 文档大小:3.02MB 文档页数:118
递归的概念和典型的递归问题 阶乘、Fibonacci数列、hanoi塔等问题 分治法的基本思想 分治法的典型例子 二分搜索、矩阵乘法、归并排序、快速排序 大整数的乘法、最接近点对问题
同济大学:《高等数学》课程电子教案(PPT课件讲稿)第五章 定积分(5.1)定积分的分部积分法
文档格式:PPT 文档大小:483KB 文档页数:17
定积分的分部积分法 一、分部积分公式 定积分也可以象不定积分一样进行分部积分, 设函数u(x)、v(x)在区间[a,b]上具有连续导数,则 有udv=[-rvdu 定积分的分部积分公式
中国科学技术大学:《计算机网络 Computer Networks》课程教学资源(课件讲稿,第7版)第4章 网络层(1/3)
文档格式:PDF 文档大小:1.86MB 文档页数:25
4.1 网络层提供的两种服务 4.2 网际协议 IP 4.2.1 虚拟互连网络 4.2.2 分类的 IP 地址 4.2.3 IP 地址与硬件地址 4.2.4 地址解析协议 ARP 4.2.5 IP 数据报的格式 4.2.6 IP 层转发分组的流程 4.3 划分子网和构造超网 4.3.1 划分子网 4.3.2 使用子网时分组的转发 4.3.3 无分类编址 CIDR(构造超网)
《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 线性离散控制系统
文档格式:PPT 文档大小:2.97MB 文档页数:130
1. 离散控制系统的基本概念 2. 信号的采样与保持 采样过程与采样定理,零阶保持器 3. 离散系统的数学描述 z变换,脉冲传递函数(开环、闭环),差分方程 4. 离散系统的z域分析法 稳定性,极点分布与暂态性能,稳态误差, 根轨迹法(自学) 5. 离散系统的频域分析法(自学) 6. 离散系统的状态空间分析法(自学) 7. 离散系统的综合(自学)
中国科学技术大学:《计算机网络 Computer Networks》课程教学资源(课件讲稿,第7版)第4章 网络层(1/3)
文档格式:PDF 文档大小:2.54MB 文档页数:148
4.1 网络层提供的两种服务 4.2 网际协议 IP 4.2.1 虚拟互连网络 4.2.2 分类的 IP 地址 4.2.3 IP 地址与硬件地址 4.2.4 地址解析协议 ARP 4.2.5 IP 数据报的格式 4.2.6 IP 层转发分组的流程 4.3 划分子网和构造超网 4.3.1 划分子网 4.3.2 使用子网时分组的转发 4.3.3 无分类编址 CIDR(构造超网)
《概率论与数理统计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第三章 多维随机变量及其分布(3.4)二维r.v.函数的分布
文档格式:PPS 文档大小:993.5KB 文档页数:63
3.4二维r..函数的分布 问题已知r(X,Y)的概率分布, g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=8(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)的事件
基于CEEMDAN–LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:11
针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
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