一．目的要求 1. 掌握发病率指标的计算及意义。 2. 熟悉队列研究描述疾病与暴露因素的 关联指标—相对危险度和归因危险度。 3. 熟悉追踪研究的剂量—反应相关分析和分层分析的方法。 4. 掌握追踪研究的特点

一、目的要求 1.理解方差分析的基本思想和应用条件。 2.掌握各种设计资料的方差分析方法，并了解其计算方法。 3.熟悉多个样本均数的两两比较和方差齐性检验

一、目的要求 1. 了解队列研究的设计及需注意的问题； 2. 掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算；熟悉相对危险度的假设检验与区间估计方法方法；熟悉M-H分层分析方法及趋势检验方法;

一、目的要求 1. 掌握两个定量变量之间相关分析的意义、用途与假设检验。 2.掌握分类计数资料的两变量间关联性的定量分析方法

一、定义：就是研究心理量和物理量之间的关系的科学。 二、物理量是指对身体各感官的刺激；心理量是指各种感觉或主观印象

一、内能(状态量) 实验证明系统从A状态变化到B状态,可以采 用做功和传热的方法,不管经过什么过程,只要始 末状态确定,做功和传热之和保持不变

实验证明系统从状态4变化到状态B,可以 采用做功和传热的方法,不管经过什么过程,只 要始末状态确定,做功和传热之和保持不变 Experiments prove: The system changes from state A state B, can be used to working heat transporting, regardless of the the path or processes that the system goes throgh between the given initial state the final state, the total of working heat transporting remain unchanged

一、内能(状态量) 实验证明系统从A状态变化到B状态,可以采用做功和传热的方法,不管经过什么过程,只要始末状态确定,做功和传热之和保持不变

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

一、内能(状态量) 实验证明系统从状态A变化到状态B,可以采用做功和传热的方法,不管经过什么过程,只要始末状态确定,做功和传热之和保持不变