1940年，应二战需要而开发的第一台电子计算装置问 世，人们才开始使用术语“计算机”的现代定义。 1945年，一组工程师开始进行一项秘密工程—建造 “电子离散变量自动计算机”，简称为EDVAC。此 前，在美国只建造一台能够运行的计算机。约 翰·冯·诺依曼—一位杰出的数学家在一个报告中对E D VA C计划进行了描述。冯·诺依曼的报告被称为“在 计算机科学史上最具影响力的论文”。该报告是最早 专门定义计算机部件并描述其功能的文档。在该报告 中，冯·诺依曼使用了术语“自动计算系统

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

本文利用1000kV超高压电镜、穆斯堡尔谱仪、X射线衍射仪和磁测量仪等对Nd-Fe-B永磁合金中的富硼相进行了研究。结果表明:富硼相以1个孤立的相存在于Nd-Fe-B永磁合金中,它一般位于基体相Nd2Fe14B的三角晶界处,占据的体积份数为4.6%,富硼相中有高密度的缺陷存在,这些缺陷的方向垂直于$\\vec C$轴。富硼相的化学式可以写为Nd1+εFe4B4(s≈0.1),该化合物由2套亚结构,即Fe-B亚结构和Nd亚结构相互套穿而成。2个亚结构均具有四方对称,在四方基面上的晶格常数相同,但沿$\\vec C$方向却有不同的周期,所以富硼相可能为一维的成分变化型无公度结构。在室温下富硼相呈顺磁性,能够在磁体中钉扎畴壁而提高矫顽力,富硼相的显微结构和温度有关,由矫顽力对温度的依赖关系和电镜观察表明富硼相对畴壁的钉扎可能属于强钉扎

这部书的第一卷终于交印了,它既是急就章又是拖篇.1958年匆匆上马,现想现 写现印现讲,有时写稿不过三遍,仅仅经过起草修改誉正三道手续便拿去付印有时候 校对来不及,就不校对了,因而原讲义上错误百出,疵谬迭见,所以说这是急就章.如果 能专心一志地连续地于下去,那还可能比较好些,但又经常为其它工作所打断,因而写一 段停一停,改一章放一放的情况又经常出现,所以说是拖篇紧紧松松,赶赶拖拖因 而详略不一,前后不贯,轻重失调,呼应不周等毛病在所难免的了 情况是如此,虽然经过同志们的帮助和修改重写,但还可能留下不少后遗症.这样的 草率工作本来不该交印的,但不少同志热情鼓励,几经踌终于把它出版了,希望经过读 者的帮助,人多眼多

图 图( Graph)是一种较线性表和树更为复杂的非线性结 构。在线性结构中,结点之间的关系是线性关系,除开 关系,同层上的每个结点可以和一层的零个或多个结 点(即孩子)相关,但只能和上一层的一个结点(即双 亲)相关(根结点除外)。然而在图结构中,对结点( 图中常称为顶点)的前趋和后继个数都是不加限制的, 即结点之间的关系是任意的。图中任意两个结点之间都 可能相关。由此,图的应用极为广泛,特别是近年来的 迅速发展,渗透到诸如语言学、逻辑学、物理、化学 、电讯工程、计算机科学以及数学的其它分支中

面向对象技术是计算机应用领域最近几年迅速发展起来的一个新生事物,它的出现被 认为是程序设计方法学方面的一场实质性革命。它与传统的结构化程序设计相比较,具有 许多优点,但最主要的是它注意了数据与程序之间不可分割的内在联系,并把它们进行数据 抽象,封装成一个统一的整体,从而使程序设计者摆脱具体的数据格式和过程的束缚,将精 力集中于要处理的对象的设计和研究上大大减少了软件开发很难避免的繁杂性;大大提高 了软件开发的效率和效益

以水银和氩气作为模拟介质,通过物理模拟研究了高拉速板坯连铸结晶器内电磁制动和水口吹氩耦合作用下的气泡运动和分布行为.采用电阻探针测量了结晶器内气泡的运动和分布情况,分析了磁场、吹氩量等不同工艺参数对气泡占空比、气泡数量和气泡脉冲宽度的影响规律.实验结果表明:在一定的拉速条件下,施加磁场改变了气泡在结晶器内的分布规律,有利于气泡的上浮,降低了气泡在结晶器内的冲击深度,减少了到达结晶器窄面的气泡数量;磁场的施加和吹氩量的增加都使得脉冲宽度较大的气泡数量增多,且主要集中在结晶器1/4宽度和水口之间区域

图( Graph)是一种较线性表和树更为复杂的非线性结构。在线性结构中,结点之间的关系是线性关系,除开 关系,同层上的每个结点可以和一层的零个或多个结 点(即孩子)相关,但只能和上一层的一个结点(即双 亲)相关(根结点除外)。然而在图结构中,对结点( 图中常称为顶点)的前趋和后继个数都是不加限制的, 即结点之间的关系是任意的。图中任意两个结点之间都 可能相关。由此,图的应用极为广泛,特别是近年来的 迅速发展,渗透到诸如语言学、逻辑学、物理、化学 、电讯工程、计算机科学以及数学的其它分支中

现代工程结构中出现了越来越多的超静定结构,其中大多数是梁和刚架(组合结构), 如:教学楼,图书馆、外招、科学馆、电教馆等。 基本解法:力法,位移法但是我们发现:无论是力法或位移法,如果未知量数目在 三个以内,算起来比较容易,三个一五个,有点费劲,五个以上一十个,比较困难,而 十个以至更多未知量,很困难或无法用力法或位移法计算,而工程实际结构,也就是横 向三跨七层刚架4×7+7=35个(位移法)7×3×3=63个(力法)纵向连续梁,七跨或 八跨,也有7、8个未知量

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验