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1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法
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一、遗传学研究的对象和任务 二、遗传学的发展简史 三、遗传学的应用 四、遗传学的特点与学习方法
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Ch.1 导论 • 什么是国际经济学 • 国际经济学的特点 • 国际经济学研究的主要内容 • 国际经济学的发展概况 Ch.2 国际贸易的古典理论 • 重商主义的贸易观 • 亚当·斯密的绝对优势理论 • 李嘉图的比较优势理论 Ch.3 Neoclassical theory of trade • Production possibility curve and opportunity cost • Social indifference curve • Standard model of trade theory • Offer curve and the terms of trade Ch. 4 Factor endowment theory • Factor abundance and factor intensity • Assumptions of the theory • Factor endowment and H-O theory • Empirical test on H-O theory Ch.5新贸易理论 (New Theories of International Trade) • 技术差距理论(Technological Gap Theory) • 产品生命周期理论(Product Life Cycle Theory) • 重叠需求理论(The Overlapping Demand Theory) • 递增收益理论(Increasing Return Theory) • 不完全竞争理论(Imperfect Competition Theory) Ch.6 国际贸易与经济增长
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通过本课程的学习,使学生熟悉和掌握计算机的 基本知识和操作技能,着重培养学生的中英文录入能力、系统软件和常用办公软件的操作 能力,同时,培养学生逐步掌握计算机知识的学习方法,能够根据计算机的基本组成配置 计算机,为今后的学习和工作打下坚实的基础
文档格式:PPT 文档大小:3.07MB 文档页数:59
一、什么是马克思主义? 二、马克思主义是怎样产生的? 三、马克思主义为什么是具有强大生命力的科学? 四、学生干部为什么要学习马克思主义? 五、学生干部怎样科学地对待马克思主义?
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教学目标: • 1、了解控制室的平面布置、掌握控制室的设计要求; • 2、了解显示终端对健康的影响,掌握显示终端的防护方法; • 3、了解办公室的特点,掌握办公室的设计要求; • 4、学会产品设计中的一般要求以及如何实现产品的安全性、可靠性、舒适性、内实、外美的方法; • 5、知道计算机键盘的设计遵循的原则。 教学内容: 第一节 控制室的设计 第三节 安全通道 第二节视频显示终端(VDT)
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教学目标: • 1、掌握人机的优缺点以及人机功能分配; • 2、掌握人机功能匹配思想(学科思想1),人机功能匹配的概念和人机功能匹配内容; • 3、掌握可靠性及其度量指标的概念; • 4、掌握人为失误的种类和原因,影响人的可靠度的因素;机的可靠性分布形式; • 5、掌握人机系统可靠性的计算,掌握简单化思想(学科思想2); • 6、掌握提高系统可靠性的途径。 教学内容: 第一节 人机功能特性 第二节 人机功能分配 第三节 人机系统的可靠性
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第一节 人机工程学 第二节 安全人机工程 第三节 安全人机工程与相关学科的关系 第四节 安全人机工程的诞生与展望
文档格式:PDF 文档大小:1.91MB 文档页数:192
本书内容分为第一篇、第二篇、知识点滴三部分。第一篇为复变函数,共六章,主要内容是:复变函数、导数、积分、级数、留数、保形映照。第二篇为积分变换,共两章,主要内容是:傅里叶变换、拉普拉斯变换。第一、二篇各章均包括五部分:本章的内容要点、教学要求和学习注意点、释疑解难、典型例题及习题选解。知识点滴部分包括三个方面的内容:人物介绍,学科介绍和数学软件介绍
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一、微观经济学 主要研究资源配置问题。 这里的资源主要指生产要素,包括人力、物力和财力。在西方经济学中具体指:劳动(L)、资本(K)、土地(N)和企业家才能(E)
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