对人耳识别中若干关键问题进行了研究.介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比.在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别.在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性

上海交通大学：《传热学》课程教学资源（课件讲稿）第三章 非稳态导热 § 3-3 典型一维物体非稳态导热的分析解 §3-4 半无限大物体的非稳态导热 第四章 导热问题的数值解法 4-1 导热问题数值求解的基本思想 4-2 内节点离散方程的建立方法 4-3 边界结点离散方程的建立及代数方程的求解

§1 绪论 §2 数值计算中的误差与算法稳定性 §3 计数与数值 §4 舍入方法与有效数字 §5 算术运算中的误差 §6 算法举例

• 矩阵分解及隐性语义索引 • 关于词项-文档矩阵 • 线性代数基础 • 矩阵分解与低秩逼近 • IR中的隐性语义索引 • 矩阵分解的计算机实现 • 推荐系统 • 推荐系统的兴起 • 推荐系统的基本方法 • 示例：UV分解用于音乐推荐

§1 引言 §2 泰勒级数法(Taylor Series Method) §3 基于数值微分公式的方法 §4 龙格－库塔法(Runge-Kutta Method) §5 线性多步法(Linear Multi-step Method)

4.1 正交矩阵 4.1.1 维向量的内积 4.1.2 维向量的长度 4.1.3 维向量的夹角 4.1.4 正交向量组与施密特（Schmidt）正交化方法 4.1.5 正交矩阵

 掌握组合电路的测试生成  代数法 异或法 布尔差分法  算法D算法 PODEM算法 FAN算法 其他  时序电路的测试生成  可测性方法（不具体要求）

4.1 导热问题数值求解的基本思想 4.2 内节点离散方程的建立方法 4.3 边界节点离散方程的建立及代数方程的求解 4.4 非稳态导热问题的数值解法

一、一般求积公式及代数精度 二、 插值型求积公式 三 、牛顿—柯特斯（Newton-Cotes）公式 四、余项 五 、复合求积公式与龙贝格（Romberg）算法 六、 高斯（Guass）求积公式

1.概括说明 2.关键词 3.基本内容与说明 4.具体目标 5.基本方法 6.基本数学思想与方法 7.重点与难点