经济学基本知识 一、微观经济学 考察对象:单个经济单位(厂商、消费者) 主要研究内容:价格理论;消费者行为理论 ;生产理论;厂商均衡理论;分配理论 例如: 1、生产者如何分配资源以获取最大利润 2、消费者分配收入以获取最大效用 3、厂商如何决定产量、投入生产要素的数量、成本 和利润 4、商品的效用、供给量、需求量、价格如何决定

学习要点: 1、软件生命周期表明软件从功能确定、设计,到开发成功投入使用,并在使用中不断地修改 2、增补和完善,直至被新的需要所替代而停止该软件的使用的全过程。 3、软件开发模型是从软件项目需求定义直至软件经使用后废弃为止,跨越整个生存期的系统开发、运作和维护所实施的全部过程、活动和任务的结构框架

第一节成组技术 市场竞争日趋激烈,产品更新换代越来越快,产品品种增多,而每种产品的生产数量却并不很多。世界上75%~80% 的机械产品是以中小批生产方式制造的。 与大量生产企业相比,中小批生产企业的劳动生产率低, 生产周期长,产品成本高,市场竞争能力差。 能否把大批量生产的先进工艺和高效设备以及生产方式 用于组织中小批量产品的生产,一直是国际生产工程界广为 关注的重大研究课题。 成组技术就是针对生产中的这种需求发展起来的一种生产和管理相结合的科学

第一章 软件工程概述 第二章 可行性研究与计划 第三章 需求分析和规格说明 第四章 设计方法 第五章 人机界面设计 第六章 软件测试

景蜜社区公园位于景田路以南,景田北路以东,原景田北食街处,占地面积2666.14平方米。本项目位于较老的城区周边住宅容积率大,建筑密度高,居民较多,对公园绿地的需求比较大

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

本教学案例设计坚持“紧跟学科发展、突出能力提高”，面向能源、航天航空、化工等领域国家重大需求，科教相长，及时更新研究生课程案例教学内容，将流动传热问题数值仿真教学案例设计与国家重大需求高度匹配，设计了包含流动传热数值模拟自编程基础案例以及面向芯片热管理、电池热管理、太阳能高效利用等为背景的能力提高实践案例。通过上述多层次的案例，既夯实研究生基础理论知识，又培养研究生运用数值方法解决实际工程问题的能力，达到培养研究生的创新意识和创新能力的目的

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

▪ 1.1 并行计算 ▪ 1.1.1 并行计算与计算科学 ▪ 1.1.2 当代科学与工程问题的计算需求 ▪ 1.2 并行计算机系统互连 ▪ 1.2.1 系统互连 ▪ 1.2.2 静态互联网络 ▪ 1.2.3 动态互连网络 ▪ 1.2.4 标准互联网络 ▪ 1.3 并行计算机系统结构 ▪ 1.3.1 并行计算机结构模型 ▪ 1.3.2 并行计算机访存模型 ▪ 2.1 共享存储多处理机系统 ▪ 2.1.1 对称多处理机SMP结构特性 ▪ 2.2 分布存储多计算机系统 ▪ 2.2.1 大规模并行机MPP结构特性 ▪ 2.3 机群系统 ▪ 2.3.1 大规模并行处理系统MPP机群SP2 ▪ 2.3.2 工作站机群COW ▪ 3.1 并行机的一些基本性能指标 ▪ 3.2 加速比性能定律 ▪ 3.2.1 Amdahl定律 ▪ 3.2.2 Gustafson定律 ▪ 3.2.3 Sun和Ni定律 ▪ 3.3 可扩放性评测标准 ▪ 3.3.1 并行计算的可扩放性 ▪ 3.3.2 等效率度量标准 ▪ 3.3.3 等速度度量标准 ▪ 3.3.4 平均延迟度量标准

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段