第8章数组类型 8.1一维数组 8.2二维数组与多维数组 8.3字符数组与字符串 8.4重命名类型 8.5程序设计举例

用状态表的方法设计大型复杂的数字系统 (有时甚至是简单的数字逻辑问题)是十分困难的,甚至是不可能的。原因是状态数大的惊人

铁矿石烧结烟气中含有较高浓度的CO（体积分数0.5%～2%），因此对其进行CO脱除意义重大。为了探究不同类型催化剂的催化效果，采用浸渍法制备了Pt涂层蜂窝金属催化剂和铁铈氧化物催化剂，并通过X射线荧光光谱分析（XRF）对其组分含量进行了分析。二者在模拟烧结烟气中进行CO脱除性能的对比实验，活性测试表明，不同CO初始体积分数、烟气温度以及水汽含量对CO催化氧化的脱除效率影响较大。当模拟烟气中不含水汽的时候，二者在180 ℃及更高温度下对CO的脱除效率均能达到60%以上。反应温度为180 ℃，水汽体积分数为11.7%时，Pt负载型催化剂中的CO转化率为63.9%，而该条件下Ce改性Fe2O3催化剂的CO转化率仅为34.9%。当温度在180～300 ℃范围内，Pt负载型催化剂具有较好的抗水性，且继续升高温度，水汽体积分数增加对催化剂效率的负面影响更显著。如水汽体积分数从0增加到27.1%时，与180 ℃时的催化效率相比，Pt负载型催化剂在240 ℃时的催化效率由73.9%降至62.3%，降幅远远增大。另外，对这两种催化剂进行了抗硫性测试。当水汽体积分数为0时，Ce改性Fe2O3催化剂抗硫性更佳，但当SO2和水汽同时存在的情况下，Pt负载型催化剂具有更好的抗硫性。因此，在实际烧结中建议采取高效的脱硫措施并布置脱水层以减少其对于催化剂的负面影响

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

数理统计是运用概率论的知识,研究如何有效地对带有随机性影响的数据进行收集、整理、 分析和推断的学科,由于随机性现象广泛存在于工、农业生产、工程技术、自然科学和社会科学 等领域中,因此数理统计有着最广泛的应用

这一章,我们为学习多元函数微积分学 作准备,介绍空间解析几何和向量代数。这 是两部分相互关联的内容。用代数的方法研 究空间图形就是空间解析几何,它是平面解 析几何的推广。向量代数则是研究空间解析 几何的有力工具。这部分内容在自然科学和 工程技术领域中有着十分广泛的应用,同时 也是一种很重要的数学工具

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

11.2模/数与数/模转换通道的组成 11.2.1模/数转换通道的组成 一般模/数转换通道由传感器、信号处 理、多路转换开关、采样保持器以及A/D 转换器组成

一、随机变量和分布函数 1.随机变量的概念 基本事件有的是数量性质的,有的不是数量性质,为了更全面,更深入地研究随机现象,需 把试验结果数量化,即在基本事件与数之间建立一种对应关系,我们称这种对应关系为随机变 量

前面讨论了参数的点估计,它是用样本算出的一个值去估计未知参数即点估计值仅仅 是未知参数的一个近似值,它没有给出这个近似值的误差范围 例如,在估计某湖泊中鱼的数量的问题中,若根据一个实际样本,利用最大似然估计法 估计出鱼的数量为50000条,这种估计结果使用起来把握不大实际上鱼的数量的真值可 能大于50000条,也可能小于50000条且可能偏差较大 若能给出一个估计区间,让我们能较大把握地(其程度可用概率来度量之)相信鱼的数量 的真值被含在这个区间内,这样的估计显然更有实用价值