在创建和编辑一个包含多个章节的书和或者包含多个部分的报告的长时，要很好地 组织和维护长文档就成了一个重要的问题。对于一个含有几万字，甚至几十万上百万的 文档，如果用普通的编辑方法，在其中查看特定的内容或对某一部分内容作修改和补充 都将是非常费劲的。如果这个文档是由几个人来公共编辑完成，那将更容易引起很大的 混乱

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别.实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高

一、选择与填空 1.牙嵌离合器的许用压力和许用弯曲应力与有关。 (1)工作情况系数KA(2)接合时的转速状态(3)齿的形状 2.弹性联轴器的弹性元件有定刚度和变刚度之分,非金属材料的弹性元件 是 , 其刚度多随载荷增大而 。 3.多盘摩擦离合器的内摩擦盘有时做成碟型,这是为了 (1)减轻盘的磨损(2)提高盘的刚性(3)使离合器分离迅速(4)增大当量摩擦系数

在第五章里介绍了一个或两个样本平均数的假设测验方法,即t测验或u测验的方法 但在农业科学试验中,更多见的是研究多个样本(处理)之间的差异。当对多个平均数作 差异显著性测验时,如果采用t测验或u测验的方法分别作出测验存在着以下三个缺陷。首 先,对于一个多样本资料采用两两平均数间分别作差异显著性测验非常麻烦,会使统计工 作量加大

在创建和编辑一个包含多个章节的书和或者包含多个部分的报告的长时,要很好地 组织和维护长文档就成了一个重要的问题。对于一个含有几万字,甚至几十万上百万的 文档,如果用普通的编辑方法,在其中查看特定的内容或对某一部分内容作修改和补充 都将是非常费劲的。如果这个文档是由几个人来公共编辑完成,那将更容易引起很大的 混乱

本书为《无脊椎动物学》下册部分,包括环节动物、节肢动物、棘皮动物、原口类及后口 类的一些小门。本书是以综述方式讲解以上各类动物的形态、生理、生态、分类等内容,说明 它们的生活及其进化水平,从而对无脊椎动物及其演化具有清楚的了解。 本书较多地介绍了无脊椎动物学国内外的新进展,各门类采用了较新的分类系统,对较大 的类群在内容上做了适当的扩充,对新设立的小门也做了较详细的介绍,以期不断地更新教材

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

在钢水浇铸过程中,需要严格控制钢包到中间包的钢渣量.通过对国外多种下渣检测技术的调研分析及国内多个钢厂的现场试验,提出了一种高灵敏性的钢包下渣检测装置,从硬件上改变了传统采集的单一检测方式,同时在软件上简化了下渣特征提取的算法.通过在现场使用,取得了较好的检测效果,有效控制了进入中间包内的钢渣量,提高了钢厂的经济效益

为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息的多关系朴素贝叶斯分类器.标准数据集上的实验显示,基于扩展互信息标准进行属性选择,可以在不增加算法时间复杂度的前提下,找到与分类属性最相关的属性,并在仅有极少属性参与分类时,得到较高的分类准确率.Mutagenesis数据集上的实验则显示,这种属性选择可以使多关系问题退化为单关系问题,大大降低了分类代价

首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题