受探测环境制约，隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号，强干扰”的特征，给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换（shearlet变换，ST）引入探地雷达信号处理，根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异，提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法，并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势；在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号，以实际数据为例说明小波变换（WT）对其去除效果；从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法，即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离，然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明，本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号，根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域，从而提高探地雷达资料解译精度

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

学习目标：学习光电测距、尺子量距和光学测距三种距离测量原理与方法，在掌握现代光电测距技术原理与方法基础上，掌握钢尺量距、光学视距基本方法。 第一节 光电测距原理 第二节 红外测距仪及其使用 第三节 光电测距成果处理 第四节 钢尺量距原理与方法 第五节 光学测距原理与方法

第三章面向对象的程序设计 本章导读 一、掌握类与对象的概念,类与对象的定义方法及二者间的区别。 二、掌握类的成员函数的定义方法、保存方法及调用方法。掌握类中成员的访问机制和方法。 三、了解对象的作用域和生存期

⚫掌握输入/输出接口电路和基本概念、掌握I/O端口编址方法和特点及地址译码方法。 ⚫掌握CPU与外设数据传送的方式方法。 ⚫掌握并行数据接口的基本概念、可编程输入/输出接口芯片8255A的结构、应用及编程方法。 ⚫掌握串行数据接口的基本概念、RS232C串行接口标准、可编程串行接口芯片8250的结构、应用及编程方法。 ⚫ 6.1 微型计算机接口技术概述 ⚫ 6.2 输入与输出 ⚫ 6.3 并行数据接口 ⚫ 6.4 串行数据接口 ⚫ 6.5 DMA接口 ⚫ 6.6 8253可编程定时计数器 ⚫ 6.7 数/模、模/数转换器及其与CPU的接口

第一节 科学技术研究的辩证思维方法 第二节 科学技术研究的创新与批判思维方法 第三节 科学技术研究的数学与系统思维方法 第四节 科学技术活动的方法

1、最小二乘辨识的基本概念 2、一般最小二乘辨识方法 3、加权最小二乘辨识方法 4、递推最小二乘参数辨识方法 5、处理有色噪声的最小二乘法 6、多变量最小二乘辨识方法

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

《计算方法》1 《计算方法》12 《大学化学》15 《机械制图Ⅰ》30 《机械制图 I》39 《机械制图Ⅱ》41 《机械制图Ⅱ》50 《电工技术》52 《电工技术》62 《电子技术》66 《电子技术》77 《理论力学》82 《材料力学》92 《材料力学》104 《机械原理》106 《机械原理》117 《机械设计》120 《机械设计》132 《互换性与技术测量》135 《互换性与技术测量》145 《工程材料与金属工艺学》148 《工程材料与金属工艺学》162 《机械制造技术基础》165 《机械制造技术基础》175 《热工基础及流体力学》177 《液压与气压传动》186 《液压与气压传动》197 《数控加工与编程技术》200 《数控加工与编程技术》208 《机电传动控制》211 《机电传动控制》221 《汽车发动机原理》224 《控制工程基础》233 《控制工程基础》242 《Triz 创新方法与应用》245 《人工智能基础》254 《人工智能基础》264 《现代设计理论与方法》266 《现代设计理论与方法》277 《机床数控技术》280 《机床数控技术》288 《车间制造执行系统概论》290 《模具设计与制造》298 《有限元分析及应用》308 《汽车电器与电子技术》317 《汽车电器与电子技术》325 《数字化设计与制造技术》327 《微机原理及接口技术》337 《微机原理及接口技术》346 《工业工程概论》349 《先进制造技术》361 《先进制造技术》371 《PLC 原理及应用》374 《PLC 原理及应用》383 《专业英语》386 《企业管理》392 《技术经济学》401 《文献检索与科技论文写作》410 《金工实习》416 《机械制图能力训练》425 《计算机三维绘图及实践》431 《机械装备方案及结构设计能力训练》441 《工艺规程编制及工装设计能力训练》451 《机电控制综合能力训练》457 《数控加工与编程能力训练》465 《机械原理课程设计》473 《液压与气压传动课程设计》480 《机械设计课程设计》487 《机械装备拆装实训》494 《专业实习》500 《毕业论文（设计）》509

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度