第四章分支结构程序设计 一、表达式 1、关系表达式 2、逻辑表达式 3、条件表达式 二、语句 1、近f语句 2、多分支语句( switch)

第一章范围 第二章引用标准 第三章术语和定义 第四章质量管理体系要求（体系总要求） 第五章管理职责（支持性过程） 第六章资源管理（支持性过程） 第七章产品实现（主过程） 第八章测量分析改进（支持性过程）

❖绪论 ❖基本生命支持 Basic Life Support ❖高级生命支持 ❖长期生命支持

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

最大间隔与支持向量机 支持向量回归 软间隔与正则化 核方法 统计学习理论简介

通过教学，了解政府预算收支测算的一般方法，熟练掌握主要收支项目的测算方法。 一是预算收支测算的一般方法； 二是主要收支项目的测算方法。 收入测算：主要税种、国有资产收益、债务收入。 支出测算：基本建设拨款、行政事业单位经费的测算方法。 任务一 收支测算一般方法 基数法 系数法 比例法 任务二 预算收入测算 任务三 预算支出测算 基本建设支出测算 事业费拨款测算

支持向量机 线性不可分问题 核化支持向量机

一、教学要求 （二）了解网孔电流法的解题方法步骤。 二、重点 支路电流法的解题方法步骤 （一）熟练应用KCL、KVL列电路的方程， 并能用支路电流法解题；

1引言:本书的目的和范围 及一些一般性的评述 近年来,“计算机模拟”方法已经引发了几乎可以说是一场 科学革命:物理学(以及化学、生物学等等)按照老式划分为 “实验”分支和“理论”分支这种分法已不再是完备的了“计 算机模拟”已变成第三个分支,它同前两种传统方法互相补充 那么,计算机模拟或“计算机实验”的特殊意义何在呢?