自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

本組(A班第五組)策略小故事報告,主要探討對像是全球家俱業佼佼業者~IKEA(誼家 集團)在策略採行上及其背後本質。而本篇報告由良、玉梅、昕霓、茵玲四人合作共 同完成。我們探討IKEA的原因在於小組成員對家具業深感興趣,同時IKEA所创造的家 具業神話更是認本組成員覺得有必要探討的重大因素,以從中尋出其得以致勝,成為全球 第一大家具業者的因素

绪论 一、肉、肉制品与肉制品加工 我们通常所说的“肉”,是指动物体的可食部分,不仅包括动物的肌肉组织,而且还包括像心、肝、肾、 肠、脑等器官在内的所有可食部分。由于世界各的动物品来源及食用习惯不同,食用动物的品种也有 一定的差异,不过大多数国家和地区的肉类来源主要有牛、猪、羊、鸡、鱼等。由于鱼类是水产品的一个 大的类别,所以,一般把它们归为水产品类。因此我们这里所指的肉,主要指牛肉、猪肉、羊肉、鸡肉 等品种

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置

本章主要介绍三维实体修改及编辑命令（Solids Editing）。 学习命令：并集（Union）、差集（Subtract）、 交集（Intersect）、拉伸面（Extrude Faces）、移 动面（Move Faces）、偏移面（Offset Faces）、 删除面（Delete Faces）、旋转面（Rotate Faces）、 倾斜面（Taper Faces）、着色面（Color Faces）、 复制面（Copy Faces）、着色边（Color Edges）、 复制边（Copy Edges）、压印（Imprint Body）、 清除（Clean Body）、分割（Separate Body）、抽 壳（Shell Body）、检查（Check Body）、圆角 （Fillet）、倒角（Chamfer）、三维阵列（3D Array）、三维镜像（Mirror 3D）、三维旋转 （Rotate 3D）、对齐（Align）等

一、解析空中三角测量概述 二、像点坐标系统误差预改正 三、区域网空中三角测量 四、系统误差补偿与自检校光束法区域网平差 五、GNSS辅助空中三角测量 六、POS辅助空中三角测量 七、空中三角测量拓展

本章主要介绍三维实体修改及编辑命令(Solids Editing)。 学习命令:并集(Union)、差集(Subtract) 、交集(Intersect)、拉伸面(Extrude Faces)、 移动面(Move Faces)、偏移面(Offset Faces) 、删除面(Delete Faces)、旋转面(Rotate Faces )、倾斜面(Taper Faces)、着色面(Color Faces 、、、 )、复制面(Copy Faces)、着色边(Color Edges )、复制边(Copy Edges)、压印(Imprint Body )、清除(Clean Body)、分割(Separate Body) 、抽壳(Shell Body)、检查(Check Body)、圆◎ 角(Fillet)、倒角(Chamfer)、三维阵列(3D Array)、三维镜像(Mirror 33D)、三维旋转( Rotate3D)、对齐(Align)等

6.1 模拟集成电路中的直流偏置技术 6.1.1 BJT电流源电路 1. 镜像电流源 2. 微电流源 3. 高输出阻抗电流源 4. 组合电流源 6.1.2 FET电流源 1. MOSFET镜像电流源 2. MOSFET多路电流源 3. JFET电流源 6.2 差分式放大电路 6.3 差分式放大电路的传输特性 6.4 集成电路运算放大器 6.4.1 CMOS MC14573集成电路运算放大器 6.4.2 BJTLM741集成运算放大器 6.5 实际集成运算放大器的主要参数和对应用电路的影响 6.5.1 实际集成运放的主要参数 6.5.2 集成运放应用中的实际问题 6.6 变跨导式模拟乘法器 6.7 放大器中的噪声和干扰 6.7.1 放大电路中的噪声 6.7.2 放大电路中的干扰

为提高复杂环境下红外小目标的检测效率,将图像分为平坦区域、边缘区域和小目标区域三种区域,并针对三种成分的特点,提出基于拉普拉斯金字塔的非线性局部滤波检测方法.首先将图像进行高斯金字塔分解,将高斯低通金字塔与原图像尺寸匹配后,相减并进行阈值操作,抑制平坦区域;其次将标记像素灰度值与其周围环域均值的最小差作为指标,滤除边界区域;最后将非线性局部滤波结果生成相应的拉普拉斯金字塔各层系数,重构得到高对比度的检测图像,利用邻域特点剔除孤立噪声点并通过简单阈值标记红外小目标.实验结果表明:与现有其他算法相比,该检测算法能够对复杂背景有效抑制,检测速度快

一、回归预测的含义 回归(Regression)一词是由生物学相关概念引 申而来,它是英国生物学家高尔顿(. Galton〉 用来描述遗传变异现象的术语。1889年他在《普 用回归定律》一文中指出:每个人的特点和他的 亲属有相似之处,但平均地说在程度上有一定的 差异。他的朋友皮尔逊后来对1078个家庭进行 了调查,发现个子高的父母比矮的父母趋向于生 育个子高的子女,但是从平均数看,父母高, 他们的子女不一定像父母那样高,反之也不像 其父母那样矮。这种现象便称之为回归。后来这 个名词被广泛用来表示变量间的数量关系