一． 单项选择题 1.A 2.D 3.D 4.A 5.D 6.D 7.C 8.D 9.A 10.A 11.B 12.A 13.A 14.A 15.C 16.C 17.B 18.A 19.A 20.B 21.D 22.A 23.A 24.D 25.C 26.A 27.B 28.B 29.A 30.C 31.A 32.D 33.C 34.A 35.D 36.A 37.C 38.C 39.A 40.A 41.A 42.B 43.C 44.A 45.A 46.B 47.A 48.C 49.B 50.B 二． 判断题 1.错 2.错 3.错 4.错 5.错 6.错 7.对 8.对 9.对 10.对 11.错 12.对 13.对 14.错 15.对 16.对 17.错 18.对 19.错 20.对

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

 三个世界: 面向对象的建模  面向对象原则  类：对象程序静态的结构  对象：运行时刻的结构  对象创建：从类到对象  对象引用：对象串起来

对象的意义 AVA 在java语言中,对象就是对一组变量和 相关方法的封装,其中变量表明了对象 的状态,方法表明对象具有的行为。 通过对对象的封装,使用户不必关心对 象行为的实现细节,只要了解通过给定 的接口与对象进行交互就可以了。 通过对象封装,实现了模块化和信息隐 藏,有利于程序的可移植性和信息隐藏 ,同时也有利于对象的管理

EViews的对象(序列、组、方程等)可以用图、表、文本等形式表现 出来。这些视图是动态的,即当基础对象或活跃的样本变化时其展现形式 也会发生变化。 为防止视图随着对象的改变而改变,人们常将当前的视图保护起来。 在 EViews中这要靠 freezing(固化)来实现。固化一个视图将产生一个对象 (这个对象是该视图内容的“瞬象”)。原始视图的多样化产生了不同的 对象类型:固化一个图相当于建了一个图对象,固化一个表相当于建了一 个表对象,固化一个文本相当于建了一个文本对象

6.1 对象选择 6.2 复制对象 6.2.1 用COPY命令直接复制对象 6.2.2 用MIRROR命令镜像复制对象 6.2.3 用OFFSET命令偏移复制对象 6.2.4 用ARRAY命令阵列复制对象 6.3 对象移位 6.3.1 用MOVE命令移动对象 6.3.2 用ROTATE命令旋转对象 6.3.3 用SCALE命令比例缩放对象

1、对偶原理的内容 电路中某些元素之间的关系(或方程)用它们 的对偶元素对应地置换后,所得的新关系(或新方程) 也一定成立,后者和前者互为对偶,称为对偶原理。 可以从一个元件的有关公式通过代换,导出另一 个元件的相应公式,这种方法称为对偶法; 可以互相代换的元素称为对偶元素; 可以实施对偶元素代换的两个公式称为对偶公式

三个世界: 面向对象的建模 面向对象原则 类：对象程序静态的结构 对象：运行时刻的结构 对象创建：从类到对象 对象引用：对象串起来

1.2 Access2003的基本对象 1.2.1 Access2003的数据库对象 1.2.2 Access2003的数据表对象 1.2.3 Access2 2003的查询对象 1.2.4 Access2 2003的窗体对象 1.2.5 Access2003的页对象 1.2.6 Access2003的报表对象 1.2.7 Access2003的宏对象 1.2.8 Access2003的模块对象

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础