8.1类和对象 8.2类对象 8.3构造函数和析构函数 8.4类的初始化 8.5复杂的对象表示 8.6堆与拷贝构造函数 8.7this指针 8.8引用 8.9常类型

11.1基类和派生类 11.2单继承 11.3多继承 11.4虚基类 11.5应用实例

1、复习健美操的基本步伐:踏步类 march、走步类walk、并步类step- -touch等 2、复习大众健美操锻炼标准三级动作组合一、组合二、组合三。 3、学习健美操的基本步伐:PONY跳、 4、学习大众健美操锻炼标准三级动作组合四

1、复习健美操的基本步伐:踏步类 march、走步类walk、并步类 step-touch等。 2、复习大众健美操锻炼标准三级动作组合一和组合二。 3、学习健美操的基本步伐:漫步、ⅴ字步、 knee crule。 4、学习大众健美操锻炼标准三级动作组合三

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

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β-内酰胺类抗生素系指化学结构中具有 -内酰胺环基团的一类抗生素。包括青霉 素类、头孢菌素类、其基本结构前者为6- 氨基青霉烷酸(6-APA,后者为7-氨基头 孢烷酸(7-ACA)

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