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

无电阻器与之串接的独立电压源称无伴独立电压,无电阻 器与之并接的独立电流源称无伴独立电流源。 1、无伴独立电压源的转移 在网络中,位于任一对节点j间的一个无伴独立电压源, 既可转移到与节点相连的所有支路中与各电阻串接,也可 转移到与节点k相连的所有支路中与各电阻串接,原j-k间 的无伴独立电压源支路短接

一、从示意图形成方程 二、支柱和接点实例 三、从示意图构建矩阵 四、压杆程序 五、两种表达方式 六、节点一支路较通用但低效 七、从节点一支路

一、支承部分的刚性和同心度 1保证支承部分刚性→以免滚动轴承提前破坏如:加大轴承座孔壁厚等 2.保证支承部分的同心度→以免滚动轴承提前破坏

一、顺汇下的支付票据 1、银行汇票 2、本票 3、支票

根据现场位移监测提出1种工程预测方法。利用现场测量的围岩或支护的位移对未来位移发展趋势作出定量预测。在预测位移的基础上,应用数值方法可以预测支护围岩压力、应力及安全度随时间发展的趋势。这种预测方法可用于岩石工程安全监控、支护设计、施工效果评价及预测

结构化程序设计的特点是任何程序都可由三种基 本结构及其组合来描述,这三种分别是顺序结构、 选择结构和循环结构。本章将介绍++分支结构和循 环结构的设计方法。这两种结构分别用++提供的两 类流程控制语句分支语句和循环语句来实现。所谓 流程控制语句,是专门用来控制程序执行流程的语 句,也称为过程化语句。在介绍分支语句、循环语 句及其程序设计的同时,还将介绍一些常用算法, 并通过实例实践结构化程序设计的方法

概括地讲,面向对象系统包含3个要素:对象、类和继承。能支持所有上述3个方面的 语言,被称为面向对象语言。从本质上讲,C++并不是一种完美的面向对象设计语言,而是 C语言的一个超集,与C兼容也是其成功的一个重要方面,因而C++也是一种混合语言,既 支持传统的面向过程程序设计,又支持面向对象程序设计,灵活性大。它继承了传统C语言 的优点,克服了其不足;

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

教学目的： 按照系统和局部两种方式归纳总结胸部解剖理论，探讨各知识点的规律性和相互联系。 教学重点： 1.肋间隙层次结构；2.胸膜与胸膜腔；3.肺的位置、外形，肺内支气管和血管； 4.纵隔概念；5.上纵隔结构；6.心包与心包腔；7.膈神经胸段；8.食管、奇静脉、胸导管、迷走神经；8.心的位置、外形；9.心冠状循环；10.心腔结构。 教学难点： 1.胸膜腔的概念，支气管肺段的概念及肺段划分；2.心包层次与心包腔概念，胸交感干的组成和分支支配； 3.心传导系与心的收缩、舒张及心腔内血液流动、瓣膜的作用。 胸部系统解剖、胸部局部解剖、小结