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《数学分析》课程教学大纲 《高等代数》课程教学大纲 《空间解析几何》课程课程教学大纲 《常微分方程》课程教学大纲 《复变函数》课程教学大纲 《数值分析》课程教学大纲 《实变函数》课程教学大纲 《概率论与数理统计》课程教学大纲 《运筹学》课程教学大纲 《数学建模》课程教学大纲 《高等几何》课程教学大纲 《初等数论》课程教学大纲 《组合数学》课程教学大纲 《模糊数学》课程教学大纲 《高等代数选讲》课程教学大纲 《数学分析选讲》课程教学大纲 《基础数学实验》课程教学大纲 《R 语言数据分析与挖掘实践》课程教学大纲 《数理方程》课程教学大纲 《数学思想方法》课程教学大纲 《课件制作》课程教学大纲 《数学史》课程教学大纲 《初等数学研究》课程教学大纲 《数学教育经典阅读》课程教学大纲 《数学课标解读与教材研习》课程教学大纲 《数学课程改革与热点问题专题讨论》课程教学大纲 《数学课堂教学案例研究》课程教学大纲 《数学课堂教学技能微格训练》课程教学大纲 《数学课程与教学论》课程教学大纲

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

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崩塌灾害的早期预警一直是岩土工程领域研究的热点问题之一.传统的监测预警方法监测指标相对单一, 更多关注于加速破坏前兆的识别, 使得崩塌的早期预警存在诸多困难.本文首先引入动力学监测指标, 对岩土体破坏过程中的动力响应进行综述, 得出基于固有振动频率等动力学监测指标可以为危岩体的损伤提供数据支持.随后基于最新的实验研究发现动力学监测指标可以有效反应边坡的物理力学特征的变化, 进而可以实现岩体损伤与稳定性的动态识别和定量判断.在对国内外现状进行综述发现, 基于分离阶段破坏前兆识别的岩块体崩塌灾害预警思路, 具有更好的时效性, 是未来崩塌早期预警的发展方向, 同时对崩塌的早期预警指标体系进行展望, 得出基于动力学指标、静力学指标和环境量指标三位一体的早期监测预警指标体系, 必将在工程监测与灾害预警方面发挥更大潜力, 为从事应对崩塌等脆性破坏灾害预警预防的研究工作者提供有效参考

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

我国铂族金属（Platinum group metals, PGMs）储量少，消费量大，对外依存度高，PGMs二次资源的回收利用是缓解我国PGMs短缺最重要的途径。废催化剂是PGMs最主要的来源，其回收成为研究的热点。本文详细介绍了PGMs消费结构与回收现状，全球PGMs回收量约占原矿产量的20%～30%，且将保持持续增长的趋势。样品的精准分析对PGMs回收有至关重要的作用，同时还原、焙烧、机械球磨等预处理能提高PGMs回收率。相对于传统氰化法和王水溶解，近年来开发出氯化浸出法、超临界萃取法、载体溶解法等较环保的浸出工艺。尽管部分湿法浸出工艺已经产业化应用，但存在废水量大、产生有毒气体及回收率低（特别是Rh）的问题。火法富集是以铅、铜、铁、镍锍为捕集剂，与PGMs形成合金富集，载体熔化造渣。本文对上述富集方法进行了综述并总结了优缺点，基于现有技术存在的污染严重、PGMs回收率不高等问题，展望了PGMs绿色高效回收技术，如活化预处理、协同提取有价金属和载体利用、贱金属协同冶炼和铁捕集–电解等，为从事该领域的科研工作者提供了良好的参考

多环芳烃（PAHs）是近年来在大气污染问题中逐渐受到关注的一类污染物，不仅其自身严重威胁着人体健康，还可作为低挥发性物质促进二次颗粒物的生长.世界多国开始不断通过各种技术手段对废气中PAHs的排放进行控制，PHAs已成为大气环境领域共同关注的热点问题.吸附法是最具潜力且已被工业应用认可的一类PAHs控制净化关键技术，吸附剂对PAHs的吸、脱附性能是其中的关键.目前国内外学者无论是基于传统碳类吸附剂，还是新型的介孔吸附剂，都针对此类特殊低挥发性气体的吸附相平衡、动力学以及脱附特性做了相关研究，探悉了获取PAHs吸脱附最优平衡的关键因素以及最适吸附剂.本文针对这些结果及相关应用进行了综述，对比分析了介孔吸附剂较传统吸附剂在PAHs吸脱附特性上呈现的优势，旨在为PAHs及其他低挥发性气体吸附净化的相关工作提供有效参考