一、选择题 1.最初的计算机编程语言是a a机器语言b汇编语言 c高级语言d.低级语言 2.程序应该必须包含的部分是d a头文件b注释 c.高级语言d.数据结构和算法

1. D: Interpretation of Entropy on the Microscopic Scale- The Connection between Randomness and entropy 1. D I Entropy Change in Mixing of Two ldeal gases Consider an insulated rigid container of gas separated into two halves by a heat conducting partition so the temperature of the gas in each part is the same. One side contains air, the other side another gas, say argon, both regarded as ideal gases. The mass of gas in each side is such

采用数值方法研究了狭缝射流冲击柱状凸形表面的流动换热特性,通过四种湍流模型计算结果与实验数据对比,确定了湍流模型适用性.以压力梯度分布为依据,重点分析了狭缝射流沿柱状凸形表面的流动结构和边界层分离特点及柱状凸形表面的强化换热特性.结果表明:RNG k-ε和Realizable k-ε模型具有预测适应性;狭缝射流冲击至柱状凸形表面,气体沿表面运动,速度降低,并在流动下游发生边界层分离;量纲一的逆压梯度随量纲一的曲率半径(D/B)的减小而增大,使得边界层分离更早出现;驻点区域换热Nu随量纲一的曲率半径(D/B)的减小而获得增强,但流动进入下游后,D/B对换热基本无影响;压力梯度是影响狭缝射流冲击柱状凸形表面换热分布的重要因素

NMR supplement Hendrickson, W-A& Wuthrich, K Macromolecular 16. Leahy, D.J., Aukhil, I.& Erickson, H.P. 2.0 Cell 84 A K.D. thanks the Wellcome Trust and The queens 2D0i9 Riddiough. G. Nature Struct. Biol 18. sakaning. AK Kean. cel l8r.597-605i(eRw& by the Wellcome Trust. The authors acknowledge

一、 Definition:具有部分充填d或f壳层电子的元素。它包括第四、五、六周期从B 到Ⅷ族的元素,共有8个直列,这些元素都是金属元素,也称为过渡金属。人们也常 将铜分族看作过渡元素,这是由于Cu2+具有3d°,Au3具有5d,且性质也与过渡元素 十分相似的缘故

Section d Bacterial structure and function 细菌的结构与功能 Archaea D5 The archaea Crenarchaeota Euryarchaeota 古细菌

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

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一、了解微机控制系统的一般组成 二、了解D/A、AD的基本原理 三、了解DAC、ADC的主要性能指标 四、掌握DAC、ADC与CPU的接口及其应用

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效