从广义视角系统地研究了赛博空间中的逻辑，并把赛博逻辑分为赛博化逻辑和赛博自生逻辑两大部分。首先回顾了传统逻辑，接着介绍了传统逻辑赛博化的概念，对比了传统逻辑和赛博化逻辑的异同，强调了赛博化过程中的适应性，并阐述了赛博逻辑自生的过程，最后分析了赛博逻辑对传统逻辑的影响，归纳了赛博驱动逻辑的内涵，为系统研究赛博空间提供了支持

HASH造表、查表方法广泛而有效地应用于计算机基本软件和应用软件的设计中,尤其在计算机的数据处理和数据库技术中,更为如此。本文使用初等的数学方法对这种先进的查找技术的效率—表平均查找长度A进行了理论上的讨论,同样得到了前人已经得到的两个理论计算公式。此外,我们还在M—150计算机上做了随机模拟试验,得到了一系列试验结果,支持和验证了理论的正确性

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果

1. 了解软件需求的目标和任务。 2. 了解软件软件需求的获取方法。 3. 了解可行性研究的方法和可行性研究报告的主要内容。 4. 掌握结构化分析方法。 5. 了解支持需求分析的原型化方法。 6. 了解需求规格说明和需求评审的主要内容

◼8.1时钟发生器 (SPRU317K) ◼8.2通用定时器 (SPRU595C) ◼8.3通用I/O口(GPIO)[DSP各型号手册(5509A:SPRS205K)] ◼8.4外部存储器接口(EMIF) (SPRU670A, SPRU590) ◼8.5多通道缓冲串口(McBSP) (SPRU592E) ◼8.6模数转换器(ADC) (SPRU586B) ◼8.7看门狗定时器(Watchdog) (SPRU595C) ◼8.8I2C模块 (SPRU146D) ◼8.9片上支持库(CSL) (SPRU433A(J))

◼8.1时钟发生器 (SPRU317K) ◼8.2通用定时器 (SPRU595C) ◼8.3通用I/O口(GPIO)[DSP各型号手册(5509A:SPRS205K)] ◼8.4外部存储器接口(EMIF) (SPRU670A, SPRU590) ◼8.5多通道缓冲串口(McBSP) (SPRU592E) ◼8.6模数转换器(ADC) (SPRU586B) ◼8.7看门狗定时器(Watchdog) (SPRU595C) ◼8.8I2C模块 (SPRU146D) ◼8.9片上支持库(CSL) (SPRU433A(J))

一、概述 二、市场准入 四、国内支持承诺 五、出口竞争承诺 六、其他规定 七、实施中所存在的问题 八、多哈回合农业谈判