针对CH4这种特别气体,对其实验结果运用数字化处理方法研究CH4稳定性.在内径50.8 mm圆形管道内获得CH4+2O2预混气在不同初始压力条件下的胞格爆轰结果并使用烟膜记录,且测得的平均爆轰速度数据与CJ爆轰速度接近,在初始压力高于5 k Pa时爆轰可稳定传播.烟膜上形成的三波点轨迹十分不规则.为减少人为误差,使用改进后的数字化处理烟膜图像的技术方法,从烟膜轨迹中得出柱状图及自相关函数结果,发现CH4+2O2是一种爆轰十分不稳定的气体,并给出CH4+2O2预混气的爆轰胞格尺寸及差距,结果显示人为测量结果偏大而数字化处理方法更为准确.这种方法能计算CH4+2O2预混气胞格尺寸及不稳定度,完善了定量化预混气不稳定程度的方法

隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统，具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此，针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点，提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先，建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后，依据逆向云发生器原理，将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云，用于表征各健康状态指标的重要程度.最后，运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断，得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法，对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断，极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性

在第三章中,我们有多处对不连续变化的变量采取了连续 化的方法,从而建立了相应的微分方程模型。但是由于以 下原因: 第一,有时变量事实上只能取自一个有限的集合; 第二,有时采取连续化方法后律立的植刑比校复杂,无 求出间题的/电子计算机的广泛应用为我们处理大量信息 建模时我们提供了实现的可能,这就十分自然地提出了 对连续变量一个问题

方钢约束混凝土(SQCC)拱架作为复杂条件地下工程中的一种新型支护方式,具备很高的支护强度和后期承载能力,而拱架留设的灌浆孔因局部削弱和应力集中效应而成为拱架的关键破坏部位,对拱架整体承载能力具有很大的影响,需对灌浆孔进行补强处理以提高拱架开孔后的整体强度.针对SQCC开孔短柱进行室内试验及数值试验,对比分析短柱变形破坏形态、荷载位移曲线及极限承载力等力学性能,研究方钢约束混凝土拱架补强机制;建立约束混凝土强度及经济指标,综合对比短柱补强效果.以SQCC150×8短柱为例,留设灌浆孔后短柱极限承载力相比SQCC短柱降低29.9%;侧弯钢板补强(ASS)后短柱的强度指标达148.7%,经济指标为90.8%,补强效果最好,且补强钢板长度在180~240 mm范围内,厚度为8 mm时,侧弯钢板对灌浆孔补强效果最明显,经济指标增长率最大.侧弯钢板补强试验结果在全比尺拱架室内试验中得到充分验证,在现场巷道支护应用中效果良好,研究成果为约束混凝土支护设计提供了依据

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

利用Gleeble-3800热模拟实验机研究了工业纯钛TA2的热变形行为.变形温度为750~1000℃，步长50℃，应变速率分别为0.01、0.1、1和10 s-1.实验结果表明，TA2在热压缩变形过程中发生了加工硬化以及动态回复、动态再结晶.随着变形温度的降低和应变速率的增加，流变应力逐渐增加.为了准确预测TA2的高温流变行为，基于实验数据和双曲正弦Arrhenius模型构建了考虑应变影响的本构方程，本构方程中材料常数α、n、Q、lnA与应变之间存在6阶多项式关系.本文所提出考虑应变影响的本构方程可以用于研究工业纯钛TA2的高温流变行为

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

《教育技术学导论》教学大纲 《教育传播学》 《教育技术学研究方法》 《学习科学与技术》 《教学系统设计》 《创新思维与创新方法》 《摄影技术基础》 《摄像技术》 《计算机网络》 《数据库原理与应用》 《面向对象程序设计》 《数据结构》 《创意美术基础》 《构成设计》 《普通话》 《平面设计与二维动画制作》 《三维建模与动画设计》 《电视节目编导与制作》 《非线性编辑》 《专业英语》 《虚拟现实技术教育应用》 《教育软件工程》 《信息技术课程教学法》 《现代教育技术装备与环境》 《教育评价与测量》 《中小学 STEAM 教育与创新教育》 《产品设计》 《模拟电路与数字电路》 《培训方案与课程设计》 《模块化编程与传感器应用》 《知识管理与绩效技术》 《数字音频技术》 《中小学创意课程开发与实践》 《数字影视创作》 《人工智能概论》 《教育技术前沿》教学大纲 《智慧教育与智慧校园》 《现当代文学经典鉴赏》 《中国文化概论》教学大纲 《东西方文化与礼仪》 《健康体适能》

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3线性方程组 1.3.1数域K上的线性方程组的初等变换 举例说明解线性方程组的 Gauss消元法。 定义(线性方程组的初等变换)数域K上的线性方程组的如下三种变换 (1)互换两个方程的位置 (2)把某一个方程两边同乘数域K内一个非零元素c; (3)把某一个方程加上另一个方程的k倍,这里k∈K 的每一种都称为线性方程组的初等变换。 容易证明,初等变换可逆,即经过初等变换后的线性方程组可以用初等变换复原。 命题线性方程组经过初等变换后与原方程组同解