高斯公式:=Pdydz+dx+ Rdxdy. 简要证明设Ω是一柱体,下边界曲面为1:z=z1(x,y),上 边界曲面为2:=2(x,y),侧面为柱面3;Σ1取下侧,Σ2取上侧, Σ3取外侧. 根据三重积分的计算和对坐标的曲面积分的计算得

本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的

插值 问题的提出: 不少实际问题不但要求在节 点上函数值相等,而且 还要求它的导数值也相等(即 要求在节点上具有一阶光 滑度),甚至要求高阶导数也相 等,满足这种要求的插值 多项式就是埃尔米特 ( Hermite)插值多项式。下面只讨 论函数值与导数值个数相等的 情况

一、引例 某城市交通管理部门为了制定四条单行道交通流量控制方案,给出如下的每天交通高峰时路段交通流量图

煤矸石堆积 煤矿采煤时,会产出无用废料—一—煤矸石。在平原地区 煤矿不得不征用土地堆放矸石。通常矸石的堆积方法是: 架设一段与地面角度约为B=25的直线形上升轨道(角 度过大,运矸车无法装满),用在轨道上行驶的运矸车将矸 石运到轨道顶端后向两侧倾倒,待矸石堆高后,再借助矸石 堆延长轨道,这样逐渐堆起如下图所示的一座矸石山来。 现给出下列数据

一、填空题(每空1分,共20分) 1.11110,010002.4;3.2,上限阀值电压,下限阀值电压; 4.Qn+1=Qn+1=Qn+KQ;5.模数,数模;6.1,0; 7.时序逻辑电路,组合逻辑电路;8.高,并联使用; 9.与,或;10.只读,随机存取

例求下类平面曲线的弧长 1.曲线y=n(-x2)相应于0sx≤的一段 2.心形线r=a(1+cos)的全长(a>0) 3.摆线{x=1-cost0sts2的一

1.区域等概念 邻域U(P,8)={P|PP|<8},内点,边界点,开集,(开)区 域闭区域,边界点,有界点集,有界(开或闭)域,n维空间{(x1,x2, …,xn)},它的点及坐标x,n维空间中两点P(x1,x2,…,xn)与Q (y,y,…y)间的距离 y2-dta 等简单概念(叙述略,见教材)

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

平差易（Power Adjust 2005，简称 PA2005），它是在 Windows 系统下用 VC 开发的 控制测量数据处理软件，也是南方测绘 PA2002 的升级产品。它一改过去单一的表格 输入，采用了Ｗindows 风格的数据输入技术和多种数据接口（南方系列产品接口、 其他软件文件接口），同时辅以网图动态显示，实现了从数据采集、数据处理和成 果打印的一体化