在客观世界中普遍存在着变量之间的关系.变 量之间的关系一般来说可分为确定性的与非 确定性的两种.确定性关系是指变量之间的关 系可以用函数关系来表达的.另一种非确定性 的关系即所谓相关关系.例如人的身高与体重 之间存在着关系,一般来说,人高一些,体重要 重一些,但同样高度的人,体重往往不相同.人 的血压与年龄之间也存在着关系

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

5.1 非周期序列的傅里叶变换 5.2 非周期序列傅里叶变换的性质 5.3 非周期序列傅里叶变换与Z变换的关系 5.4 离散时间系统的频率特性 5.5 离散时间系统的频域分析 5.6 序列的希尔伯特变换 5.7 因果序列频谱的实部与虚部的约束关系 5.8 线性位不变全通系统和线性位不变因果稳定

3.1 PCSS实验与理论研究现状 3.2 半导体材料的光吸收机理 3.3 高偏置电场下载流子分布规律的实验结论 3.4 高偏置电场下载流子散射机制 3.5 GaAs PCSS的线性物理机制 3.6 GaAs PCSS的非线性物理机制

概述 幅度调制（线性调制）的原理 线性调制系统的抗噪声原理 非线性调制（角调制）的原理 调频系统的抗噪声原理 各种模拟调制系统的比较 频分复用（FDM）技术

幅度调制属于线性调制,它是通过改变载波的幅度,以实现调制信号频谱的 平移及线性变换的。使高频载波的频率或相位按调制信号的规律变化而振幅保持 恒定的调制方式,称为频率调制(FM)和相位调制(PM,分别简称为调频和调相

4.1 信号的正交分解与傅里叶级数 4.2 信号的频谱 4.3 傅里叶变换的性质 4.4 线性非时变系统的频域分析 4.5 傅里叶变换计算机模拟举例

5.1 幅度调制（线性调制）的原理 5.2 线性调制系统的抗噪声性能 5.3 非线性调制（角度调制）的原理 5.5 各种模拟调制系统的比较 5.6 频分复用(FDM)

4.1 概述 4.2 幅度调制（线性调制）的原理 4.3 线性调制系统的抗噪声性能 4.4 非线性调制（角调制）的原理 4.5 调频系统的抗噪声性能 4.6 各种模拟调制系统的性能比较 4.7 频分复用(FDM)

1、假设有两个按元素值递增有序排列的线性表A和B,均以单链表作存储结构, 请编写算法将表A和表B归并成一个按元素非递减有序(允许值相同)排列的 线性表C,并要求利用原表(即表A和表B)的结点空间存放表C。(12分)