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1.1随机事件的直观意义及其运算 一、绪论 数学是研究现实世界中的数量关系和空间形式的科学。 一恩格斯 数学是一种科学语言; 数学是一个有力的工具; 数学是各门科学的基础;

2.1 数字逻辑基础  2.1.1 数制、转换及编码  1）数制的基与权  2）几种进制及其特点  3）不同进制的表示方法  4）不同进制数的转换  5）信息的编码方式  2.1.2 二进制数的算术运算  2.1.3 二进制数的逻辑运算(布尔代数)  2.1.4 逻辑门电路  2.1.5 加法器电路  2.1.6 其它逻辑电路 2.2 微处理器

9-2C,R,Q上多项式的因式分解 9.2.1复数域、实数域上多项式的因式分解 定理(高等代数基本定理)复数域C上任意一个次数≥1的多项式在C内必有一个 根。 这个定理的证明是放在复变函数课程中完成的。 由高等代数基本定理,我们得到C[x]内多项式的因式分解的重要结论: 命题C[x]内一个次数≥1的多项式p(x)是不可约多项式的充分必要条件为它是一次 多项式。 证明在任一数域K上的一次多项式f(x)都是K[x]内的不可约多项式(因为 (f(x),f(x)=1)。现在假设p(x)是C[x]内的一个不可约多项式

以全尾砂充填膏体为研究对象,利用四叶桨式旋转式流变仪测试质量分数为69%~81%的充填料浆的流变特征及其参数,采用赫谢尔-布尔克莱模型回归得出料浆在剪切速率为0~120 s-1条件下的流变模型.结果表明:质量分数为69%~81%的料浆流变模型为屈服伪塑性体,质量分数为81%的料浆为宾汉塑性体;流变性能指数n与料浆的质量分数呈线性关系,随质量分数的增大而增大.膏体的临界质量分数为80.91%

交叉表查询是 Access支持的另一类查询 对象。交叉表查询显示来源于表中某个字段 的总结值(合计、计算以及平均),并将它 们分组,一组列在数据表的左侧,另一组列 在数据表的上部。例如,在“零售商店管理信息 系统”数据库的“销售数据记录”表中,如果 希望得到各个销售人员的销售总金额一览表 ,就需要应用交叉表查询来实现。可以看到 ,交叉表查询运行的显示形式,是作为数据 源的表转置后形成的数据表。即,将数据源 表中的某一字段数据作为交叉表查询的字段 名,某几个字段数据作为分类汇总的依据, 某一个字段数据被汇总计算后显示在各自的 字段下

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

试验资料可分为两种类型,即数量性状资料和质量性状资料。对于 质量性状资料往往难于用数量水平表示,而只能用某种属性性状出现的次数表示。例 如将有芒白粒小麦与无芒红粒小麦杂交,在后代会出现有芒白粒、有芒红粒、无芒白 粒、无芒红粒等植株类型,每一种类型代表一种属性。对于每一种类型的个体,表达 其属性程度,用量值很难测定,而统计各种类型出现的次数却显然是合理而又方便 此外,数量性状有时也能用次数表示

本书精选了高等数学与线性代数共1200多道题·分为例题和习题两部分编写而成，这些题目大多选自历年各高校的研究生入学试题及全国统考试题，类型全面，覆盖面广，信息量大我们假定读者手中已有一套高等数学与线性代数的教材，因而在每节的开头只列出内容要点，或列出一些很重要的但不易记往的公式.各种类型问题的解题方法和技巧将有层次地贯率于整节的例题之中，以此为读者提供切实有效的指南.每节后面都有相应数量的习题.供读者通过自己动手解题来掌握要领，触类旁通，提高解题的能力.在书的末尾、给出了数学（一）至数学（五）的五套摸拟试题·供读者自我检验.左上角标有“△”记号者，表示该题为全国统考试题本书除作为硕士生入学考试的应考指南外，也可作为工科院校(包括电大、夜大、业大、职大等)学生学习高等数学和线性代数的教学参考书

在群智感知（mobile crowd sensing，MCS）数据收集过程中，任务参与者的恶意行为能够显著降低感知结果的真实性.为解决此问题，提出了一种参与者信誉度感知的数据收集机制，通过意愿程度和数据质量分析信任状态、量化历史信誉度，进而，根据逻辑回归模型动态更新参与者当前信誉度.同时，为准确衡量感知数据可信程度，利用剩余可发送时间和移动设备剩余能量将参与者分为直接发送和间接转发两类，从而在多任务并发场景下，服务器根据结果合理地选择任务参与者，达到准确可靠收集感知数据的目的.结果表明所提出数据收集机制能大幅度提升感知任务实时性，显著提高感知数据质量，有效降低服务器总奖励开销