第五讲大数定律与中心极限定理 内容提要 (1)依概率收敛(定义及判断) (2)Chebyshev不等式(计算及应用) (3)大数定律(Chebyshev大数定律, Bernoul li大数定律 Khinchine大数定律) (4)中心极限定理(Lindeberg--levy中心极限定理, De Moivre-Laplace-中心极限定理,近似计算)

第二章数列的极限与常数项级数 第一节数列的极限 一、数列及其简单性质 二、数列的极限 三、数列极限的性质

7.4随机变量的数字特征 7.4.1高散型随机变量的数学期望和方差 7.4.2连续型随机变量的数学期望和方差 7.4.3常见随机变量的数学期望和方差 7.4.4随机变量函数的数学期望和方差

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制，并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标，开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象，利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等，获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下，随着总氧含量的降低，钢中氧化物夹杂数量不断减小，其中5～10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显，而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外，极值法和疲劳试验结果表明，总氧含量高时（质量分数为0.0013%），钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大，比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上，且当总氧含量比较低时（质量分数≤0.0010%），实验钢总氧质量分数变化（0.0010%、0.0005%）对钢中最大夹杂物尺寸影响不大

人教版（2012）小学数学二年级下册1 数据搜集整理1 数据搜集整理教案(1)

3模型的数据部分和初始部分 处理模型的数据时,需要为集指派一些成员并且在求解模型之前为集的某些属性指定值。 两个可选部分: 输入集成员和数据的数据部分(Data Section); 为决策变量设置初始值的初始部分(Init Section)。 3.1模型的数据部分 3.1.1数据部分入门

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

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