目前,共培养技术已经被很多学者用于体外生理及病理模型、组织工程、细胞分化研究,为药物研发(包括中药研发)药物分析以及药物作用机制及部位等研究热点。对有关细胞共培养方法的研究进行综述,总结各种方法的优点和不足,以促进细胞培养方法的不断改进,从而建立更加接近人体的多种细胞共培养体系,甚至模拟人体内循环的体外模型

第五章结构化程序设计概论 一、学习目标 1.熟悉数据的基本概念,掌握数据的表示方法 2.熟悉代码的基本概念,掌握代码的控制方法 3.熟悉算法的基本概念,了解算法、程序与代码的关系 4.掌握结构化程序设计的一般方法 5.了解问题规模与程序控制结构之间的关系 6.掌握程序测试的基本方法与手段 7.了解代码优化的基本策略

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

第三章一维搜索方法 一、概述 搜索区间的确定 二、一维搜索的试探方法 -黄金分割法 三、一维搜索的插值方法 牛顿法(切线法) 二次插值法

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

直接利用基本积分表和分项积分法所能计算的 不定积分是非常有限的,为了求出更多的积分,需 要引进更多的方法和技巧本节和下节就来介绍求积 分的两大基本方法换元积分法和分部积分法。 在微分学中,复合函数的微分法是一种重要的 方法,不定积分作为微分法的逆运算,也有相应 的方法。利用中间变量的代换,得到复合函数的 积分法换元积分法。通常根据换元的先后, 把换元法分成第一类换元和第二类换元

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性

线性网络的一般分析方法 电阻电路分析方法: 一、等效变换—求局部响应 二、一般分析方法—系统化求响应 三、网络定理

第一节为什么要学习教育研究方法? 第二节教育研究方法有哪些特点 第三节教育研究有哪些类型? 第四节教育研究的一般过程

第三章线性网络的一般分析方法电阻电路分析方法: 一、等效变换求局部响应 二、一般分析方法—系统化求响应 三、网络定理