第一节对弧长的曲线积分 一、对弧长的曲线积分的概念与性质 二、对弧长的曲线积分的计算法 三、小结 第二节对坐标的曲面积分 一、对坐标的曲面积分的概念与性质 二、对坐标的曲面积分的计算方法 三、两类曲面积分之间的关系 第三节格林公式及其应用 一、格林公式 二、平面上曲线积分与路径无关的条件 三、二元函数的全微分求积 四、曲线积分的基本定理 第四节对面积的曲面积分 一、概念的引入 二、对面积曲面积分的概念与性质 三、对面积曲面积分的计算方法 第五节对坐标的曲面积分 三、两类曲面积分之间的关系 第六节高斯公式通量与散度 一、高斯公式 二、简单应用 三、物理意义——通量与散度 第七节 斯托克斯(Stokes)公式环流量与旋度 一、斯托克斯公式 三、环流量与旋度

第一节概述 基本概念 特点 疾病发生后进行 分成病例组与对照组 暴露是由研究对象从现在对过去的回顾 由果推因 分析暴露与疾病的联系 第二节 病例对照研究的类型 (一)病例与对照不匹配 (二)病例与对照匹配 第三节实例 年轻女性阴道腺癌与母亲妊娠期服用乙烯雌酚的关系 研究背景 研究步骤 研究结果 第四节病例对照研究的实施 一、提出假设 二、选择适宜的对照形式 三、病例与对照的来源与选择 四、样本含量的估计 五、资料的来源与收集 第五节 资料整理与分析 均衡性检验 计算OR 分层分析与多因素分析 推论因素与疾病关联 第六节 偏倚及其控制 1.选择偏倚 2.信息偏倚 3.混杂偏倚

1.2 Access2003的基本对象 1.2.1 Access2003的数据库对象 1.2.2 Access2003的数据表对象 1.2.3 Access2 2003的查询对象 1.2.4 Access2 2003的窗体对象 1.2.5 Access2003的页对象 1.2.6 Access2003的报表对象 1.2.7 Access2003的宏对象 1.2.8 Access2003的模块对象

从本章起将进入面向对象程序设计学习的实质阶 段,是面向对象的第一个重要特性一封装性。 封装(Encapsulation)是面向对象程序设计最 基本的特性,把数据(属性)和函数(操作)合成一 个整体,这在计算机世界中是用类与对象实现的。本 章将引入C++的类(class)和对象(object)的概念 ,建立“函数也可以是数据类型的成员”的思想。 下面对类和对象的概念再进行说明: 类是对现实世界中客观事物的抽象描述,将具有 相同属性的一类事物称为某个类,例如将在路上跑的 各种各样的汽车抽象出它们相同的属性,称为汽车类 ,而宝马汽车是汽车类的一个实例,宝马就是对象

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

为提高冷轧带钢六辊轧机辊系的稳定性,目前常采用轧辊偏移方法.本文通过ABAQUS有限元软件建立辊系-轧件一体化耦合模型,对不同轧辊偏移辊系进行受力分析,揭示了不同轧辊偏移条件对六辊轧机板形调控特性的影响规律.结果表明,中间辊正向偏移轧制时,工作辊弯辊力对二次凸度调控功效最好,对四次凸度影响较大;在四种偏移方式条件下,中间辊弯辊力在0~300 kN范围内对带钢二、四次凸度调控功效基本相同;中间辊正向偏移轧制时,中间辊弯辊力在300~500 kN范围内对带钢二次凸度调控功效最好;工作辊正向偏移轧制时,中间辊弯辊力对四次凸度影响较大;不同轧辊偏移条件下中间辊窜辊对带钢二次凸度调控趋势基本相同,且负窜辊对二次凸度的调控功效优于正窜辊,工作辊正、反向偏移轧制条件下中间辊窜辊对四次凸度影响较大

 三个世界: 面向对象的建模  面向对象原则  类：对象程序静态的结构  对象：运行时刻的结构  对象创建：从类到对象  对象引用：对象串起来

一． 单项选择题 1.A 2.D 3.D 4.A 5.D 6.D 7.C 8.D 9.A 10.A 11.B 12.A 13.A 14.A 15.C 16.C 17.B 18.A 19.A 20.B 21.D 22.A 23.A 24.D 25.C 26.A 27.B 28.B 29.A 30.C 31.A 32.D 33.C 34.A 35.D 36.A 37.C 38.C 39.A 40.A 41.A 42.B 43.C 44.A 45.A 46.B 47.A 48.C 49.B 50.B 二． 判断题 1.错 2.错 3.错 4.错 5.错 6.错 7.对 8.对 9.对 10.对 11.错 12.对 13.对 14.错 15.对 16.对 17.错 18.对 19.错 20.对

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

对策论 对策是有厉害冲突的各方所分别采取的决策. 对策论,亦称为博弈论,研究具有对抗、竞争、冲突性质的 问题 最早利用数学方法来研究对策论的是数学家E. Zermelo,他于 1912年发表了论文《关于集合论在象棋对策中的应用》.1944 年, Von Neumann和O. Morgenstern总结了前人关于对策论 的研究成果,合著了《对策论与经济行为》(Theory of Games and Economic Behavior)一书,使得对策论的研究开 始系统化和公理化,并具有了深刻的经济背景.1994年,在对 策论研究中作出突出贡献的Nash, HarsanyiSe和获得诺贝尔经济学奖