针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

第一条为了规范非货币性资产交换的确认、计量和相关信息的 披露,根据《企业会计准则—基本准则》,制定本准则。 第二条非货币性资产交换,是指交易双方主要以存货、固定资 产、无形资产和长期股权投资等非货币性资产进行的交换。该交换不 涉及或只涉及少量的货币性资产(即补价) 货币性资产,是指企业持有的货币资金和将以固定或可确定的金 额收取的资产,包括现金、银行存款、应收账款和应收票据以及准备 持有至到期的债券投资等。 非货币性资产,是指货币性资产以外的资产

多细胞有机体的发育一般始于单个细胞,即看上去匀 质的受精卵。 个体发育时,简单的、无定型的物质逐渐多样化,自 发地形成有机体。 ·雄性生殖细胞中的遗传信息和卵细胞内携带信息的结 构赋予有机体自我复制的能力, 然而,来自雌雄生殖细胞的DNA信息含量显然无法储 存建造有机体高度复杂的结构的全部蓝图, 例如,人脑的突触连接就有1018-1024之多, ·大大超过了人类基因组1012碱基对的数量。 ·现代发育生物学认为, ·动物的发育与分化的调控 是通过基因表达的时空顺序以及细胞间的相互作 用来实现的

人类生活在地球大气层的底层,人类社会的所有活动无不受其影响。气象科学(简称气象学 的英文单词 meteorology源于希腊文 meteors和 logos,意为“上空的”和“推理”。因此,传统 意义上气象学主要是研究大气中各种天气现象发生、发展规律的科学 气象学经历了一个漫长的发展历史。从古代的神话迷信到千百年来的感性知识,直到1851年英 国格莱舍首先用电报传送的气象观测资料绘制出第一张地面天气图,气象学才开始了近代科学探索 的历史。在18、19世纪,气象学附属于地理学,是作为其一个分支而存在的。到20世纪初,气象 学从地理学分出,逐渐发展成为地球科学中的一个大分支

我叫 Robert Rubin。在这一讲中，我们将学习获得知情同意的要素和步骤。其中，我们 将回顾定义，着重谈一下涉及的步骤，指出可能会出现的特殊情况，并让大家理解知情同意 的内容。最后谈一下文件的保存。 我们使用的知情同意的定义来源于 ICH。其中知情同意被定义为一个过程，即某个人通 过这个过程在了解了试验的所有相关信息之后，自愿表达他或她参加该项试验的意愿。我要 强调其中两个词语： \过程\和\自愿\。知情同意由书面的、签有姓名和日期的知情同意书 来证明。过程和文件一样，甚至更加重要，但这两个基本条件均应具备

We b M e t h o d s公司开发了支持企业间贸易的软件，以期从电子商务中利润最丰厚的领 域—企业间的电子商务 —盈利。华尔街的专家认为现在正是开发企业间电子商务软 件的企业上市的最佳时机。总部设在弗吉尼亚州费尔法克斯市的 We b M e t h o d s公司是澳大 利亚人菲力浦·梅里克（ Philip Merrick）创建的，它的客户都很有名，如 F M C公司、邓 白氏公司（ Dun & Bradstreet）等。公司的软件产品解决了企业在因特网上交换信息所遇 到的难题，它用一种特殊的页面编码协议 X M L来支持企业彼此交换发票和存货等信息

C．S．皮尔士是实用主义的鼻祖，其真理观在思想史上别具一格、意义深远,但通常遭遇不少误解。皮尔士的真理观直接源自其作为指号学一部分的逻辑学，皮尔士从实用主义的认知原则出发，得出了真理是信念的确定这一判断，进而将真理视为一种逻辑探究的过程。这种观点启发了波普的证伪论，而皮氏采用的指号学三维分析法突显了社会实践的重要性，也只有在人类实践的历史发展过程中，真理本身存在着的逻辑性、过程性与社会性才会统一起来

到目前为止，我们讨论了连续时间周期信号的频谱（CTFS）、连续时间非周期信号的频谱（CTFT）及非周期序列的频谱(DTFT)，本章主要讨论周期序列的傅里叶级数（DFS)及其性质、有限长序列的傅里叶变换(DFT)的性质、有限长序列的傅里叶变换与周期序列的傅里叶级数的关系。有限长序列的离散傅里叶变换不仅在理论上十分重要，而且还存在快速算法，因此，离散傅里叶变换在数字信号处理中起着核心作用。 6.1 有限长序列与周期序列的关系 6.2 导出周期序列傅里叶级数的各种途径 6.3 常用周期序列的傅里叶级数 6.4 离散傅里叶变换 6.5 DFS与DFT的性质 6.6 离散傅里叶级数分析法 6.7 有限长序列的ZT、DTFT及DFT的相互表示 6.8 利用DFT逼近CTFT

通过本课程的学习，使学生建立线性离散系统控制理论的基本概念，掌握线性离散系统分析和设计的一般规律。使学生能够利用脉冲传递函数对离散系统的稳定性、稳态误差、动态性能进行分析，实现对离散系统的设计。本课程还要求学生掌握非线性控制系统的基本内容，掌握非线性控制系统的特点，非线性特性的线性化，非线性特性对系统的影响，利用相平面法及描述函数法对非线性系统进行分析。本课程的学习将为后续课程的学习打好基础，也为学生以后从事实际工作和科研奠定一定的理论基础。教学重点、难点：1、线性离散系统控制理论的基本概念，信号的离散化与信号保持器，Z变换定理。2、闭环脉冲传递函数的求取，系统动、静态特性的分析。3、离散系统的设计（串联模拟校正，最少拍系统的设计）。4、非线性控制系统的特点，非线性特性的线性化，非线性特性对系统的影响。5、非线性系统的描述函数分析；6、相轨迹的绘制与分析。奇点及奇线的分析与确定，自激振荡存在性及自振参数的确定

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向