1微积分的起源:牛顿与莱布尼兹 讲到微积分,最要紧的两个人是牛顿(Issac Newton,1642-1727)跟莱布尼 兹(Gottpied Leibniz,1646-1716),微积分就是他们发现的.关于牛顿,有兴 趣的是他做这个工作是在学生的时候,也许比你们的岁数还要小,那个时候, 也就是17世纪那个时候,欧洲瘟疫很厉害,欧洲死了很多人他在英国剑桥 大学,因为瘟疫的关系,学校放假了,他就回家在家里做关于微积分的这些 工作.莱布尼兹是一个各方面都非常优秀的人数学是他的兴趣的一部分

一、教学目的与要求 目的：管理信息系统是一门综合了管理科学、信息科学、系统科学、计算机 科学和通信技术等的新兴学科。管理信息系统引用其他学科的概念，把它们综合 集成为一门综合集成为一门系统性的学科。它面向管理，利用系统的观点，数学 的方法和计算机应用三大要素，形成自己独特的内涵，从而形成系统型、交叉型 与边缘型的学科

中间包是钢水流入结晶器的最后一个冶金容器,它对铸坯质量有重大影响。为减少铸坯中的夹杂物,必须改善钢水在中间包内的停留时间分布和流动状态,使夹杂物充分上浮分离。 本文用水力学模型和光电示踪法,研究了中间包流量、液面高度、挡墙形式和钢流注入方式等对平均停留时间和流动状态的影响,指出了中间包液面高度对平均停留时间影响最为显著,而挡墙的作用在于改善了钢水流动的轨迹

一、教学目的 让学生了解女性生殖系统及其生理,掌握月经周期的神经内分泌调节,为学习妇科疾病打下基础

膏体充填为矿产资源的深部开采及可持续发展提供了安全、绿色、高效的技术保障，已成为矿业领域的研究热点和发展趋势之一。全尾砂膏体流变学是膏体充填全套工艺流程的重要理论基础，深刻影响着膏体充填技术的发展。本文从膏体的内涵出发，系统性地论述了膏体流变学研究的必要性、特殊性及复杂性。并以膏体流变实验结果为基础，分析了全尾砂膏体的典型流变特性及最新研究成果。总结了常用的屈服型非牛顿流体流变模型，并探讨了常用流变本构方程对膏体料浆的适用性，对其实际应用提出合理建议。同时对膏体流变特性的关键影响因素进行了概述。根据膏体流变学的研究现状，归纳总结并提出了膏体流变学研究的重点与难点，指出现阶段膏体流变学须从测试标准、本构方程、微观机理及工程应用等方面深入研究

有教师参与的教学过程,看看你都能做些什么,这不仅可以考验你的设计技能,让你更进 步地认识教学策略的学习成分,而且还可以为第10章的形成性评估过程,提供了一个确 定的、可复制的评估产品。 概念 传递系统和媒体选择 在教学设计过程的这个阶段,已经选择了传递系统,开发了教学策略,包括内容的分 块和顺序化、学习成分、学生分组和试验性的媒体选择

普通昆虫学实验是理论联系实际的重要方式之一。为保证实验顺利进行和养成良好的工作习惯,学生必须遵守下列规则: 1、对实验内容的理解程度是实验能否顺利进行的关键。因此,在实验前,必须详细阅读实验指导,了解实验内容、原理、操作步 骤与方法以及注意事项等,准备好必要的物品和文具等

1 经济学家的忠告 某日，一位总经理向一位经济学家请教经营之道。 经济学家：头一条，一定要把利润作为首要目标。 总经理：这我知道，我办这个企业正是为了赚钱。 经济学家：第二条，一定要做到 MR = MC。 总经理：不就是有赚头就干吗?这我也知道，我一直就是这么干的。 经济学家：第三条，一定要做到 MRP＝ME。 总经理：是不是雇员不称职就炒他的鱿鱼?这我也知道，我已经炒了好几个。 经济学家：就这些

基于非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓连接薄板搭接部分的力学特性，其中虚拟材料的材料参数用复模量表示，可直接生成复刚度矩阵以表示搭接部分的刚度及阻尼特性，省却了常规建模中生成结合部阻尼矩阵的步骤，在保证模型精确性的基础上简化了建模流程，以此建立了螺栓连接薄板结构的半解析模型并对其进行了动力学分析。首先描述了建模理念，将虚拟材料分别假定了三种复模量非均匀分布形式模拟螺栓搭接部分的力学特性，提出用反推辨识技术确定虚拟材料储能模量与耗能模量的方法。接着，基于能量法并用正交多项式假定模态，推导了螺栓连接薄板的半解析分析模型，并创新性地给出了求解半解析模型任意锤击点与拾振点处频响函数的公式。最后，以一个具体的螺栓连接薄板结构为对象进行了实例研究，结果表明：用所创建的半解析模型计算出的各阶仿真固有频率与实验测得的各阶固有频率的误差均在5%以内，计算得到的各阶仿真模态振型以及频响函数曲线与实测值均较为接近，从而证明了利用复模量非均匀分布的虚拟材料模拟螺栓搭接部分可有效简化螺栓结合部建模，亦可达到较高的仿真计算精度

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能