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天水师范学院:《植物分类学》课程教学资源(PPT课件)第五章 蕨类植物
文档格式:PPT 文档大小:19.28MB 文档页数:109
本章要求学生掌握蕨类植物的一般特征; 了解蕨类各主要类群的特征及蕨类植物的起源和演化;认识常见的代表植物。 重点: 1、蕨类植物的主要特征及其生活史。 2、蕨类植物的分纲(亚门)及各纲(亚门)的主要特征。 3、真蕨纲(亚门)的主要特征及代表植物。 难点: 1、维管植物的概念及维管柱的演化。 2、真蕨纲(亚门)纲的主要特征。 3、卷柏属的生活史。 4、真蕨纲(亚门)孢子囊的发育方式
北京大学:《高等代数》课程(第三版)教学资源(讲义)第七章 线性变换(7.6)线性变换的值域与核
文档格式:DOC 文档大小:66.5KB 文档页数:2
定义6设A是线性空间V的一个线性变换,的全体像组成的集合称为 的值域,用AV表示所有被A变成零向量的向量组成的集合称为A的核,用 A-(0)表示 若用集合的记号则AV={A55∈V},a-(0)={A5=0,5∈V} 线性变换的值域与核都是V的子空间 AV的维数称为A的秩,A-(0)的维数称为A的零度
华南理工大学:《食品生物化学》课程教学资源(PPT课件)第六章 维生素与辅酶
文档格式:PPT 文档大小:4.34MB 文档页数:33
维生素(vitamin)是是参与生物生长发育和代谢所 必需的一类微量有机物质。这类物质由于体内不能合成或 者合成量不足,所以必需由食物供给。已知绝大多数维生 素作为酶的辅酶或辅基的组成成分,在物质代谢中起重要 作用。机体缺乏维生素时,物质vitamin生障碍,引起维 生素缺乏症
输入输出维数不等的多变量系统自校正控制器
文档格式:PDF 文档大小:803.98KB 文档页数:12
本文讨论了输入输出维数不等的线性多变量系统自校正控制器的设计方法。采用了对输出跟踪偏差量和控制输入量进行约束的二次型性能指标,最优控制律特使这一性能指标取最小值。将最优控制律所满足的方程和辅助系统输出的最优预报器有机地结合起来,得到适用于参数估计的方程,进而得到了自校正控制器结构。应用这一控制器所得到的闭环系统,可以跟踪时变的参考信号,并且适用于开环不稳定系统
《生物学信息资源检索方法》第八讲 中文科技期刊全文数据库
文档格式:PPT 文档大小:0.98MB 文档页数:43
一、概况:本站点由江苏省高等教育文献系统与国家科委西南信息中心,重庆维普资讯共同建设,经 重庆维普资讯授权,向江苏省范围内的高等院校提 供服务,包括1989年以来的中文科技期刊全文数据库
《数据把掘概念与技术》第六章(6-1) 聚类概念
文档格式:PPT 文档大小:244KB 文档页数:22
聚类的样本是用度量指标的一个向量表示或 更正式的说法是用多维空间的一个点来表示。 同类中的样本比属于不同类的样本彼此具有 更高的相似性。聚类方法尤其适合用来探讨 样本间的相互关联关系从而对一个样本结构 做一个初步的评价。人们能够对一维、二维 或三维的样本进行聚类分析,但是大多数现 实问题涉及到更高维的聚类
《线性代数》第三章 向量组的线性相关性(3.1)n维向量
文档格式:PPT 文档大小:241.5KB 文档页数:9
定义1n个有顺序的数a1,a2,an所组成的有序数 组 a= (a a2,,) 称为n维向量。数a,a2,…,an叫做向量a的分量,a 称为向量a的第i个分量。若一个向量的分量都为实 数,则称此向量为实向量;若向量的分量为复数, 则称此向量为复向量。本章只讨论实向量。一般我 们用小写黑体字母a,,或带箭头的小写字 母 a表示向量
《并行计算》课程教学资源(讲义)第五章 并行算法的一般设计方法
文档格式:DOC 文档大小:55KB 文档页数:2
1、令n是待排序的元素数,p=2是d维超立方中处理器的数目。假定开始随机选定主元 x,并将其播送给所有其他处理器,每个处理器按索接收到的x,对其np个元素按照≤x 和>x进行划分,然后按维进行交换。这样在超立方上实现的快排序算法如下:
汉译世界学术名著丛书:《罗马十二帝王传》参考书籍PDF电子书
文档格式:PDF 文档大小:3.67MB 文档页数:507
译者序 盖乌斯·苏维托尼乌斯·特兰克维鲁斯 (G aius Suet- nius tranquillus是罗马帝国早期的著名传记体历史作家。 像许多古代学者一样,作者详细地记载了许多别人的故事,却 没有留下关于他自己的事迹。我们现在可据以了解苏维托尼 乌斯生平的资料主要来源于小普林尼的《书信集》。小普林尼 有给苏维托尼乌斯本人的信,在给别人的书信中也有多处提 到苏维托尼乌斯。其次是苏维托尼乌斯自己的《罗马十二帝 王传》(以下简称《帝王传》)和《名人传》,他在记述故事时 偶然也提到自己或自己的亲人
基于局部特征的部分遮挡人耳识别
文档格式:PDF 文档大小:725.92KB 文档页数:6
通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率
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