认识三种数学模型 微分方程 传递函数 频率特性 学习二种图模型 方块图 信号流程图 为物理系统建立数学模型

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

1. 1 数据处理及数据管理 1.1.1、信息与数据 1.1.2、数据处理及数据管理 1. 2 数据库系统组成 1.2.1 组成数据库系统的5个主要部分 1.2.2 数据库系统对软、硬件要求 1.2.3 数据库系统的特点 1.3 数据模型（Data Model） 1.3.1 实体联系模型（ER模型） 1.3.2 数据模型 1.3.3 关系具有的性质 1.3.4 关系运算

一、被控对象的动态特性 二、数学模型的几个概念 三、研究和建立数学模型的目的和作用 四、单输入单输出过程常见的数学模型 五、有自平衡能力和无自平衡能力的概念

1 E-R模型 2 数据库设计概述 3 需求分析 4 概念模型设计 5 逻辑模型设计 6 物理模型设计 7 运行与维护

1.1 亚原子粒子 Subatomic particles 1.2 波粒二象性 — 赖以建立现代模型的量子力学 概念 Wave-particle duality — a fundamental concept of quantum mechanics 1.3 氢原子结构的量子力学模型 — 波尔模型 The quantum mechanical model of the structure of hydrogen atom —Bohr’s model 1.4 原子结构的波动力学模型 The wave mechanical model of the atomic structure 1.5 多电子原子轨道的能级 Energy level in polyelectronic atoms 1.6 基态原子的核外电子排布 Ground-state electron configuration 1.7 元素周期表 The periodic table of elements 1.8 原子参数 Atomic parameters

1.1 亚原子粒子 subatomic particles 1.2 波粒二象性— 赖以建立现代wave-particle duality — a 模型的量子力学概念 fundamental concept of quantum mechanics 1.3 氢原子结构的量子力学模型 the quantum mechanical model of the structure of hydrogen atom— — 波尔模型 Bohr’ model 1.4 原子结构的波动力学模型 the wave mechanical model of the structure of atom 1.5 多电子原子轨道的能级 the energy level of many-electron atoms 1.6 基态原子的核外电子排布 ground-state electron configuration 1.7 元素周期表 the periodic table of elements 1.8 原子参数 atomic parameters

结合方坯连铸机二冷各段的实际情况,采用有限元软件ANSYS建立了传热数学模型,并利用射钉结果修正数学模型中各段的传热系数,提高数学模型的准确性.结果表明,利用修正过的数学模型可以模拟整个铸机的传热凝固过程.根据射钉和数值模拟结果,确定电磁搅拌位置.采用电磁搅拌后,铸坯中心碳偏析和缩孔下降

2.1 基本概念 2.2 采用机理分析法建立状态空间模型 2.3 由传递函数求状态空间模型 2.4 由状态空间模型求传递函数 2.5 采用MATLAB进行模型转换 2.6 非线性系统的线性化 2.7 组合系统

一、计算机网络体系结构及协议的概念; 二、开放系统互连(OSI)参考模型 三、OS模型中各层的功能介绍; 四、TCP/IP协议的体系结构; 五、TCP/IP协议的层次功能介绍; 六、OSI模型与TCP/IP协议模型的比较;