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深圳大学:《线性代数和概率论》课程教学资源(PPT课件讲稿,概率论)第2讲 随机事件
文档格式:PPT 文档大小:124KB 文档页数:42
第一节随机事件的概念 在科学研究或工程技术中,时常要在相 同条件下重复进行多次试验.经常会遇 到这样的情形:尽管试验是在相同条件 下进行的,但各次试验结果却不相同
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)工程数学第2讲 复变函数
文档格式:PPT 文档大小:186.5KB 文档页数:43
1.复变函数的定义 定义设G是一个复数z=x+iy的集合,如果有一 个确定的法则存在,按照这一法则,对于集合 G中的每一个复数z,就有一个或几个复数 w=u+iv与之对应,则称复变数w是复变数z的函 数(简称复变函数),记作 w=f(Z)
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)工程数学第4讲 基本定理的推广
文档格式:PPT 文档大小:543KB 文档页数:55
定理中的曲线C可以不是简单曲线. 此定理成立的条件之一是曲线C要属于区域 B. 如果曲线C是B的边界,函数f(z)在B内与C上解 析,即在闭区域B+C上解析,甚至f(z)在B内解 析,在闭区域B+C上连续,则f(z)在边界上的积 分仍然有
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)工程数学第5讲 第四章级数
文档格式:PPT 文档大小:271.5KB 文档页数:52
1.复数列的极限设{an}(n=12)为一复数列 ,其中an=an+ibn,又设a=a+ib为一确定的复数 如果任意给定ε0,相应地能找到一个正数 N(a),使|an-aN时成立,则a称为复数 列{an}当n→∞时的极限,记作 此时也称复数列{an}收敛于a
自然场景文本检测技术研究综述
文档格式:PDF 文档大小:969.22KB 文档页数:17
文本检测在自动驾驶和跨模态图像检索中具有极为广泛的应用。该技术也是基于光学字符的文本识别任务中重要的前置环节。目前,复杂场景下的文本检测仍极具挑战性。本文对自然场景文本检测进行综述,回顾了针对该问题的主要技术和相关研究进展,并对研究现状进行分析。首先对问题进行概述,分析了自然场景中文本检测的主要特点;接着,介绍了经典的基于连通域分析、基于滑动检测窗的自然场景文本检测技术;在此基础上,综述了近年来较为常用的深度学习文本检测技术;最后,对自然场景文本检测未来可能的研究方向进行展望
深圳大学:《概率论与数理统计》课程教学资源(PPT课件讲稿)工程数学第6讲 洛朗级数
文档格式:PPT 文档大小:210KB 文档页数:43
一个以z为中心的圆域内解析的函数f(z),可以 在该圆域内展开成z-z0的幂级数.如果f(z)在zo 处不解析,则在z的邻域内就不能用z-z的幂 级数来表示.但是这种情况在实际问题中却经 常遇到.因此,在本节中将讨论在以z为中心 的圆环域内的解析函数的级数表示法
《工业微生物学》课程教学资源(课件讲义)第六章 生产溶剂和有机酸的微生物(6-4)工业微生物育种
文档格式:PPT 文档大小:588.5KB 文档页数:49
生物进化过程中微生物形成完善的代谢调节机制 不会有代谢产物的积累 解除或突破微生物的代谢调节控制 ↓ 目的产物积累 微生物育种的目的方法:突变、体内重组 体外重组(基因工程)
《工程科学学报》:MOF晶体薄膜材料的制备及应用(上海大学、卡尔斯鲁厄理工学院、湖北大学、亚伯大学)
文档格式:PDF 文档大小:1.15MB 文档页数:15
作为纳米技术领域的一种新材料,金属--有机骨架( metal-organic framework,MOF) 薄膜材料( 也称为 SURMOFs) 获得了越来越多研究者的关注. 多种合成方法的不断提出,为大量合成膜厚度、均匀性、形态、甚至维度均可控的 MOF 薄膜材料提供了可能性,并为薄膜材料在更多领域中的应用提供了机会.
《环境工程微生物》课程PPT教学课件:第四章 其它微生物(4.4)原生动物
文档格式:PPT 文档大小:6.07MB 文档页数:35
第四节原生动物 动物一运动、捕食生物 ·原生一最原始、结构最简单 的单细胞动物 Mikroskopische Bilder von Belebtschlamm 称x虫” 形体微小,在10~300mm之间 ,在光学显微镜下才能看见 ,归入微生物范畴
基于CEEMDAN–LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:11
针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明,所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型
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