例1:小手柄的数控车床加工 O0001 N10G92X100Z100 N20MO6T01M08; N30Mo3S600 N40G00X32Z2 N50G01Z0F200 N60X-1

定义: 三维实正交群O(3)的有限子群. 第一类点群: 只含转动元素, SO(3)的有限子群, 也称为 固有点群; 第二类点群: 除含有转动元素外,还含有转动反演元素. ■ n阶转动轴: 设点群G是由绕固定轴k 转动生成的n阶群,则 G由Ck(2/n)生成.固定轴k 称为n阶轴. 将元素Ck(2/n)记 为Cn, 群G是由Cn生成的n阶循环群{Cn, Cn 2

Some Properties 1. ∆n is consistent. 2. Γ ⊆ ∆n ⊆ ∆n+1 ⊆ ∆Γ 3. ∆Γ is complete. 4. If ∆Γ ` A then there exists n ∈ N such that ∆n ` A. 5. A ∈ ∆Γ iff ∆Γ ` A 6. ∆Γ is consistent

8.1 M/M/n 损失制 8.2.1 M/M/n 损失制，有限源(M/M/n: N/n/FIFO)

一、频率与频率稳定性 频率 设A是一个事件在相同的条件下进 行n次试验,在这n次试验中事件A发生 了m次。则称m为事件A在n次试验中 发生的频数或频次,称m与n的比值m/n 为事件A在n次试验中发生的频率,记 为fn(A)

实验6FFT算法的应用 实验目的:加深对离散信号的DFT的理解及其FFT算法的运用。 实验原理:N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下: n=0 N k=0 利用旋转因子W=e具有周期性,可以得到快速算法 (FFT)。 在 MATLAB中,可以用函数x=fft(x,n)和=ifft(N)计算 N点序列的DFT正、反变换。 实验内容:

一、多维随机变量的概念 定义3.1设是随机试验E的样本空间,5,i=1,2,,n 是定义在Ω上的n个随机变量。将其构成一个n维有序数组 ξ=(51,52,…,5n) 称为n维随机变量(或称n维随机向量),称为ξ的第i个分量

使用恒应变试样浸泡试验、表面分析技术和电化学测试技术研究了CO2分压对N80钢在模拟CO2驱注井环空环境中应力腐蚀行为的影响。研究结果表明：CO2分压对腐蚀速率的影响存在一个拐点，环境温度为25 ℃时拐点约为1 MPa。当CO2分压小于1 MPa时，由于腐蚀产物膜（FeCO3）成形较慢，覆盖率低，随CO2分压的增高，N80钢的自腐蚀电流密度快速增大；当CO2分压大于1 MPa时，腐蚀产物膜能以较快的速率成形，覆盖率高，CO2分压的进一步增高反会使得N80钢的腐蚀电流密度降低。CO2溶于模拟环空溶液中会使溶液pH持续下降，促使N80油管钢在环空环境下发生应力腐蚀开裂。N80钢在CO2注入井环空环境中的应力腐蚀开裂机制是阳极溶解和氢脆共同作用的混合机制。应力腐蚀裂纹在萌生阶段局部阳极溶解作用（点蚀）为主导，该作用下CO2分压为1 MPa时应力腐蚀裂纹最易萌生；在应力腐蚀裂纹生长阶段氢脆作用更强，这种作用导致CO2分压更高时应力腐蚀裂纹更容易生长，应力腐蚀敏感性进一步提高

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

Problem set 2 Solutions Due: Monday, February 14 at 9 PM Problem 1. Use induction to prove that n/n for alln olution. The proof is by induction on n. Let P(n) be the proposition that the equation Base case. P(2 )is true because Inductive step. Assume P(n)is true. Then we can prove P(n +1)is also true as follows