第五章数组 一、数组概念 二、一维数组 三、二维数组及多维数组 四、字符数组和字符串

一、一组变量,名字相同,数据类型相同,用下标(索引-Index)来区分。例如:a(0),a(1),…,a(n)H称为数组a的成员(元素、下标变量) 二、两种类型的数组: 1 静态数组:成员数量不变 2 动态数组:成员数量可变

一、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。 二、明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 三、描述数据挖掘技术的起源。 四、了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步骤。 五、解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 六、建立数据仓库和数据挖掘之间的联系

一、各种常用记数制和编码以及它们相互间的转换; 二、二进制数的算术运算和逻辑运算;符号数的表示及补码运算; 三、二进制数运算中的溢出问题 §1.1 概述 §1.2 计算机中的数制 §1.3 无符号二进制数的运算 §1.4 带符号二进制数的运算 §1.5 二进制编码 §1.6 计算机中常用数据单位

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制，并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标，开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象，利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等，获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下，随着总氧含量的降低，钢中氧化物夹杂数量不断减小，其中5～10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显，而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外，极值法和疲劳试验结果表明，总氧含量高时（质量分数为0.0013%），钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大，比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上，且当总氧含量比较低时（质量分数≤0.0010%），实验钢总氧质量分数变化（0.0010%、0.0005%）对钢中最大夹杂物尺寸影响不大

第九章数模与模数转换电路 9.1D/A转换器 一D/A转换器的基本原理 对于有权码,先将每位代码按其权的大小转换成相应的模拟量,然后将这些模拟量相加,即可得到与数字量成正比的总模拟量,从而实现了数字/模拟转换

第11章 Visual FoxPro数据表 11.1数据表的概念 11.2建立数据表 11.3浏览数据表 11.4编辑表中数据 11.5修改数据表结构 11.6定制表

一、数秒至数分钟(脑、脑干、高位脊髓、心脏、主动脉和大血管) 二、数分钟至数小时(硬膜外、下血肿、血气胸、肝脾破裂、骨盆骨折、大量失血) 三、数天至数周(感染、MODS) 四、黄金时间:强调急诊救治的重要性,在创伤后的数小时内成功的处理患者,可以使患者的死亡率、致残率将至最低