A.海尔企业文化 海尔文化是海尔人的价值观，这个价值观的核心 是创新。它是在海尔十八年发展历程中产生和逐渐 形成特色的文化体系。 海尔文化以观念创新为先导、以战略创新为基础、 以组织创新为保障、以技术创新为手段、以市场创 新为目标，伴随着海尔从无到有、从小到大、从大 到强，从中国走向世界，海尔文化本身也在不断创 新、发展。员工的普遍认同，主动参与是海尔文化 的最大特色

定积分的概念 前一章我们从导数的逆运算引出了不定积 分,系统地介绍了积分法,这是积分学的第一类 基本问题。本章先从实例出发,引出积分学的第 二类基本问题定积分,它是微分(求局部量 )的逆运算(微分的无限求和求总量),然 后着重介绍定积分的计算方法,它在科学技术领 域中有着极其广泛的应用

函教的极值及其求法 由单调性的判定法则,结合函数的图形可知, 曲线在升、降转折点处形成“峰”、“谷”,函 数在这些点处的函数值大于或小于两侧附近各点 处的函数值。函数的这种性态以及这种点,无论 在理论上还是在实际应用上都具有重要的意义, 值得我们作一般性的讨论

4.4.2关于特征向量与特征子空间的一些性质 命题线性变换的属于不同特征值的特征向量线性无关。 证明设A为VK上的线性变换,,2,是两两不同的特征值,(1≤i≤t)是 属于特征子空间V的特征向量,设k,k2,k,∈K,使得k5+k252+…+k5=0,两 边用A作用(i=1,2,…,-1),于是得到方程组

4.1.3线性空间的基与维数,向量的坐标设V是数域K上的线性空间, 定义4.9基和维数如果在V中存在n个向量a1,a2,…,an,满足 （1)、a1,a2,…,an线性无关; （2)、V中任一向量在K上可表成a1,a2,…,an的线性组合,则称a1,a2,,an为V的一组基

本章我们讨论的主要是数据文件。数据文件存储的是程序运行时所用到的数据。在实际应用中,经常涉及到需要重复使用的大量数据,在这种情况下,如果每次都从键盘上输入,一方面造成大量的人力、物力浪费,另一方面又增大了输入出错的可能性。解决这种问题的常用方法是,把待输入的大量数据预先准 确无误地以文件的形式存储到磁盘上,需要用到数据时,从文件中读出即可。同样,我们也可把程序的运行结果存到磁盘上这样既能长期保存数据,又能做到数据共享

第一节不定积分的概念与性质 一问题的提出 二 原函数与不定积分的概念 三 基本积分公式 四不定积分的性质 五小结 六思考与判断题 第二节 换元积分法 (Substitution Rules) 二第一类换元法（凑微分法） 第二类换元法 四小结 五思考与判断题 第三节 分部积分法 (Integration by Parts) 二分部积分法 三小结 四思考与判断题 第四节 有理函数的积分 (Integration of several kinds of Functions) 二有理函数的积分 三三角函数有理式的积分 四简单无理函数的积分 六思考与判断题

Chapter 5-1 局域网概述 (发展、特点、常见的拓朴结构) Chapter 5-2 IEEE802局域网标准 Chapter 5-3 局域网介质访问控制 介质访问控制 CSMA/CD Token Chapter 5-4 局域网组网设备 服务器/客户机(工作站) 集线器、交换机 网卡 Chapter 5-5 以太网技术 Chapter 5-6 令牌环网和FDDI Chapter 5-7 无线局域网 Chapter 5-8 虚拟局域网

3.1 无机化合物的制备方法 高温无机合成 低温合成 高压合成 水热合成 无水无氧合成 电化学合成 等离子体合成 3.2 无机分离技术 溶剂萃取法离子交换分离膜法分离技术 3.3 表征技术 X－射线衍射法 紫外－可见分光光谱法 红外光谱法 核磁共振波谱法 电子顺磁共振波谱法 X－光电子能谱法 热分析法等

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪