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定义设A是数域K上一个n阶方阵,g(x)是K上一个m次多项式.如果g(A)=0,则g(x) 称为方阵A的一个化零多项式 Hamilton-Cayley-定理设A是数域K上的n阶方阵,f是A的特征多项式,则f(A)=0. 证明A在C内相 Jordan似于形矩阵J,即有c上可逆阵T使TAT=J显然对任意正 整数k
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第一节 概述 第二节 磺化及硫酸化反应基本原理 第三节 磺化方法及硫酸化方法 第四节 磺化产物的分离 第五节 磺化与硫酸化反应的应用实例
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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
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6.2.3实现频率调制的方法与电路 6.2.3.1实现方法:即直接调频和间接调频。 1、直接调频 直接调频就是直接使振荡器的频率随调制信号成线性关系变化。例如,在一个由LC回路决定振荡频率的振荡器中,将一个可变电抗元件接入回路,使可变电抗元件的电抗值随调制电压而变化。即可使振荡
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第一节国际经济争议解决概述 一,国际经济争议的概念和特征 1,概念 2,特征:争议主体;法律事实的发生;适用法律;争议解决方式 二,国际经济争议的解决方式 协商;调解;国际经济仲裁;国际经济诉讼;ADR解决方式. 三,国际经济争议解决适用的法律:实体法;程序法
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螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺,内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性,制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究,由此获得内锥面自身角度的合理误差范围,以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置,并对检测原理和测量误差进行分析,通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组,并采用基准统一原则,保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算,并据此调整磨削参数,使制造误差合格;后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸,使制造误差均落在控制范围内,保证批量生产的可控性。研究表明,基于某型溢流阀的设计及工艺参数,内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜,对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm;实验验证了误差模型的准确性,所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm,因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿;所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法
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在整群抽样中,如果抽中的群内所含的次级单元个数相 当地多,此时对该群作普查会感到“心有余而不足”。特 别当群内的次级单元差异不大,比较大,这种情形下 对群内所有的次级单元一一访问似乎完全没有必要,一个省 时省钱又省力的念头会在调查者的头脑中油然而生,何不在 抽到的群内再作一定方式的抽样呢?这种在选中的初级单元 中再进行抽样的方法称为二阶抽样。倘若在抽取的次级单元 中又包含许多更次一级的单元,在这些单元中继续抽样就自 然地称为三阶抽样
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针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法
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一.抽样调查的概念 抽样调查是建立在随机原则基础上,从总体中抽取部分单位进行调 查,并概率估计原理,应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种 调查方法。例如,从某地区全部职工当中随机抽取部分职工,以家庭为 单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料,并依据这些资料推断 出全区职工的收支情况,这就是一种抽样调查
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为了降低硬件开销,越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量,同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究,提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑(Swing restored pass transistor logic, SRPL)的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理,结合晶体管传输高、低电平的特性,提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法;然后,采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路,利用MOS管补偿阈值损失的方式,实现异或/同或电路的全摆幅输出;最后,将异或/同或电路融合于全加器结构,结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下,本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能,与文献相比延时降低10.8%,功耗延时积(Power-delay product, PDP)减少13.5%以上
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