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通过对Q235钢退磁试件的拉伸、压缩试验,利用磁记忆在线监测系统实时跟踪记录了不同拉压应力作用下试件表面的磁信号变化特征. 结果表明:拉伸载荷对合成磁场的影响是先减小后增加的,在接近材料屈服强度的0.3倍左右后趋于稳定不变;而压应力引起的合成磁场初期快速下降,之后处于上下波动变化. 通过引入拉压应力所产生的不同应力退磁项,对J-A磁机械效应模型进行了改进,模拟结果与试验数据具有较好的的一致性,可用于拉压不同应力致磁机理的理论解释
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问题的提出 一、数据背后存在着某种规律性 二、最小二乘保证了3条性质——残差和=0,残差与自变量无关、残差与拟合值无关
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Visual Basicmicrosoft是通过 jet数据库引擎 工具来支持对数据库的数据访问能力。Visual Basic6.0提供了两种主要的与数据库引擎接口 的方法:Data控件和数据访问对象(DAO)。 Data控件是比较简单直接的方法,只给出有限 的不需编程而能访问现存数据库的功能,而 DAO模型是全面控制数据库的完整编程接口
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7.1概述 7.1.1影响模拟输出结果的因素 7.1.2模拟模型的输出数据 7.1.3终止型模拟与稳态型模拟 7.2输出结果的置信区间 7.3终止型模拟结果的分析 7.3.1计算逼近法 7.3.2序贯(模拟逼近)法
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随着人类基因组计划的实施,通过基因组测序,蛋白质序列测定结构解析等实 验,分子生物学家提供了大量的有关生物分子的原始数据,需要利用现代计算技 术对这些原始数据进行收集、整理、管理以便于检索使用。而为了解释和理解这 些数据,还需要对数据进行比对、分析,建立计算模型,进行仿真、预测与验 证,因而出现生物信息学,它的出现,极大的促进了分子生物学的发展
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随着硏究者可用的序列与结枃信息的爆炸式增长,生物信息学领域,或更精确地说是计算生 物学领域,在基础生物医疗问题的研究中起着越来越大的作用。计算生物学家面临的挑战, 尤其是由人类基因组计划以及其它测序工作生成的大量数据带来的挑战,将对发现基因和设 计分子模型、定点突变,以及其它有可能发现基因与蛋白质的结构与功能的未知关系的实验 有所帮助
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一、分析观测环境中的归纳学习的一般模型。 二、解释学习机器如何从它所支持的函数集中选择一个近似函数。 三、介绍回归和分类问题的风险函数的概念
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基于面部动态表情序列,针对静态表情缺少时间信息等问题,将空间特征与时间特征融合,利用神经网络在图像分类领域良好的特征,对需要进行细节分析的表情序列进行处理,提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列,引入迁移学习的方法,通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征,降低网络训练中过拟合的危险,并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库,将该方法用于辅助教学评价
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医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据,基于此,提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息(如CT图像)和数值数据(如临床诊断信息)相结合,利用结合的信息自动预测患者的病情,进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建,图像和数值数据作为输入,输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息,有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差;另外,仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据,能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性,实验结果表明,该方法是有效的,它可以提高辅助诊断的准确性
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&7.1 方差分析的必要性与作用 &7.2 方差分析及基本原理 &7.3 多重比较 &7.4 方差分析的数学模型 &7.5 方差分析的基本假定与数据转换 &7.6 方差分析的类型与分析步骤
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