针对设计模式识别结果的假阴性问题与重叠问题,为提高设计模式实例恢复的精确性,提出一种形式化上下无关文法关系驱动的设计模式检测方法.依据设计模式实例中的参与者属性及其关系,以形式化可视化语言描述模式实例的识别文法.在此基础上,改进该文法检测设计模式实例参与者间的附加关系,并识别共享实例的模式.实验结果表明,新方法不仅减少了模式实例的假阴性结果,还解决了模式实例识别的重叠问题,与其他检测方法的精确度、召回率及F-score指标比较,新方法取得了较好的效果

研究了一类不确定离散时间系统的鲁棒H∞预见控制问题.其中采用一种新的方法构造扩大误差系统,避免对时变的系数矩阵取差分,从而成功构造简化的扩大误差系统.然后针对所求得的不确定系统的扩大误差系统,通过引入带有预见作用的状态反馈,研究鲁棒H∞保成本控制问题,得到确保鲁棒H∞控制器存在的充分条件及H∞状态反馈控制器的设计方法.该条件可以通过求解一个线性矩阵不等式优化问题而实现.所得控制器回到原系统就得到带有预见作用的最优预见控制器.而且,通过引入积分器,实现闭环系统对目标值信号的鲁棒无静差跟踪.最后的数值算例说明了本文理论的有效性

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

金属增材制造技术是一种短流程、近终形的新型材料成形技术.在金属增材制造技术中, 设备是载体, 材料是关键, 工艺是基础, 三者是影响金属增材制造技术发展的关键因素.本文通过对具有代表性的金属增材制造技术的特点进行总结, 分析了设备、材料和工艺之间的关系以及三者在金属增材制造技术中的重要作用; 综述了金属增材制造设备的原料供给系统、成形系统和控制系统的研究现状; 总结了金属增材制造材料中钛合金、镍合金、铝合金和钢铁材料的典型组织特点和力学性能; 论述了金属增材制造工艺参数对残余应力、孔洞、精度和组织的影响; 指出了目前金属增材制造技术在设备方面存在设备成本高、产品成形尺寸受限、成形效率低等问题, 在材料方面存在生产成本高、适用性差等问题, 在工艺方面存在参数匹配困难、热积累严重等问题; 从降低设备和材料成本、扩大产品成形尺寸范围、提高产品精度和成形效率、拓展材料种类和适用范围、减少工艺参数匹配难度、提升产品质量及综合性能、开发金属增材制造新技术方面展望了金属增材制造技术的发展方向

第二章定解问题与偏微分方程理论 本次课主要内容 方程的化简与分类 (一)、方程化简、特征方程 (二)、方程分类

17.4薛定谔方程应用举例(一维问题) 一、维无限深势阱 1模型的建立:是微观粒子被局限于某区域中,并在该区域内可以自由运动的问题的简化模型

页岩气储层中存在大量的纳微米孔隙，且孔隙裂缝结构复杂，气体渗流阻力大，存在多尺度渗流的问题；页岩气储层压力扰动随时间向外传播并非瞬时到达无穷远，其渗流规律就是一个压力扰动边缘动边界的问题。基于对以上问题的研究，本文建立了渗透率分形分布和高斯分布的渗透率表征模型，对不同形态缝网压裂特征就渗流规律进行了描述，并利用稳态依次替换法，考虑页岩储层中扩散、滑移及解吸作用，进一步研究了多级压裂水平井不稳定渗流压力扰动的传播模型，得到不同压裂条件下压力扰动边界随时间变化的关系，并结合我国南方海相龙马溪组页岩气藏储层参数，应用MATLAB编程。研究表明：压力传播动边界随时间增加逐渐向外扩展，渗透率越小，压力传播越慢；未压裂储层压力传播速度<渗透率分形分布压裂储层传播速度<渗透率高斯分布压裂储层传播速度。对于渗透率极低的页岩气储层，压力传播慢，气井自然产能低，必须对页岩气储层进行大规模的储层压裂改造，并控制压裂程度，以提高页岩气开发效果；基于压力传播动边界的扩展优化页岩储层压裂井段间距90 m，优化渗透率分形分布压裂井井间距318 m，渗透率高斯分布压裂井井间距252 m。因此应合理控制页岩储层压裂改造规模，实现优产高产。模型模拟结果与实际生产数据拟合较好，验证了本研究理论模型的适用性

一、直线与平面以及两平面平行问题 二、直线与平面以及两平面相交问题 三、直线与平面以及两平面垂直问题 四、综合作图题

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

一、会计方法概迷 1、定义 会计方法是会计职能的具体化。是会 计开展工作和生产信息的手段和方 式, 会计目标解决“人们希望会计做什 么”的问题, 会计职能说明“会计能够做什么”的 问题, 会计方法回答“会计怎么做”的问题