内容导航 第一章程序设计概述 第二章数据类型、运算符与表达式 第三章语句及控制结构 第四章函数与程序结构 第五章预处理命令 第六章数组 第七章指针 第八章结构及其他 第九章文件 第十章C语言程序设计务实

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§2.1 性质与使用性能 1. 基础概念 2. 性质与性能的区别与关系 3. 材料的失效分析 4. 材料（产品）使用性能的设计 5. 材料性能数据库 6. 其它问题 §2.2 成分与结构 1. 材料的结构 2. 成分结构检测技术 3.与其它要素的关系 4.材料的成分.结构数据库 5.新的机遇 §2.3 合成与加工 1.定义 2.合成与加工的主要内容 3.与其它要素的关系 4.发展方向 §2.4 仪器与设备 1. 成分、结构表征仪器 2.材料性能的检测仪器 2.合成与加工过程中使用的设备 3.过程控制的探测元件及装置 §2.5 分析与建模（材料设计） 1. 引言 2. 材料设计的基本内容 3. 材料设计计算机基础

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

层次化的网络体系结构 五层协议的计算机网络体系结构 应用层 传输层 网络层 数据链路层 物理层 开放系统互联参考模型（OSI/RM） TCP/IP体系结构

一、实验目的 掌握结构体类型、共用体类型以及相应类型变量的定义方法和引用方法。 二、实验要求 1． 区别结构体类型和简单数据类型、结构体类型和共用体类型。 2． 掌握结构体类型、共用体类型以及相应类型变量的定义方法和引用

一、多总线结构,三组16-bit数据总线和一组程序总线 二、40-bit算术逻辑单元(ALU),包括一个40- bit的桶形 三、移位器和两个独立的40-bit加器 四、17x17-bit并行乘法器,连接一个40-bit的专用加法器

一、多总线结构,三组16-bit数据总线和一组程序总线 二、40-bit算术逻辑单元(ALU),包括一个40-bit的桶形 三、移位器和两个独立的40-bit加器 四、17x17-bit并行乘法器,连接一个40-bit的专用加法器

体系结构是研究系统各部分组成及相互关系的。计算机网络体系结构采用分层结构,定 义和描述了用于计算机及其通信设备之间互连的标准和规则的集合。按照这组规则可以方便 地实现计算机设备之间的数据通信