融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

定性到定量：首先董事会要制定定性标准 董事会制定定性标准六条：健康情况，业务知识， 写作能力，口才，政策水平，工作作风

1、供应链概念的提出 所谓供应链管理指的是从供应商开始,经由制造商与各级分销商, 直到用户的全过程的物流、信息流、资金流的集成化管理。其目的是将顾 客所需的、正确的产品在正确的时间,按照正确的数量、正确的质量、正 确的状态送到正确的地点,并使总成本最小。因此,供应链管理的核心是 客户需求,其手段是供应链成员之间的相互合作,而供应链成员在通过相 互合作来满足客户需求的过程中实现价值增值,达到双赢的目的

仿生扑翼飞行器是一类模仿鸟及昆虫通过机翼主动运动产生升力和推力的飞行器。因具有飞行效率高，机动性强、隐蔽性好等优点，扑翼飞行器近年来受到越来越多的关注和研究。小型扑翼飞行器由于其精巧的结构和可操作性，能够适应更复杂的环境，但也限制了其飞行负载能力和电池续航时间。在许多场景中，高质量和高功耗的传感器不再适用于扑翼飞行器。自然界生物得到的信息绝大多数是通过视觉途径获取的。视觉作为一个获取信息的有效途径，在扑翼飞行器的应用中有着不可替代的作用。视觉传感器具有质量轻、功耗低、图像信息丰富等优点，因此非常适合于搭载在扑翼飞行器上。随着微电子、图像处理等技术的不断发展，以扑翼飞行器为平台的视觉感知系统也取得了重要进展。本文首先介绍了国内外几款有代表性的扑翼飞行器的视觉感知系统，分为机载视觉感知系统和外部视觉感知系统两类；然后简述了三个系统关键技术即图像消抖技术、目标检测与识别技术、目标跟踪技术的发展现状，进而总结发现扑翼飞行器的视觉感知系统研究目前还处于起步阶段；最后指出图像消抖、机载实时处理、目标检测与识别、三维重建等可以作为扑翼飞行器视觉感知系统的未来研究方向

认证（Authentication）就是对于证据的辨认、核 实、鉴别，以建立某种信任关系。在通信中，要 涉及两个方面：一方提供证据或标识，另一方面 对这些证据或标识的有效性加以辨认、核实、鉴 别。从认证的内容看，可以分为数据（报文）认 证和身份验证；从认证过程看，需要有证据符 （标识）、认证算法和认证协议三个要素

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB

为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性

➢ 信息安全概述 ➢ 计算机病毒及防治 ➢ 网络安全技术 ➢ 数据加密与数字签名 ➢ 防火墙技术 ➢ 网络社会责任与计算机职业道德规范

◼ Excel 的基本信息元素 ◼ Excel 的基本操作 ◼ 表格的建立、编辑和格式化 ◼ 显示与打印工作表 ◼ 公式与函数 ◼ 图表的使用 ◼ 数据管理

一、知觉速度与准确性的题型 （一）词表对照 根据下表回答 1­3 题 例：根据下表回答 1­3 题 1．思考 违背 供奉 投降 建议 2．信誉 立场 表述 承受 市容 3．功课 网迷 彻底 供给 思想