12.1 Simulink操作基础 12.2 系统仿真模型 12.3 系统的仿真 12.4 使用命令操作对系统进行仿真 12.5 子系统及其封装技术 12.6 S函数的设计与应用

12.1 Simulink操作基础 12.2 系统仿真模型 12.3 系统的仿真 12.4 使用命令操作对系统进行仿真 12.5 子系统及其封装技术 12.6 S函数的设计与应用

12.1 Simulink操作基础 12.2系统仿真模型 12.3系统的仿真 12.4使用命令操作对系统进行仿真 12.5子系统及其封装技术 12.6S函数的设计与应用

12.1 Simulink操作基础 12.2 系统仿真模型 12.3 系统的仿真 12.4 使用命令操作对系统进行仿真 12.5 子系统及其封装技术 12.6 S函数的设计与应用

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

• ARM指令集 – ARM指令集分类与指令格式 – ARM指令的寻址方式 – ARM指令集详解 – Thumb指令及应用 • ARM汇编程序设计基础 – 系统初始化 – 调试环境

第12章 SIMULINK动态仿真集成环境 12.1 Simulink操作基础 12.2系统仿真模型 12.3系统的仿真 12.4使用命令操作对系统进行仿真 12.5子系统及其封装技术 12.6S函数的设计与应用

第14章利用ASP实现交互功能 通过本章学习,应该掌握以下内容: 1.ASP基础知识 2.ASP的应用程序 3.ASP的内置对象

第12章 SIMULINK动态仿真集成环境 12.1 Simulink操作基础 12.2系统仿真模型 12.3系统的仿真 12.4使用命令操作对系统进行仿真 12.5子系统及其封装技术 12.6S函数的设计与应用

本文提出了一种基于规则识别中文组织机构全称和简称的方法。全称的识别首先借助机构后缀词库获得其右边界,然后通过规则匹配并借助贝叶斯概率模型加以决策获得其左边界。简称的识别是在全称的基础上应用其对应的简称规则实现的。在开放性测试中,该方法的总体查全率为85.19%,查准率为83.03%,FMeasure为84.10%;简称的查全率为67.18%,查准率为74.14%。目前该方法已应用于中文关系的抽取系统