第1章习题 T4,6 补充习题: 1、简述程序设计语言的发展简史 2、解释算法、数据结构的含义。 3、程序语言的使用代价有哪几种量度 4、程序语言一般有哪几种计算模型,各有和特点

第5章广域网 5.1广域网的基本概念 5.1.1广域网的构成 5.1.2数据报和虚电路 5.2广域网中的分组转发机制 5.2.1结点交换机中查找转发表 5.2.2在路由表中使用默认路由 5.3拥塞控制 5.3.1拥塞控制的意义 5.3.2拥塞控制的一般原理 *5.4 X.25 网 5.5 帧中继 FR *5.5.1 帧中继的工作原理 5.5.2 帧中继的帧格式 5.5.3 帧中继的拥塞控制 *5.6 异步传递方式ATM 5.6.1 ATM 的基本概念 5.6.2 ATM 的协议参考模型和信元结构 5.6.3 ATM 的逻辑连接机制 5.6.4 AAL 层举例：AAL5

本文基于精准扶贫的视角并以家庭为考察对象,采用处理效应模型对现有城镇居民基本医疗保险制度(城居保)的扶贫效果进行了综合评估,并对大病冲击下城居保对不同阶层的收入影响及其滞后效应进行了动态分析

第一节 图像压缩的基本概念 4.1.1 数据冗余 4.1.2 保真度标准 4.1.3 图像压缩模型 第二节 无损压缩 4.2.1 基于字典的压缩 4.2.2 统计编码 4.2.3 无损预测编码

3.1 IEEE LAN参考模型 3.2以太网技术 3.3其它局域网技术 3.4光纤分布式数据接口 3.5实训3一设计规划以太网组网的实用解决方案

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

金属管材是工业领域中结构承重、输送气体和液体的重要部件。自由弯管成形技术有助于实现管件生产的高精度、高性能、高效率和数字化，其精度控制理论和成形技术的研究具有重要的工业应用价值。本文选择直径 30 mm 壁厚 2.0 mm 的铝合金管材6061为仿真优化对象，通过相关基础实验获得材料的基本力学数据，用于仿真模型参数的表征。同时，结合管材压弯实验验证本构模型成形预测的有效性。在完成仿真模型表征和验证的基础上，对铝合金管材的自由弯曲成形过程进行仿真模拟，分析对比了影响自由弯曲成形的各工艺参数，确定了该工况下最优的移动模与管材间隙大小、摩擦系数和进给速度等。该研究有助于优化管材空间自由弯曲成形工艺，具有一定的工业应用价值

基于最小Gibbs自由能原理建立了铁氧化物气固还原反应的热力学模型,由模型计算结果作出铁氧化物气固还原反应平衡图,与文献中实验数据吻合良好.与常用冶金学教材和热力学数据库中给出的参考数据进行了对比,不同来源的热力学数据差异较大.探究了铁氧化物逐级还原的热力学平衡情况.计算了CO和H2混合气体还原铁氧化物的热力学平衡,推导了平衡时气体总利用率η总的计算公式,作出了CO和H2混合气体还原铁氧化物的三维平衡图,并与文献中实验数据对比,验证了结果的正确性

§1 数据库系统概述 §4 数据库系统的组成 §2 数据模型 §3 DBS的结构 §1 关系模型的基本概念 §2 RDBS的数据操纵语言：关系代数 §3 RDBS的数据操纵语言：关系演算语言 §1 SQL概述 §2 SQL数据定义功能 §3 SQL数据操纵功能 §4 视图 §5 SQL数据控制功能 §6 嵌入式SQL §1 关系系统 §2 关系系统的查询优化 §1 数据库设计概述 §2 需求分析 §3 概念结构设计 §4 逻辑结构设计 §5 物理结构设计 §6 数据库的实施和维护 §1 事务的基本概念 §2 故障的种类 §3 恢复的实现技术 §4 恢复策略 §1 并发控制概述 §2 封锁（Locking） §3 封锁协议 §5 并发调度的可串行性 §6 两段锁协议 §7 封锁的粒度 §1 数据库安全性控制 §2 统计数据库安全性 §1 完整性约束条件 §2 完整性控制 §3 SQL的完整性实现

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