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电子科技大学:《敏感材料与传感器 Sensitive Materials and Sensors》课程教学资源(课件讲稿)第六章 新型红外传感器 第2节 红外传感器分类及性能参数
文档格式:PDF 文档大小:1.07MB 文档页数:21
热探测器 光子探测器 热敏电阻型 热电偶型 热释电型 高莱气动型 外光电探测器 光电导探测器 光生伏特探测器 光磁探测器
电子科技大学:《敏感材料与传感器 Sensitive Materials and Sensors》课程教学资源(课件讲稿)第七章 新型气体传感器 第一节 新型气体传感器概述
文档格式:PDF 文档大小:1.19MB 文档页数:19
7.1.1 背景 7.1.2 气体传感器及气体检测方法 7.1.3 气体传感器的分类 7.1.4 气体传感器的发展趋势
电子科技大学:《敏感材料与传感器 Sensitive Materials and Sensors》课程教学资源(课件讲稿)第七章 新型气体传感器 第三节 电子聚合物薄膜气体传感器(聚苯胺复合薄膜电阻型气体传感器的制备及特性研究)
文档格式:PDF 文档大小:2.78MB 文档页数:29
1. 研究背景及研究内容 2. 器件结构及气敏测试系统 3. PANI及PANI/TiO2敏感薄膜的制备、表征及气敏特性研究 4. PANI/SnO2和PANI/SnO2-TTAB薄膜的气敏特性研究 5. 结论
电子科技大学:《敏感材料与传感器 Sensitive Materials and Sensors》课程教学资源(课件讲稿)第七章 新型气体传感器 第三节 电子聚合物薄膜气体传感器(有机薄膜晶体管气体传感器的制备及特性研究)
文档格式:PDF 文档大小:1.25MB 文档页数:18
1. 研究意义 2. OTFT原理、制备及表征 3. OTFT传感器气敏特性测试 4. 结论与展望
电子科技大学:《敏感材料与传感器 Sensitive Materials and Sensors》课程教学资源(课件讲稿)第七章 新型气体传感器 第三节 电子聚合物薄膜气体传感器(质量敏感型有毒有害气体传感器研究)
文档格式:PDF 文档大小:2.02MB 文档页数:21
一、概述 二、HBA聚合物SAW传感器制备与气敏特性 三、集成式SAW传感器构建 四、结论
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第二讲 概率与线性代数回顾
文档格式:PDF 文档大小:345.84KB 文档页数:81
1 线性代数 符号和基础知识 矩阵乘法 运算性质 矩阵微分 2 概率论 概率空间 随机变量及其分布 随机变量的数字特征 条件期望
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第三讲 回归模型
文档格式:PDF 文档大小:947.34KB 文档页数:52
1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性:用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第六讲 非线性分类模型——多层感知机
文档格式:PDF 文档大小:1.38MB 文档页数:83
1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么? 5 Tilling(耕种,耕作)算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第七讲 非线性分类模型——集成方法
文档格式:PDF 文档大小:261.35KB 文档页数:42
1 基本原理 2 多分类器结合 3 装袋 Bagging 4 提升法 Boosting(提升法) AdaBoost 算法 AdaBoost 算法的另一个解释
电子科技大学:《统计学习理论及应用 Statistical Learning Theory and Applications》课程教学资源(课件讲稿)第八讲 数据表示——含参模型
文档格式:PDF 文档大小:359.4KB 文档页数:57
1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优? 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用
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