20世纪70年代至80年代初,关于非线性模型理 论与方法的研究成为一个热点。非线性模型理论与 方法已经形成了一个与线性模型相对应的体系,包 括从最小二乘原理出发的一整套方法和从最大似然 原理出发的一整套方法,也包括随机误差项违背基 本假设的非线性问题的估计方法

通过对5个试件进行拟静力加载试验，研究了加载方式对角柱和边柱节点抗震性能的影响.试验通过对加载方式（单向加载、双向轴对称加载和双向中心对称加载）和钢管柱宽厚比（D/t=22和33）主要参数的变化分析，着重研究了试件的滞回性能、刚度退化和耗能性能等特性.试验结果表明：加载方式对试件刚度及承载力影响十分明显.在双向中心对称荷载作用下，试件的承载力比在单向荷载作用下试件的承载力降低约20%；而在双向轴对称荷载作用下，试件的承载力与在单向荷载作用下试件的承载力基本相同.方钢管柱宽厚比是影响试件承载力的主要因素之一，随着宽厚比的增加，试件承载力逐步减小.所有试件的滞回曲线均呈饱满的纺锤体状，等效黏滞阻尼系数在0.2左右，具有稳定的耗能能力

一、异方差性的概念 二、异方差性的后果 三、异方差性的检验 四、异方差性的估计 五、案例

本章讨论液体运动的基本规律,建立恒定总流的基本方程:连续性方程、能量方程和动量方程。 学习重点 1、液体运动的分类和基本概念。 2、恒定总流的连续性方程、能量方程和动量方程及其应用

2.5.2可逆矩阵,方阵的逆矩阵 1、可逆矩阵,方阵的逆矩阵的定义 定义设A是属于K上的一个n阶方阵,如果存在属于K上的n阶方阵B,使

2.5.1n阶方阵,对角矩阵,数量矩阵,单位矩阵,初等矩阵,对称、反对称、上三角、 下三角矩阵。 定义(数域K上的n阶方阵)数域K上的nn矩阵成为K上的n阶方阵,K上全 体n阶方阵所成的集合记作Mn(K)

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

针对TTE (time-triggered Ethernet, TTE) 网络对业务安全性与对业务实时性要求高的问题, 提出了一种自适应双冗余的网络结构, 设计冗余报文的时间标签, 自适应恢复传输, 并设计了TTE网络中的混合流量(TT (time-triggered) 流, RC (rateconstrained) 流, BE (best-effort) 流) 调度规划方法, 根据报文的重要性, 发送端自适应的对网络报文进行分类, 其中, TT信息双网备份传输, RC、BE信息在双网分散传输.此外, 基于确定性网络分析方法, 推导了自适应双冗余调度方法下RC流的闭式延迟界, 并仿真验证了在极限网络、确定网络以及排队论仿真模型下所提方法减小网络延迟的效果, 满足TTE网络在保障业务安全性的情况下对业务实时性的要求

一、掌握支出法计算国民收入的基本方法 二、掌握收入法计算国民收入的基本方法 三、掌握增值法计算国民收入的基本方法