• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

宋元时期与日本的交流 《算学启蒙》在日本的流传和影响 《杨辉算法》的传日及其影响 《授时历》中数学知识在日本的流传和影响 算盘在日本的传播 宋元其它数学著作在日本的流传

介绍了针对楔横轧机采用液压压下进行辊缝调节基于Popov-Landau超稳定理论设计电液模型参考自适应控制系统.给出了算法，设计方法，理论分析及数字仿真结果，表明这种MRAC系统具有良好的静、动态性能，并具备一定的跟随性及抗干扰能力，控制器形式简单，易于现场应用

第一节 二重积分的概念与性质 一、问题的提出 二、二重积分的概念 三、二重积分的性质 第二节 二重积分的计算法(1)利用直角坐标计算二重积分 第二节 二重积分的计算(2) 一、利用极坐标系计算二重积分 二、小结 第三节 二重积分的应用

重载函数 自己编写函数 函数模版 函数的使用 变量的作用域 数组作为参数 变量的存储类别 带默认值的函数 递归函数 内联函数 基于递归的算法

第一章 Visual Basic程序设计概述（1） 1.1 引例 1.2 VB主要功能和特点 1.3 VB集成开发环境 第二章 VB简单的程序设计（3） 2.1 程序设计方法的发展 2.2 VB中的有关概念 2.3 建立简单的应用程序 2.4 基本控件和属性 2.5 工程的管理及环境的设置 2.6 生成可执行文件和制作安装盘 2.7 程序调试 2.8 常见错误 第三章 VB语言基础（2） 3.1 编码规则 3.2 数据类型 3.3 变量与常量 3.4 运算符和表达式 3.5 常用函数 3.6 常见错误 第四章 基本的控制结构（6） 4.1 顺序结构 4.2 选择结构 4.3 循环结构 4.4 其他辅助控制语句 4.5 常用算法（一） 4.6 常见错误 （顺序、条件、循环） 第五章 数组（4） 5.1 数组的概念 5.2 静态数组及声明 5.3 动态数组及声明 5.4 数组的基本操作 5.5 控件数组 5.6 自定义数据类型 5.7 常用算法（二） 5.8 常见错误 第六章 过程（5） 6.1 函数过程的定义与调用 6.2 子过程的定义与调用 6.3 参数传递 6.4 变量、过程的作用域 6.5 递归 6.6 常用算法（三） 6.7 重点和难点 第七章 常用控件（4） 7.1 单选按钮和复选框 7.2 框架 7.3 列表框和组合框 7.4 滚动条和Slide控件 7.5 时钟 7.6 ProgressBar控件 7.7 UpDown控件 7.8 Animation控件 7.9 SSTab控件 7.10 鼠标器和键盘 第八章 界面设计（3） 8.1 通用对话框 8.2 菜单设计 8.3 多重窗体和多文档界面 8.4 工具栏和状态栏 8.5 RichTextBox控件 8.6 应用程序向导 第九章 文件（2） 9.1 文件系统控件 9.2 文件的读写 9.3 常用的文件操作语句和函数 第十章 图形操作（3） 10.1 图形操作基础 10.2 绘图属性 10.3 图形控件 10.4 图形方法 第十一章 数据库技术（1） 11.1 数据库概念 11.2 数据库管理器 11.3 数据控件 *11.4 ADO数据控件 *11.5 结构化查询语言(SQL) *11.6 报表制作 11.7 错误处理

利用Gleeble-1500热模拟试验机对6111铝合金进行高温拉伸试验,研究了其在变形温度为350、450和550℃以及应变速率为0.1、1和10 s-1时的热变形行为.6111铝合金的流变应力随温度升高而减小,随应变速率增大而增大,其热变形从应变硬化阶段过渡到稳态变形阶段.建立了综合考虑应变、温度和应变速率对流变应力的影响以及耦合位错密度的统一黏塑性本构模型,并通过遗传优化算法求解出本构模型中的材料常数.模型计算得到的真应力-真应变曲线与试验数据吻合较好

根据我国大气腐蚀网站积累的环境数据和材料腐蚀数据,采用人工神经网络方法。建立了碳钢及低合金钢在大气条件下,腐蚀率与金属腐蚀暴露时间对应关系的预测模型.结果表明:在相同的大气环境下不同的金属存在着不同的网络;相同金属在不同的大气环境下存在着不同网络;BP算法的形式要根据实际情况而定

建立了钢铁企业技术素质评价指标体系,提出了技术素质评价指标的权重和隶属度的确定方法及模糊关系合成算法模型.利用11家钢铁企业的实际数据进行实证分析

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征