1.钻孔（简单直孔、异形孔） {插入→特征→钻孔} 2.倒角（角度距离、距离-距离、顶点） {插入→特征→倒角} 3.圆角（等半径、变半径、面圆角） {插入→特征→圆角} 4.抽壳特征 {插入→特征→抽壳}

本章要求学生掌握蕨类植物的一般特征； 了解蕨类各主要类群的特征及蕨类植物的起源和演化；认识常见的代表植物。 重点： 1、蕨类植物的主要特征及其生活史。 2、蕨类植物的分纲（亚门）及各纲（亚门）的主要特征。 3、真蕨纲（亚门）的主要特征及代表植物。 难点： 1、维管植物的概念及维管柱的演化。 2、真蕨纲（亚门）纲的主要特征。 3、卷柏属的生活史。 4、真蕨纲（亚门）孢子囊的发育方式

1、人在系统中的功能 2、视觉机能及其特征 3、听觉机能及其特征 4、其它感觉机能及其特征 5、感觉与知觉特征 6、注意与记忆特征 7、人的信息处理系统 8、运动系统的机能 9、人的运动输出

01 中国模式特征之一：渐进式改革 02 中国模式特征之二：非均衡发展战略 03 中国模式特征之三：分权制 04 中国模式特征之四：做大蛋糕 06 “华盛顿共识”与“北京共识”之争 05 中国模式特征之四：晋升锦标赛

▪ 点特征的处理 ▪ 面特征的处理 ▪ 边缘特征的处理 ▪ 线特征的处理

▪ 点特征的处理 ▪ 面特征的处理 ▪ 边缘特征的处理 ▪ 线特征的处理

一、昆虫纲分目的历史及变化 昆虫纲分目的数量与分类学的发展阶段、当时技术 水平和手段对分类性状与特征的运用、各学者的认识和 观点均有很大关系。 在昆虫纲分目的特征运用上,除注重形态学、生态 学等特征外,在生物学特征中应以变态特征为主,原因 在于昆虫由卵发育到成虫的整个过程实质是其进化历程 的缩影,如以尚未研究清楚或争议较大的起源关系替代 这一主要特征,争议将更大。各家对昆虫纲的分目如下

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论