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国防工业出版社:飞机飞行控制技术丛书《飞行控制系统的分析系统》PDF电子书 Subsystem of Flight Control System(刘林、郭恩友)
文档格式:PDF 文档大小:5.89MB 文档页数:238
着重论述飞行控制系统的关键分系统,包括新型传感器分系统、计算机分系统、余度伺服作动器分系统及自动检测、显示分系统的研制与试验技术。 第1章 概述 第2章 飞行控制计算机分系统 第3章 伺服作动分系统 第4章 传感器分系绕 第5章 控制显示分系统 第6章 机内自检测(BIT)分系统 第7章 部件试验
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厦门大学:《大数据导论》课程讲义(PPT教学课件)第7章 数据处理与分析
文档格式:PPT 文档大小:6.16MB 文档页数:122
7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel
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浙江大学:《初等模型》课程教学资源(PPT课件讲稿)差分方程建模
文档格式:PPS 文档大小:541KB 文档页数:24
差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t=0表示第一周期初, t=1表示第二周期初等。记y为变量y在时刻t时的取值,则 称43为y的一阶差分,称为的二阶差分。类似地,可以定义y的m阶差分。 由ty1及y的差分给出的方程称为y1差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成不显含差分的形式
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《弹性力学》(双语版) 第七章 平面问题的差分解
文档格式:PPT 文档大小:7.79MB 文档页数:172
7-1差分公式的推导 7-2稳定温度场的差分解 7-3不稳定温度场的差分解 7-4应力函数的差分解 7-5应力函数差分解的实例 7-6温度应力问题的应力函数差分解 7-7位移的差分解 7-8位移差分解的实例 7-9多连体问题的位移差分解
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南京农业大学:《土壤肥料学通论》课程教学资源(PPT课件讲稿,土壤学部分)土壤胶体与土壤吸收性能
文档格式:PPT 文档大小:493KB 文档页数:87
胶体是物质存在的一种状态,是一种分散体系。根据分散体系中被分散的物质(分散相)的大小,可把分散系分为:粗分散系、胶体分散系和分子、离子分散系。指土壤能够吸收和保持土壤溶液中的分子和离子,悬液中的悬浮颗粒、气体及微生物的能力。土壤吸收性能:1、机械吸收:机械阻隔2、物理吸收性3、化学吸收性4、物理化学吸收性5、生物吸收性
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动物科学专业:《生态学与家畜生态学》课程教学资源(电子教案)第五章 家畜的分布与生物地理(1/2)
文档格式:DOC 文档大小:28.5KB 文档页数:1
5-1环境因素对家畜分布的影响 一、主要环境因素对家畜分布的作用 二、家畜分布的生态地理规律 5-2世界家畜分布于生态地理 一.世界家畜分布的生态地理环境 世界家畜的分布 (一)全球家畜数量的分布 (二)全球主要畜产品产量的分布 (三)地域特征性家畜的分布
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华中农业大学:《农药分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 农药的分离与纯化方法
文档格式:PPT 文档大小:431KB 文档页数:55
分离纯化是农药分析必不可少的过程 不管是商品农药样品还是残留农药样品都 不是纯的农药成分。对于这些样品的分析 ,首先要进行一定的分离纯化步骤,使农 药和杂质尽可能分离,达到分析结果准确 的目的。 不同的农药样品有不同的纯化方法。 选择分离方法的依据是样品中农药的性质 和杂质的性质差别来选择分离纯化的方法
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分层物体制造临界分离角的提出与应用
文档格式:PDF 文档大小:331.5KB 文档页数:3
通过对分层物体制造工业应用关键技术及废料分离机理的分析讨论,首次提出临界分离角的概念,阐述了应用临界分离角的废料网格划分方法.应用临界分离角理论划分废料网格可从根本上解决废料分离问题
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基于复合结构分类器的人耳识别
文档格式:PDF 文档大小:505.54KB 文档页数:5
在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型.该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果.这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题.实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库
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骨架图引导的级联视网膜血管分割网络
文档格式:PDF 文档大小:1.54MB 文档页数:10
针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
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