卷积神经网络发展

卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.     

生物质原料种类对生物炭基本特性的影响

以杨木、松木、玉米秸秆为研究对象,在600℃条件下利用马弗炉制备生物炭,并对3种生物炭的微观结构、物相结构、表面官能团、孔隙结构等基本特性进行分析对比。结果表明:在600℃条件下,3种生物质官能团的种类和数量都急剧减少,热解较为充分;3种生物炭中,杨木炭的灰分成分以钙镁碳酸盐为主,玉米秸秆炭的灰分成分主要为KCl与SiO_2,而松木炭的灰分中无机物的含量较低。3种生物炭的微观结构与孔隙结构的分析都表明:玉米秸秆炭的孔隙最发达,其次是松木炭,杨木炭的孔隙最不发达。     

教育教学新理念在高校教师技能培养的创新应用

随着我国高校教育的大众化,高校能否培养出社会需要的人才,直接关系到国家的发展和民族的未来,而教师则是教育的具体实施者,只有在思想上热爱本职岗位,拥有丰富的、渊博的知识,以学生为主题注重方式,实现教与学、科学性与艺术性的双结合,才能创新教育教学理念,培养更加适应社会需求的专业人才。高校教师的教育教学技能不仅对教学行为和全校的教学质量产生重要影响,而且还是高校培养优质人才、生存、立足的根基。所以,及时更新教育教学的理念,势必在高校教师教育教学技能培养中起到至关重要的作用。     

依达拉奉联合纳络酮对急性脑梗死患者神经功能及生化指标的影响

目的:探讨依达拉奉联合纳络酮对急性脑梗死患者神经功能状态的改善及对神经元特异性烯醇化酶(NSE)、超氧化物歧化酶(SOD)水平的影响.方法:采用随机分组法将入选的171例患者分为3组,对照组采用常规抗凝治疗,观察组A在常规治疗的基础上静脉滴注纳诺酮,观察组B在常规治疗基础上静脉滴注依达拉奉和纳络酮.治疗前、治疗后2周分别对三组患者NSE、SOD进行检测及神经功能水平进行评分.结果:3组患者治疗前NSE、SOD检测结果及神经功能水平评分无统计学意义(P＞0.05),治疗后2周均较治疗前有明显改善,差异有统计学意义(P＜0.05),但治疗组A较对照组改善明显;治疗组B较治疗组A改善明显,差异均有统计学意义(P＜0.05).结论:联合应用依达拉奉和纳络酮可显著改善患者NSE、SOD及神经功能水平,具有很好的临床应用价值.     

电流密度对AZ31镁合金阳极氧化膜的影响

在碱性硅硼电解液体系中对AZ31镁合金进行电化学阳极氧化成膜处理,用扫描电镜观察氧化膜微观形貌,用电化学交流阻抗和Tafel极化曲线测试表征阳极氧化膜的耐腐蚀性能。结果表明,在较小的电流密度下所得阳极氧化膜颗粒细密,但是短时间内氧化膜对镁合金基底覆盖不完整;在过高的电流密度下所得氧化膜会出现较多的孔洞。这两种结构形态均不利于提高阳极氧化膜的耐蚀性能。在20 m A/cm2下处理10 min所得的氧化膜具有完整的形态和最好的耐蚀性能。     

Y/SBA-15的微波水热法合成及其表征分析

研究了微波水热法合成微孔-介孔复合分子筛Y/SBA-15,以XRD为表征手段,考察了pH、二氧化硅与P123物质的量比、微波功率、搅拌速度和晶化温度等因素对复合分子筛结构的影响.经过研究确定了复合分子筛的合成条件:pH值为2.5,SiO2和P123物质的量比为58,微波功率为200W,搅拌速度为250r/min,晶化温度为120℃.采用氮气吸附脱附、透射电镜等分析方法对复合分子筛进行了表征分析,结果表明:合成产物同时具有微孔介孔结构特征,结晶度良好、短棒状大小均匀,微孔、介孔2种孔径分布均匀,平均孔径为4.050 13nm,孔壁厚度为2.2nm,BET孔容为0.350 525cm3/g.     

基于EGARCH-ε_t-GPD模型的VaR计算

在传统的利用极值理论来计算VaR的过程中,一般先是对时间序列建立GARCH模型,再对残差序列运用极值理论建模,从而估计得到VaR.但建模时在GARCH模型的条件方差方程中,人们只考虑了以前时刻的随机误差项对方差的影响,而忽视了当前时刻的随机误差项对方差所作出的贡献.故作者在对时间序列建立EGARCH模型时,在方差方程中引进了当前时刻的随机误差项,然后再对残差建立GPD模型来研究风险价值,并进行了相应的实证分析,结果表明加入当前时刻的随机误差项后估计得到的VaR准确性更高.     

基于SCA的欠定跳频网台分选方法

针对组网跳频信号在欠定条件下网台分选效果不佳的问题,提出了一种基于稀疏成分分析(sparse component analysis, SCA)的欠定跳频网台分选方法。在估计混合矩阵时,首先利用观测信号的实部与虚部方向一致性检测时频单源点,在采用S变换构造时频比矩阵的基础上,利用方差法实现了混合矩阵估计;在源信号恢复时,利用改进的子空间投影法得到源信号的时频域分离,最后可通过S逆变换得到时域分离信号,从而实现了欠定条件下的跳频网台分选。仿真结果表明，该方法有效实现了混合跳频信号在欠定条件下的网台分选且适用于跳频同步或异步组网方式,提高了分选性能和抗噪性能。     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

初一数学教法浅谈

知识本身是有连贯性的，前面的知识不清楚，学到后面时，会更难理解.这些问题积累到一定程度，就会造成你对该学科慢慢失去兴趣.直到无法赶上步伐.对于一个比较难的题目，可以和同学讨论，你可能就会获得很好的灵感，从对方那里学到好的方法和技巧.需要注意的是，讨论的对象最好是与自己水平相当的同学，这样有利于大家相互学习.但要注意的是向他人请教必须问解决问题的方法和思维过程，不能简单地问问题的解题步骤和解题结果.但我们还必须注意到不懂就问与独立思考是具有辩正关系的，要能做到“巧问”，这样，问问题就会事半功倍.一是要重视公式法则的准确掌握，二是要对有理数及整式计算，形成运算的技能技巧，对一个计算题要快速形成计算方法，适当地练习一些典型题，见多识广.