探索Euler图的等价命题

从研究Euler图的等价命题入手,尝试挖掘Euler图的拓扑结构,力图从多个角度刻画Euler图的本征,得到4个新的Euler图等价命题,并利用图的"浓缩"和"稀释"运算给出刻画Euler图的技术,且此技术能够转化为可行的算法.     

云端运算服务下高职英语交互式教学模式初探

分析当前高职英语交互式教学现状及教学模式,探讨将云端运算服务引入交互式高职英语教学的路径,可以通过网络课件、教学论坛、电子邮件、微博、微信公众号等进行交互教学,提高英语教学质量。     

美国研制能思考在机器人

<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展     

小学数学课程标准第一学段“数的运算”内容剖析

《课程标准（正式版）》与《课程标准（实验稿）》在课程第一学段“数的运算”内容有不少变化。较之《课程标准（实验稿）》，《课程标准（正式版）》在课程内容核心概念中新增了“运算能力”一词，预示着“运算能力”成为运算教学的核心概念之一，注重和强调了学生运算能力的发展。作为应用性广泛的运算教学，《课程标准（实验稿）》中“应用意识”依然被《课程标准（正式版）》保留。应用意识的含义主要体现在两个方面：一方面，有意识地利用数学概念、原理和方法解释现实世界中的现象，解决现实世界中的问题；另一方面，认识到现实生活中蕴含有大量与数量和图形有关的问题，这些问题可以抽象成数学问题，用数学的方法予以解决。     

模糊关系运算的传递性

详细讨论模糊关系一元及二元运算的传递性性质。首先给定一个模糊关系具有某种传递性性质，讨论其余关系、逆关系、对偶关系的传递性性质；然后基于两个模糊关系具有某类传递性，讨论它僮的模并、模交运算的传递性性质。     

逻辑代数的集合图方法

本文提出了一种新的逻辑代数分析方法，集合图法。它兼具代数法与图解法的功能，与传统的卡诺图法相比，具有一些独到的特点。     

回转器与电感元件小型化的研究

本文从回转器原理出发，使用电阻、电容、运算放大器模拟电感，为电感元件的小型化提供了新思路。     

糊群的商模糊群

设H为模糊群G的正规子模糊群，先在H的（左）模糊陪集之间引入一种等价关系，然后在模糊陪集的等价类之间定义了一种模糊二元运算，这种模糊二元运算是由模糊群G的模糊二元运算导出的。最后导出了G关于H的商模糊群的概念。     

累次极限换序的一个充分条件

本文对于二元函数的累次极限的换序给出了一致收敛这一充分条件。     

General and efficient parallel approach of finite element-boundary integral-multilevel fast multipole algorithm

A general and efficient parallel approach is proposed for the first time to parallelize the hybrid finiteelement-boundary-integral-multi-level fast multipole algorithm （FE-BI-MLFMA）. Among many algorithms of FE-BI-MLFMA, the decomposition algorithm （DA） is chosen as a basis for the parallelization of FE-BI-MLFMA because of its distinct numerical characteristics suitable for parallelization. On the basis of the DA, the parallelization of FE-BI-MLFMA is carried out by employing the parallelized multi-frontal method for the matrix from the finiteelement method and the parallelized MLFMA for the matrix from the boundary integral method respectively. The programming and numerical experiments of the proposed parallel approach are carried out in the high perfor- mance computing platform CEMS-Liuhui. Numerical experiments demonstrate that FE-BI-MLFMA is efficiently parallelized and its computational capacity is greatly improved without losing accuracy, efficiency, and generality.