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.     

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。     

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。     

对Cohen-Sutherland裁剪算法的分析与改进

在矩形窗口的二维裁减中,Cohen-Sutherland线段裁剪算法既不能有效地判断出线段是否完全在窗口外又可能求解出无效交点,因此本文提出一种基于Cohen-Sutherland线段裁剪算法的改进算法,给定一个线段,由计算剪裁窗口顶点到线段的有向距离符号来判断线段与窗口相对位置关系,避免求取无效交点的操作。改进算法可以迅速判断哪些线段与裁剪窗口有真正的交点,再通过距离大小的比较,确定直线与窗口的哪条边相交,最终将被裁剪线段快速、准确输出。实验表明,改进的Cohen-Sutherland算法比原算法有更高的执行效率。     

超大能力超细全尾砂长距离自流输送临界流速ELM预测

为准确预测司家营铁矿超大能力超细全尾砂浆体长距离管道自流输送的临界流速,对比传统的BP神经网络、支持向量机(SVM),建立了以管道直径、物料平均粒径、浆体体重和体积浓度为输入因子,临界流速为输出因子的极限学习机(ELM)预测新模型。研究结果表明,ELM模型与SVM模型的相对误差均控制在5%以内,远低于BP神经网络模型的9.56%。由于隐层节点参数均随机选取且无需调节,使得ELM算法在隐层节点数为110和200时,训练时间仅为0.02 s和0.05 s,远少于同节点状态SVM模型的0.04 s和0.095 s,且隐含节点数越多,训练时间差距越大,运算效率越高。     

运算技巧例谈

想学好数学,首先要会算,而且要算得好,既合理、正确,又迅速、灵活。这就要求我们除了熟练加、减、乘、除的基本运算,善于运用运算定律与性质(包括正用、逆用、连用等)外,还要掌握一些常用的运算技巧。一、分组法例1计算:2015+2014-2013-2012+2011+2010-2009-2008+"·+3+2-1【分析与解】对于这类大数目的计算题,只能巧算。通过观察发现,这道题可以用分组法巧算。从左起,按四个数一组进行分组,通过比较或计算可以得出,每组中的两个加数依次分别比两个减数大     

基于GPU的多类支持向量机改进算法

针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升.     

基于决策类划分新型多变量决策树算法实例分析

利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量决策树(ID3)方法和粗糙集多变量决策树方法所获得的结果相同,证明本算法有效。其决策树构造过程简单,易于理解。通过时间复杂度的比较,证明本算法优于粗糙集算法速度更优和ID3算法。