人工智能在模式识别领域的应用

模式识别是一个不断发展的新学科,它的理论基础和研究范围也在不断发展。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。     

CPU设计与研发现状

高性能CPU芯片是国家信息产业中具有战略意义的基础集成电路产品,是一个国家技术实力的象征。基于安全与市场利益考虑,各国都会致力于本国CPU设计与研制,我国在863计划中提出了自主研发CPU的战略思路并取得重大突破,本文介绍中国CPU设计与研发现状以及国际上CPU设计与研发的情况。     

政治课培养学生自主学习能力之我见

中学政治课教学要注意培养学生自主学习的能力。坚持科学教育思想的指导是前提,教师的正确引导是关键,学生独立阅读是中心环节,小组学习是重要的组织形式,教师的总结是必要补充,而课外实践则是根本落脚点。     

政治课培养学生自主学习能力之我见

中学政治课教学要注意培养学生自主学习的能力。坚持科学教育思想的指导是前提，教师的正确引导是关键，学生独立阅读是中心环节，小组学习是重要的组织形式，教师的总结是，必要补充，而课外实践则是根本落脚点。     

人工智能在模式识别领域的应用

模式识别是一个不断发展的新学科,它的理论基础和研究范围也在不断发展。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。     

CPU设计与研发现状

高性能CPU芯片是国家信息产业中具有战略意义的基础集成电路产品,是一个国家技术实力的象征。基于安全与市场利益考虑,各国都会致力于本国CPU设计与研制,我国在863计划中提出了自主研发CPU的战略思路并取得重大突破,本文介绍中国CPU设计与研发现状以及国际上CPU设计与研发的情况。     

滇西北剑湖表层沉积物中铁锰分布和生态风险

为了解剑湖表层沉积物铁锰水平空间分布规律及形态特征,揭示其生态风险,使用电感耦合等离子体发射光谱仪测定了剑湖表层沉积物中铁锰含量,使用优化的BCR连续提取法提取了四种形态含量,利用富集因子法和次生原生比值法评价了其生态风险状况。结果如下：①剑湖表层沉积物铁元素平均浓度为（40 611.89±1 659.49） mg·kg-1,锰为（669.30±27.13） mg·kg-1,两种元素均从湖东南向湖内其他区域辐射递减。②铁锰元素形态含量占比顺序分别为残渣态（95.07%）＞可还原态（4.35%）＞可交换态（0.51%）＞可氧化态（0.06%）,残渣态（94.55%）＞可交换态（3.04%）＞可还原态（2.19%）＞可氧化态（0.21%）。③铁锰残渣态最高值均在湖东南,可氧化态最高值在泉眼附近。铁可还原态南多北少,可交换态由新水河、黄龙河之间区域向周围辐射递减。锰可交换态最高值位于湖东南,可还原态高值区位于湖西南部、东北部。④生态风险方面,铁锰均处于无污染或中度污染等级,来源均主要为自然富集。