学习生物学的记忆方法

帮助学生掌握与运用记忆的方法,是教学的一项重要任务,要提高学习生物学的效率,应该学会良好的记忆方法.学习高中《生物》的有效记忆方法有联想记忆法、观点记忆法、排除记忆法、突出重点记忆法、应用记忆法、比较记忆法等.     

紧度量空间中的不动点定理

在紧度量空间中讨论了压缩型和膨胀型不动点定理 ,推广和改进了 [2 ]和 [5 ]中的若干结果     

修正的Navier—Stokes方程的再生性质和周期解

本文证明了由提出的修正的Navier-Stokes方程在小外力的条件下对t_1∈(0,T]存在唯一的初始速度分布使得相应的初边值问题的广义解具再生性质:(t_1)=(0)=.从而当外力还是时间t的周期函数时,是周期解.进而证明此周期解以指数方式吸引相应于同一外力但初值可任意的其它解.上述结论的证明基于对广义解v的导数v在空间L~∞(0,T;L~2(Ω))中估计.     

可变分区存储管理方式的模拟

论述了如何用C语言模拟可变分区存储管理方式的过程。形象地展示了操作系统中可变分区存储管理中采用的最佳适应算法的分配与回收过程，达到了理论与实践相联系的目的。     

发动机的曲轴转速方程及其近似解

从活塞发动机的动力分析中得到本文中的微分一积分方程(4),其中α为曲轴转角,θ为角速度的平方,而ε<<1为总等效转动惯量的倒数。本文利用压缩映象原理和摄动方法证明了所得方程解的存在性和唯一性,并给出了这个解的渐近展开。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

改进位姿估计环节的ORB-SLAM稠密建图算法

为了提高ORB-SLAM2系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了一种融合ICP算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在ORB-SLAM2系统中加入稠密建图线程来实现稠密建图。首先通过ORB特征点法、LSD算法和AHC方法进行点、线、面特征的提取,其中点、线特征跟上一帧匹配,面特征在全局地图中匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同的位姿估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而曼哈顿世界场景下的平移以及非曼哈顿世界场景位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用TUM数据集对所提建图方法进行验证,实验结果与ORB-SLAM2算法比较,最终均方根误差RMSE平均减少0.24cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。     

加工蜗轮体半园凸台夹具的设计计算

对蜗轮体零件进行较详知的分析基础上,运用尺寸链原理和六点定位原理对蜗轮体半园凸台夹具作了定位误差分析和定位精度计算,证实了该夹具设计的可靠性与合理性。     

Formula for Analyzing Hopf Bifurcation

CesariandHaleshowedthat[1],usingLiapunov-Schmidtreduction,theHopfbifurcationcanbetreatedasbifurcationofzerosofacertainreducedmapping.Consideranautonomoussystemofordinarydifferentialequation(ODE)definedneartheoriginoftheformdudt A(λ)u F(u,λ)=0,　u∈Rn,λ∈Rm(1)whereλisthebifurcationparameter,A(λ)isann×nmatrix,A(0)satisfiestheHopfhypothesis:ithassimpleeigenvalues±iandhasnoothereigenvalueslyingontheimaginaryaxis,F(u,λ)arethehigher-ordertermsofuandbothofAandFareC∞functionsofλ.Fixed…     

重建硬盘分区表时相关参数的使用

本文说明 了硬盘分区表与硬盘参数和磁盘Ｉ／Ｏ参数表之间的关系太部分 参数的获取方法,彰如何利用这些参数肋分区表