怎样学好高中数学——高中数学学习计算机方法探讨

在进行高中数学的学习中,由于刚从初中阶段步入高中学习,还不能完全适应当前的学习方法,由于初中数学与高中数学在学习与知识量上都存在很大差异,有能力的学生还比较好适应,另一部分同学由于受到初中数学学习方法的束缚,思维模式已经形成一套规律,很难在高中数学学习中扩展自己的思维,甚至造成一些负面影响.本文我们从高中数学特点为出发点,探究高中数学与初中数学之间的差异,探讨提高高中数学学习质量的方法.高中数学学习的因素分析总结出提高数学学习效果的方法,以供参考.     

数学软件Mathematica在高等数学学习中的应用

Mathematica软件作为应用比较广泛的数学软件,被应用在如数学问题当中的极限、导数等各个方面。对此,本文针对Mathematica的功能,对其具体的应用进行了分析,从而使得原本抽象的数学问题结合Mathematica软件则变得生动和具体。     

基于最小分类错误准则的判别学习方法

介绍了一种近年来正被广泛重视的模式识别方法——基于最小分类错误准则的判别学习方法，讨论了该方法的基本原理及其可能的应用领域。     

简单逻辑门电路学习方法初探

逻辑门是集成电路上的基本组件,逻辑门电路是当前数字电路广泛应用的重要前提和基础,它是不单是物理教育的重要组成部分,更是电子电器和计算机等相关专业的基础知识。由于逻辑电路要领功能繁多,记忆复杂,不易于掌握,学习起来容易感到力不从心。本文介绍了逻辑门电路的基本概念及表示方法,用类比的方法对逻辑门电路的规律进行总结,最后重点阐述逻辑门电路的实际应用。     

放大电路学习方法浅谈

叙述了放大电路学习难点存原的原因，探讨教学方法和学习方法，并以框图形式列出放大电路应掌握的基本内容和重点，最后，给出复习提纲。     

基于轻量化分布式学习的自动调制分类方法

为了解决集中式学习存在的问题,提出了一种基于轻量化网络的分布式学习方法。分布式学习利用边缘设备进行本地训练和模型权重共享的方法训练同一个全局模型,既充分利用了各边缘设备的训练数据,又避免了边缘设备数据泄露。轻量化网络是一种由多个轻量化神经网络块堆叠而成的深度学习模型,相较于传统的深度学习模型,轻量化网络以较低的空间复杂度和时间复杂度实现较高的调制分类性能,有效地解决了分布式学习在实际部署中存在的边缘设备算力不足、存储空间有限及通信开销较高的问题。实验结果表明,基于分布式学习的自动调制信号分类技术在RadioML.2016.10A数据集的分类准确率为62.41%,相比于集中式学习,分类准确率仅降低了0.68%,训练效率提高了近5倍。实验结果也证明了在分布式学习下,部署轻量化网络可以有效降低通信开销。     

一种新的SVM多层增量学习方法HISVML

为了有效的解决支持向量机(SVM)在文本分类中的增量学习问题,文中提出了一种基于树结构的在线学习方法-HISVML.该方法通过将增量学习任务限制在分类子树中来达到减少工作量的目的.实验证明,HISVML比普通的单层增量学习器训练时间短、准确率高.     

基于网络模式学习方法的研究

基于网络模式学习方法的基本特征和具体特点进行系统地分析,探讨了授课者与学习者的角色定位和专研型学习策略、个性化学习策略、加盟式学习策略的模式策略。深入地研究了网络模式中的教与学的关系。提出了主动独立学习法、开放创新学习法。     

基于离焦深度法的自动对焦光路设计

基于离焦深度法设计了自动对焦光路,光路由激光 光源,准直扩束透镜,调焦透镜,摄 像头组成。使用ZEMAX软件模拟了对焦过程,通过控制调焦透镜的位置获取光斑半径,计算 对焦位置。 移动调焦透镜,分别在距离对焦目标5.62 cm,7.38 cm,14.02 cm,16.88 cm,20.94 cm处得到了弥散光斑 的直径。计算得到的误差在1mm以内。基于此,实际搭建了对焦光路并进行模拟。采用位移 滑轨模拟透 镜的变焦运动,由摄像头获取物面上的激光斑点,通过MATLAB编程来快速获得光斑直径的之 间的比例。 结果显示,对焦结果误差在1cm以内,考虑到导轨读数存在误差,摄像头像素有限,激光功 率不稳定等原 因,虽然实际结果与理论模拟之间存在差异,但证实了此方法的可行性。后续工作将用位移 平台替换手动 滑轨,编程精密控制透镜的移动位置,实现自动对焦。研究工作为改进本课题组已经开发的 便携式高灵敏 毒品荧光检测系统提供技术参考。     

基于迁移学习的唐诗宋词情感分析

随着计算社会学的兴起,利用数据挖掘分析社会情感是近期的研究重点.当前的研究主要针对现代文本,对于古代诗歌这类短文本的情感分析相对较少.本文提出了一个基于短文本特征扩展的迁移学习模型CATL-PCO,通过分析诗歌情感对当时社会及文化进行进一步了解.该模型首先基于频繁词对对古文特征向量进行扩展,再通过迁移学习方式,建立三个分类器并投票得出最后的情感分析结果.CATL-PCO模型首先能够解决古文短文本特征稀疏的问题,在此基础上进一步解决由于现代译文信息匮乏所导致的古代诗歌情感分析困难问题,从而准确的分析古诗词情感倾向,从计算社会学的角度,增进对中国历史的认识.实验表明,当训练集为中国唐诗时,本文提出方法能够准确的对唐代诗歌进行情感分类,并能应用于唐代和宋代各个时期情感分析及代表流派分析.     

一款工作可靠的智力竞赛抢答器电路的设计与分析

针对大学生电子技术综合实验中几款智力竞赛抢答器的设计方案,在分析各自优缺点的基础上,对电路进行了修改和再设计,使其不但能实现互锁和自锁,并且能用声音、数字同时准确提示抢答的优先结果.实验证明该电路工作稳定、可靠,达到了预期的设计目的.     

ANALYSIS OF THE COMPLEXITY AND RANDOM PROPERTIES OF GEFFE'S BINARY SEQUENCE GENERATOR

Institute of Electronics,Academia Sinica     

装载网络表和元件的方法及错误分析

从网络表定义的功能及装载网络表和元件的方法出发，归纳了网络表装载过程中经常出现的五种网络宏错误：未定义元件封装形式、PCB封装定义的名称不存在、没有找到元件、没有找到节点、网络已经存在，分析出错的可能原因并给出了解决方法。     

Robin边界条件下光学CT正向问题的数值模拟

文章研究了Robin边界条件下光学层析成像的正向算法,进行了理论分析,给出了实 验结果,实验结果符合理论分析的结果。并对将Robin边界条件和Dirichlet边界条件下的结果进行比较、分析,得出两者的异同点。     

波导窄边斜缝线阵的分析

本文给出了分析波导窄边互耦斜缝列的矩量法，对比了相同五单元模型（单缝元及紧耦合双缝元）Ｓ矩阵频应的实测值与计算值，对比了６８单缝元线阵的方向性，结果表明本法较为精确，可用以分析长列阵的特性，为优了设计打下基础。     

利用本体集成和特征聚类的网页分类研究

网页分类存在着新词多、特征维数高的问题,提出了一种新的网页分类方法。首先利用桥本体对分类领域本体进行集成,建立多本体语义标注模型,对文本特征进行降维。在此基础上,对不同类标号的关健词进行聚类,解决新词无法识别的问题,同时考虑网页标签的不同权重,用改进的SVM模型对中文网页进行分类。实验结果表明,上述方’法改进了传统SVM分类器的性能。