踏过等比数列的“层峦叠障”

等比数列的概念与性质、等比数列求和问题一直是高考的重要考点,可是,由于考生对概念和性质理解不透彻、考虑不全面、忽略题中的隐含条件等原因,常常出现“会而不对,对而不全”令人痛心的现象．制约学生数学成绩的提高,本文结合笔者多年的教学实践,精选学生在考试中的几个易错问题,有针对性地帮你识破命题者精心设计的陷阱,帮你踏过等比数列的“层峦叠障”,以期达到授人以渔的目的,助你成功．     

用在线梯度法训练积单元神经网络的收敛性分析

<正>1引言仅由加和单元构成的传统前向神经网络已经广泛应用于模式识别及函数逼近等领域.但在处理比较复杂的问题时,这种网络往往需要补充大量的隐节点,这样就不可避免地增     

基于神经网络的闪光照相网栅图像修补

提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的闪光照相网栅图像修补算法,该方法采用滑动窗口方法将待修补的网栅图像分为若干子块,然后在每个子图像内分别引入RBF神经网络,将栅孔内图像作为已知数据计算RBF网络参数,并以此对每个子图像进行修补,数值试验表明,该算法能较好地再现图像边缘信息,修复的图像在信噪比和视觉方面都优于线性插值和样条插值的结果。     

变革型领导与团队成员工作态度:基于多层线性模型的研究

本研究探讨团队层面变革型领导与成员团队满意度、团队认同之间的关系,考察团队学习的中介作用,以及影响变革型领导和团队学习关系的权变因素。采用问卷调查方式对某省通讯运营商的85个客服团队进行调查。采用多层线性模型(Hierarchical Linear Modeling)对团队变革型领导、团队学习、团队满意度、团队认同之间的关系进行分析。结果表明,团队学习对团队领导的变革型领导行为与员工工作态度的关系具有一定的中介作用。团队成员工作技能在变革型领导和团队学习间起调节作用。     

Simultaneous least squares fitter based on the Lagrange multiplier method

We developed a least squares fitter used for extracting expected physics parameters from the correlated experimental data in high energy physics. This fitter considers the correlations among the observables and handles the nonlinearity using linearization during the χ² minimization. This method can naturally be extended to the analysis with external inputs. By incorporating with Lagrange multipliers, the fitter includes constraints among the measured observables and the parameters of interest. We applied this fitter to the study of the m D⁰-D⁰ mixing parameters as the test-bed based on MC simulation. The test results show that the fitter gives unbiased estimators with correct uncertainties and the approach is credible.     

室温离子液体法合成新型三维共价有机骨架材料

采用室温离子热法合成了一种氟取代的具有五重贯穿金刚石拓扑结构的三维共价有机骨架材料(COFs), 记为JUC-515. 与高温溶剂热法不同的是, 室温离子液体法具有反应温度和压力低、 反应时间短、 操作简单、 无需催化剂和不产生有机蒸汽污染等优势. 制备的材料具有高度结晶性、 较大的孔隙率和良好的CO₂选择性吸附性能.     

复合深度神经网络在直升机声目标识别中的研究

针对直升机探测中目标运动过程连续识别的鲁棒性问题,提出了一种基于复合深度神经网络的直升机声学特征提取和识别框架。复合深度神经网络由卷积神经网络和长短时记忆神经网络以并行结构组合,进行直升机声学特征的优化,完成直升机类型识别。针对直升机声信号特性,对卷积神经网络进行了改进,使得该复合深度神经网络在信号短时谱基础上优化声信号特征表征并提取前后帧之间的相关信息,弥补通常声目标识别方法不能充分利用目标信号时间历程信息的缺陷。真实外场实验数据测试结果显示:相较于传统识别方法,该算法显著提升了直升机进入有效探测范围后连续识别的鲁棒性和目标识别正确率。     

基于自适应准则的闪光照相图像重建

 针对闪光照相图像低信噪比的特点,提出了一种自适应的图像重建算法。该算法以代数法(ART)迭代重建为基础,在迭代重建过程中引入了两个权重矩阵,其中一个矩阵用来控制重建过程中的高频分量以保持重建结果的边界;另一个矩阵控制重建结果的平坦区域以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中更新这两个矩阵来实现图像的自适应重建。数值模拟结果表明,相对于传统的单准则ART重建算法,该方法具有更好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相图像复原算法

 针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比低的特点,提出了一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像复原算法,将闪光照相图像复原问题转化为一个约束优化问题,引入基于非负、中值滤波和偏微分方程的光滑约束条件,并利用约束共轭梯度法迭代求最优解。数值试验表明,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

闪光照相中散射分布均匀性的影响因素

 为了在客体密度重建过程中采用迭代法扣除散射X射线的影响,提出了以散射分布均匀为主要目的的闪光照相系统设计思想。在介绍散射分布均匀性定义的基础上,分析了均匀扣除散射所带来的光程差。采用蒙特卡罗方法研究了系统放大倍数、照相距离以及后防护锥到图像接收系统的距离对散射分布均匀性的影响。结果表明：后防护锥到图像接收系统的距离是影响散射分布形状和散射照射量大小的一个主要因素;当后防护锥到图像接收系统的距离为55 cm左右时,散射分布均匀性近似最佳,而且照相距离越大,散射分布均匀性越好。这些研究结果可用于实际闪光照相系统的优化设计,在图像接收系统的响应范围内达到使散射分布均匀和降低光源模糊影响的目的。