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计算机网络基础知识,涵盖了基本Windows操作、如何防止计算机病毒的危害及对杀毒软件的具体设定与应用等.当今社会已全面进入网络时代,当代大学生有必要掌握一定计算机网络知识,对学习和生活提供有利帮助.文章主要探讨普及计算机网络基础知识对当代大学生的必要性,并在此基础上分析应注意的问题及有效学习策略. 相似文献
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对于任何一部放大器来讲.它们的失真问题都是至关重要的.然而又因为放大器的功能和用途不同.它们对放大器的失真类型的要求义有所不同。 相似文献
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对于大多数发烧友而言,基本上都有这样的经历,刚开始是制作一些感兴趣的,获得成功,更感兴趣,然后边干边学,边学边干,一步步提高,成为发烧友。不怕不懂,就怕不学。这里的学是学什么?一是学相关的基础知识,二是学别人的经验。关于基础知识,这又是一件颇为让人无奈的事情,因为现在的有关电子管的学习资料越来越少,更多的新加入进来的爱好者在没有资料可供学习的情况下将所有的疑问都留在网上, 相似文献
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频谱分析仪是一种信号频域分析仪器,传统经典频谱仪以直角坐标系曲线图的形式展现信号在一定频率范畴内的占用情况和信号幅度,隧着现代无线电通信应用的日益增多和射频技术的不断发展.在射频领域频谱分析仪的应用越来越广泛, 相似文献
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多数已经对Flash软件比较了解的人,会认为此软件比较简单易学,但是用它真正的做出动画片却比较困难难,往往做出的动画还不是很美观,本文主要认为其主要原因在于对美术基础知识的缺乏。因此,本文主要阐述美术基础知识对于Flash动画制作的重要作用。 相似文献
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集成运放是当今线性电路中应用最为:广泛的功能性器件.包括音频电路在内,现代设计的低频线性电路几乎到处可见到它的身影。 相似文献
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推进知识高效流动的"知识分配力"是影响创新能力和创新绩效的重要因素,基础研究本质上是知识再生产、知识共生产的过程,知识流动的状况不但影响基础研究的能力和水平,也影响基础研究成果的高效应用。运用知识流分析方法,可以发现基础研究中科学传播存在的主要问题。 相似文献
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分析了技术基础课的课程特点及学生在学习这部分课程内容时所遇到的困难,指出了在技术基础教学过程中加强学生的工程观念和方法教育的重要性,并提出了培养学生工程观念和方法的具体途径及一些做法。 相似文献
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快速求解三维目标宽角度电磁散射问题一直都是计算电磁学中的一个难点问题.前期研究表明:在传统矩量法中引入压缩感技术后可仅通过数次观测还原出全部入射角度下的电流,从而有效减少计算量.为获取应用压缩感知时所需的观测次数并讨论合适的稀疏变换选择,本文提出一种基于物理光学法的先验技术.该技术可对宽角度下电流系数的投影稀疏度及相应的观测次数进行预估,为利用压缩感知求解宽角度问题的快速算法特别是稀疏转换基的选择提供了先验知识,在实际计算前确定了相关参数,从而为该快速算法应用于工程实践奠定了良好基础. 相似文献
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文章概述了企业要从观念和知识上掌握“自主创新”的基本内容。 相似文献
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针对模糊Petri网存在隶属度单一的问题,将直觉模糊集理论与Petri网理论相结合,构建直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)模型,用于知识的表示和推理.首先构建了IFPN模型,并将其应用于知识的表示,通过在模型中引入抑止转移弧,解决了否命题的表示问题.其次提出了基于矩阵运算的IFPN推理算法,通过修改变迁触发后token值的传递规则,解决了推理过程中的事实的保留问题;通过修改变迁的触发规则,抑制了变迁的重复触发.最后对推理算法进行了分析,并举例验证了提出的IFPN模型及其推理算法的可行性,结果表明IFPN是对FPN的有效扩充和发展,其对推理结果的描述更加细腻、全面. 相似文献
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知识交换格式KIF是一种被广泛接受的公共知识表示语言,本文简介了KIF及其作用,并实现了一个简单的数字电路知识表示,从而实现数字电路的计算机理解与互操作。 相似文献
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非均匀环境下利用杂波脊信息的杂波滤除方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
该文针对空时自适应检测训练样本中含有干扰目标会导致目标检测性能下降的问题,提出一种利用杂波脊先验信息滤除杂波的方法,使目标检测不受训练样本中干扰目标的影响,并且提高了小样本情况下的检测性能。利用机载雷达地杂波在角度多普勒空间的分布特点,结合杂波2维高斯功率谱密度模型,构造杂波协方差矩阵用于滤除对目标有遮蔽影响区域内的杂波。模型参数的设定充分结合了环境先验信息,使参数设定快速准确。通过仿真数据和MCARM实测数据的仿真实验,结果表明在训练样本被干扰目标污染和小样本情况下,利用杂波脊信息的杂波滤除方法均能有效滤除杂波,检测性能高于传统的自适应检测方法。 相似文献
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针对含不同置信级样本的模型拟合问题,该文提出了一种基于神经网络的二次学习方法。文中指出真实模型是实验模型的一种变异,提出逼近真实模型期望值的神经网络,是融合先验样本和真实样本的最佳网络。首先,以先验样本为训练样本进行第1次神经网络学习,并计算取决于硬点信息的软点误差容量区间;然后,同时将先验样本和真实样本作为训练样本,利用软点误差容量区间和硬点误差敏感系数,对神经网络训练过程中输入/目标对的误差进行修改,通过第2次学习得到既能精确拟合真实样本,又能最大化利用先验样本信息的综合网络。与基于知识的神经网络(KBNN)相比,该方法更加简单,可操控性更强并具有更加明确的逻辑意义。 相似文献