SAS® 高性能分析产品

Size: px
Start display at page:

Download "SAS® 高性能分析产品"

Transcription

1 产品说明书 SAS 高性能分析可以做什么? 采用 SAS 高性能分析产品, 可基于大量多样化数据开发和处理模型 这些产品 用于 统计 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学和优化 可配置在高度可扩展的分布式内存 处理架构中 SAS 高性能分析为什么重要? 通过分析大数据可以获得更加准确的洞察, 及时制定业务决策 您能够解决各种业务难题 验证更多概念并评估复杂的场景, 有助于企业把握新机遇, 减少不确定因素的影响 SAS 高性能分析为谁而设计? 这些产品专门为需要快速有效开发和处理模型的分析人员而设计 ( 如数据挖掘人员 统计师 数据科学家和业务分析师 ) 同时, 为 IT 人员提供高度可扩展的可靠架构, 便于管理和处理分析任务 SAS 高性能分析产品更快速地生成更准确的洞察, 解决最复杂的业务问题 解决复杂的业务问题需要先进的高端分析技术, 同时需要能够整合大数据源, 包括庞大的文本数据 SAS 提供五种高性能分析产品, 基于分布式内存环境进行分析运算 您可以处理前所未有的大量数据, 快速准备和探索数据 针对多种场景进行建模, 以近实时方式 ( 一般几分钟, 而非几小时 ) 快速生成准确的洞察结果 如果能够将分析工作的处理时间从几天或几小时, 缩短到几分钟甚至几秒钟, 您可以提出更多假设 迅速调优模型, 重新进行分析 在分析中同时使用结构化和非结构化数据, 利用更多变量, 进行多次模型迭代 比以往更快 可以显著提高预测能力 主要优点 更快更自信地把握新机遇, 探测未知风险, 做出正确选择 SAS 高性能分析产品可以利用所有可用计算资源, 更快速地进行统计建模和模型筛选, 无论单机环境, 还是分布式计算环境 您可以获得更精细更准确的结果, 为企业带来新的业务机会 利用所有数据 ( 包括非结构化数据 ), 采用高级建模技术进行更多次模型迭代, 帮助解答业务难题 针对所有数据进行综合分析可以提高洞察精确性, 从而制定更好的决策 采用最佳建模技术, 增加模型迭代次数了 结合结构化数据与文本数据, 揭示先前未发现的内在联系, 提高模型预测能力 以前所未有的速度获得洞察, 做出高价值且时间紧迫的决策 缩短分析模型处理时间, 快速得出洞察结果, 全面提高企业决策能力 SAS 高性能分析产品分析速度极快, 可对快速多变的市场环境大量场景进行评估, 及时提出合理建议 利用高扩展 高可靠性分析基础架构, 基于全部数据检测更多概念, 测试多种场景 分析人员可在不受基础架构限制的条件下, 利用内存环境解决最复杂的业务问题 IT 可以有效满足当前及今后的需求, 提供更强大的分析处理能力

2 2 产品概览 SAS 高性能分析产品可供企业分析大数据, 几分钟即可生成更加准确的洞察结果 这些高性能分析产品包括 : 统计分析 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学 优化除每种产品的特定功能之外, 五种产品还具有核心通用程序, 用来帮助准备和汇总数据 单机或分布式模式 SAS 高性能分析产品既可以在单个服务器上运行, 也可以在分布式计算机集群环境下运行 无论单机模式还是分布式计算环境, 所有高性能程序都支持多线程处理, 充分利用所有可用内核资源 单机模式下, 高性能程序可根据机器的 CPU ( 内核 ) 数目确定并发线程数量 简言之, 单机模式意味着客户端采用多线程模式 高性能程序在分布式模式下运行时, 分布式计算环境中的多个节点参与运算 数据分布到集群中的每个机器上, 集群的大规模计算能力可用于解决单个大型分析任务 分布式 模式下, 集群中的多台机器可同时执行分析任务, 每台机器可以并发执行多个线程 单机模式下, 高性能建模过程利用单机所有内核实现扩展性 分布式计算环境中, 这些过程能够并发访问数据, 充分利用所有内核以及大量可用内存 SAS 高性能统计 利用 SAS 高性能统计, 可比以往更加迅速地建立并运行模型 建模方法包括回归 逻辑回归 广义线性模型 线性混合模型 非线性模型和决策树 这些程序提供模型选择 降维 识别重要变量等常用分析功能 SAS 高性能数据挖掘 SAS 高性能数据挖掘可采用拖放界面, 强大的描述型 预测性机器学习方法, 分析大量多样化数据 支持大量建模技术, 包括贝叶斯网络 随机森林 支持向量机 神经网络 聚类等, 同时提供数据准备 数据探索和模型评分功能 由于能够更加快速地建立并运行更多模型, 因此可以提出并解决更多问题, 将更多概念应用到数据挖掘过程中 (SAS 高性能数据挖掘包 含 SAS 高性能数据统计 ) SAS 高性能文本挖掘 利用 SAS 高性能文本挖掘, 您可以迅速获得大量非结构化数据的洞察结果, 包括大量文档 电子邮件 备注 报告文件 社交媒体等 支持的功能包括文本解析 实体抽取 自动抽取词干 同义词检测 主题发现和奇异值分解 (SVD) 等 文本挖掘结果可用作高性能数据挖掘的输入, 提高模型的预测能力 SAS 高性能计量经济 SAS 高性能计量经济建模方法包括线性回归 一元和二元 logit/probit 模型 随机前沿模型 删 / 截回归 样本选择模型 事件数模型和损失分布模型 其中的部分方法可用于面板数据 同时, 还提供用来模拟分布的工具, 包括多元 copula 以及复合分布模型 SAS 高性能优化 高性能优化适用于解决确定线性 混合整数线性和非线性问题 提供的多起点 ( 非线性 ) 分解 ( 线性 混合整数线性 ) 调优选项 ( 混合整数线性 ) 和全局 / 局部搜索优化等重要优化选项可并行执行, 大大缩短完成整体优化的时间

3 3 主要特点 SAS 高性能分析产品核心功能 高性能数据概括 通过一系列并行化程序支持大规模数据探索和汇总 以 SAS 输出数据集形式, 极其快速地大规模生成描述统计量 生成均值 最小值 最大值 极差 分散度和集中度等统计量, 以及变量基数 汇总和水平等信息 高性能 DS2 提供分布式内存计算环境下, 通过 Base SAS 会话并行执行 DS2 代码的工具 可以控制执行节点的并行化水平以及所用节点数量 高性能数据挖掘数据库 创建重要输入数据源汇总统计结果, 包括汇总 计数 最小值 最大值 标准差和不对称测量值 高性能相关分析 对含有大量行列的大数据进行相关分析 高性能抽样 执行高性能简单随机抽样或分层抽样 高性能数据分箱 桶式 ( 等长 ) 分箱方法 Winsorized 分箱方法和 Winsorized 统计 伪分位数分箱方法, 类似于分位数分箱 根据所选分箱方法给出映射表 提供基础统计信息表, 包括最小值 最大值 均值 伪中位数等 柱状图表显示输出的映射统计结果 伪分位数估计表 根据分箱结果计算证据权重 (WOE) 和信息值 (IV) 高性能数据补缺 用给定值对数值型变量进行高性能补缺 也可以用均值 伪中位数或非缺失值最小值与最大值之间的随机值代替数值型缺失值 SAS 高性能统计 高性能逻辑回归和模型选择 预测二值型 二项和多项输出 提供建模语法, 包括 CLASS 和基于效应的 MODEL 语句 提供多种链接函数, 支持多项响应变量分类建模, 包括有序分类或无序分类 在输出数据集中给出预测值并生成评分代码 高性能线性回归和模型选择 支持广义线性模型和标准参数化分类效应 提供多种模型效应选择方法 提供建模语法, 包括 CLASS 和基于效应的 MODEL 语句 支持数据分区, 将数据分成训练集 验证集和测试集 支持大量效应选择 ( 成千上万 ) 图 1: 采用高性能节点的 SAS 高性能数据挖掘流程图

4 4 主要特点 ( 续 ) 提供基于多种模型评估标准的终止规则 支持基于外部验证和留一交叉验证的终止和选择规则 在输出数据集中给出预测值并生成评分代码 高性能非线性回归 采用最小二乘法和最大似然估计法进行参数估计 提供多种优化技术进行参数估计 基于用户自定义函数计算参数置信度 高性能混合线性模型 多种协方差结构, 包括方差分量 复合对称 非结构化 AR(1), Toeplitz 和因子分析 利用各种优化技术进行 REML 和最大似然估计 支持含有大量对象的数据 高性能偏最小二乘 支持广义线性模型和标准参数化分类效应 支持任意阶数交叉效应, 包括分类变量和连续变量 支持数据分区, 将数据分为训练集和测试集 高性能分位数回归分析 支持单级或多级分位数回归 支持广义线性模型和标准参数化分类效应 支持任意阶数 ( 交叉效应 ) 和嵌套效应 高性能广义线性模型和模型选择 采用最大似然估计法估计估计广义线性模型参数 分析支持模型训练 验证和测试 提供建模语法, 包括 CLASS 和基于效应的 MODEL 语句 提供多种链接函数和分布, 包括 Tweedie 系列分布 高性能决策树 建立决策树模型 支持区间型和名义型输入变量和目标变量 决策树生长方法可选择熵 Gini FastCHAID CHAID 信息增益比率和卡方 ( 名义型目标变量 ) 回归树生长方法可选择方差 CHAID 和 F 检验 ( 区间型目标变量 ) 支持决策树的生长和修剪 支持 C4.5 修剪 生成英文规则描述决策树模型结果 高性能有限混合模型 单变量有限混合模型支持最大似然估计 部分模型支持马尔科夫链蒙特卡洛模拟 提供多种内置链接和分布函数 使用混合概率进行分类和回归建模 高性能主成分分析 多元分析技术, 用于检视定量变量之间的关系 计算特征值 特征向量和主成分分数 图 2: 采用 SAS 高性能统计, 可在成千上万输入变量中进行选择, 同时利用内存计算技术建立广义线性模型

5 5 主要特点 ( 续 ) 高性能典型差别分析 支持降维 计算类均值之间的马氏距离 生成典型系数和典型变量行分 SAS 高性能数据挖掘 高性能变量归约 结构化输入变量降维, 选择原始变子量集 通过指定一组变量共同解释最大量数据方差 ( 协方差分析 ), 实现无监督变量筛选 支持分布式计算, 以及 CORR COV 或 SSCP 矩阵输出 利用 CLASS 语句支持类别型输入变量 输出统计量和矩阵信息, 用于后续统计过程 高性能时序降维 通过相似度 聚类等方法降维 支持三种时序输入数据格式 : 事务 转置和列式 降维后的时序可以三种格式输出 : 事务 转置和列式 事务格式输入数据可以处理多个时序变量 高性能神经网络 支持输入变量和目标变量自动标准化 智能设定大部分神经网络参数 ( 如激活函数和误差函数 ) 自动选择和使用校验数据子集 当验证误差不再提高时, 自动停止模型训练 支持每项观测单独加权 支持以非结构化文本信息作为输入, 提高预测能力 可使用任意数量隐藏层, 支持深度学习 可指定 Poisson 和 gamma 误差函数以及指数输出层激活函数, 支持计数数据建模 可指定隐藏层和输出层激活函数 (identity tanh 或 sin) 高性能随机森林 建立数百棵决策树封装模型, 预测单个目标变量 并行训练分别在不同网格节点上运行的数百棵决策树 在所有可用输入变量中, 随机选择用于切分节点的输入变量 仅考虑与目标变量最相关的单个变量进行切分 支持以非结构化文本信息作为输入, 提高预测能力 图 3: 利用 SAS 高性能数据挖掘, 可采用随机森林等先进建模技术快速获得解决复杂问题的答案

6 6 主要特点 ( 续 ) 高性能随机森林评分 对通过 HPFOREST 程序训练生成的随机森林进行评分 高性能决策 基于用户指定的决策矩阵 先验概率 建模程序输出 ( 可以是区间型目标变量的预测值 ) 生成最优决策 决策矩阵中的列 ( 决策变量 ) 对应每个决策, 行 ( 观测 ) 对应目标值 决策变量的值表示特定目标, 可以是利润 损失或营收 高性能贝叶斯网络 构建贝叶斯网络模型 建立不同结构的贝叶斯网络, 包括朴素贝叶斯 树增强型朴素贝叶斯 (TAN) 贝叶斯网络增强型朴素贝叶斯 (BAN) 父子贝叶斯网络和马尔科夫覆盖 通过独立测试有效选择变量, 基于验证数据集根据指定参数自动 选择最佳模型 生成 SAS 数据步代码对数据集进行评分 高性能聚类 基于一个或多个定量变量计算的距离进行聚类分析 将观测分入不同的聚类中, 每个观测仅属于一个聚类 进行 k- 均值聚类, 以区间变量为输入 提供称为 aligned box criterion (ABC) 的新技术估计数据集的聚类数目 高性能支持向量机 使用线性和非线性核函数训练模型 支持两种优化技术 : 内点法和有效集法 支持以连续变量和类别变量作为输入, 训练二值型目标变量 模型 内点法可用于单机模式或分布模式, 有效集法仅用于单机模式 SAS Enterprise Miner 支持高性能节点 HP 数据分区 HP 数据探索 HP 数据变换 HP 变量选择 HP 回归 SAS 高性能文本挖掘 自然语言处理 (NLP) HP 数据贝叶斯网络 神经网络 HP 随机森林 HP 插补 HP 决策树 自动标注词性 ( 系统中定义了 15 种以上不同词性 ) 支持抽取标准实体, 如位置 时间 日期 地址等, 共 17 种预定义选项 检测名词词组和多词词组, 在机器学习过程中视为单个词条来处理 检测不同词干, 无需人工干预 利用同义词检测, 自动发现词条的多种变形 图 4: 采用内存计算技术, 轻松创建含有文本挖掘主题的预测模型

7 7 主要特点 ( 续 ) 原生支持英文或德文, 保留作者原义 文本处理选项 选择所需文本解析选项, 定制机器学习文本模型 多种词条重要性加权方式, 可基于词条在单个文档中出现的频率, 以及在整个文档集合中出现的频率 选择词频加权抑制词条出现过多产生的影响 通过词条加权区分出更重要的词条 重复文档识别和关键词控制处理可用于文本预处理和评分 文本过滤 语义分析生成的主题可用作高性能结构化数据挖掘节点或过程的输入, 展开进一步数据挖掘分析 可以在其他 SAS 应用中使用标记的机器生成主题 图表输出 通过查看词条特征明细表检查文本挖掘模型中的词条 查看图表中显示的词条在文档集合中出现的频率 词条权重 包含词条的文档数, 有助于评估文本挖掘模型或调优 根据角色或属性表示的词频图形评估文档集合 利用图形向导可以自行创建结果图表, 或修改现有结果图表 指定启用词表对应的 SAS 数据集, 在文本解析和后续处理中仅处理指定的词条 指定停用词表对应的 SAS 数据集, 在文本解析和后续分析中排 除指定的词条 通过添加 删除和编辑词条调整启用词表和停用词表, 包括加入多词短语 指定包含词条的最小文档数, 在后续分析中限制选定的词条 主题生成 机器学习主题由词条 - 文档矩阵生成, 可作为文档集合的结构化数字表达方式 SAS 高性能计量经济 高性能事件数回归 拟合回归模型, 其中的因变量为事件数量 支持零堆积泊松回归和负二项回归模型, 零堆积分布可以拟和各自的回归模型 高性能严重性模型 拟和先验利润损失随机事件严重性 ( 量级 ) 的参数概率分布 图 5: 在 SAS 高性能文本挖掘中查看词条属性分析的图形结果

8 主要特点 ( 续 ) 根据严重性分布规模拟合回归模型 可在九种概率分布中自动选择最适合的分布, 同时支持用户 自行选择适合的统计 允许用户增加新的概率分布 用户可以对数据截断 ( 免赔额 ) 或数据删失 ( 保单限额 ) 进行缺失值建模 高性能定性模型与有限因变量模型 高性能复合分布模型模拟 使用计数数据模型和严重性模型建立用于保险业和银行业的聚合损失分布模型 可用于执行假设及其他场景分析, 支持不同的前提假设 也可以用于银行上报某些损失类型的 VaR ( 风险值 ) 全面灵活的语法可模拟特定业务规则, 大量不同的保险业模式 ( 免赔额 保单限额等 ) 可以进行分层 拟合线性模型 logit/probit 模型 删失或截断回归异方差模型 随机前沿生产和成本模型 支持估计一元和多元响应模型 贝叶斯工具可供用户查找参数的后验概率分布 高性能面板参数模型 估计线性面板模型, 使用单向或双向固定或随机效应 高性能 copula 模拟 使用给定的相关结构等信息, 基于给定的多元 copula 模拟数据 SAS 高性能优化 全局 / 局部搜索优化用户自定义函数 ( 非线性 不可微分等 ), 支持连续型和整数决策变量, 以及线性和非线性约束 采用更有效的分解算法解决块角结构线性和混合整数线性优化问题 支持单目标和多目标优化 非线性优化问题存在多个局部最优解时, 可采用多起点方法提高获得全局最优解的可能性 特定混合整数线性优化问题 ( 或一组问题 ), 优调选项便于确定最有效的优化求解选项设定 如需进一步了解 SAS 高性能分析 产品的特性和技术要求, 请访问 sas.com/hpanalytics 图 6: SAS 高性能计量经济可应用多种保险分层模式模拟聚合损失 SAS 和所有其他 SAS 公司的产品和服务名称, 是 SAS 软件有限公司在美国和其他国家的注册商标或商标 表示美国注册商标 其他品牌和产品名称是相关公司的商标 2015 年 SAS 公司版权所有 保留所有权利 _S

2 概览 SAS 高性能分析产品让企业可以分析大数据, 只需短短几分钟即可产生更准确的洞察 这些高性能分析产品包括 : 统计分析 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学 优化除了各个产品中提供的特定功能, 在这五个产品中还提供了核心的公共过程来帮助您准备和汇总数据 单机或分布式模式 在单机模式下, 高性能建

2 概览 SAS 高性能分析产品让企业可以分析大数据, 只需短短几分钟即可产生更准确的洞察 这些高性能分析产品包括 : 统计分析 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学 优化除了各个产品中提供的特定功能, 在这五个产品中还提供了核心的公共过程来帮助您准备和汇总数据 单机或分布式模式 在单机模式下, 高性能建 产品说明书 SAS 高性能分析可以做什么? 借助 SAS 高性能分析产品, 您可以基于庞大复杂的数据开发众多模型 这些产品 - 用于统计 数据挖掘 文本挖掘 计量经济学和优化 - 基于高度可扩展的分布式内存处理架构 SAS 高性能分析为什么重要? 您可以快速分析大数据, 挖掘出更准确的洞察, 制定及时的决策 让您您构解决业务难题 验证更多想法并评估复杂的场景, 帮助企业把握新机遇, 降低不确定性 SAS

More information

! %! &!! % &

! %! &!! % & 张海峰 姚先国 张俊森 借鉴 的有效教育概念 本文利用 年间的中国省级面板数据估计了平均教育年限 教育数量 和平均师生比率 教育质量 对地区 劳动生产率的影响 本文的实证分析结果表明 以师生比率衡量的教育质量对劳动生产 率有显著且稳健的正效应 在均值处师生比率每上升一个标准差 有助于提高地区劳动生产率约 教育数量对劳动生产率的影响大小部分取决于教育质量的高低 教育质量越高教育数量对劳动生产率的促进效应越大

More information

Microsoft Word - CDA LEVEL Ⅱ考试大纲及解析_建模分析师 final - 複製.docx

Microsoft Word - CDA LEVEL Ⅱ考试大纲及解析_建模分析师 final - 複製.docx CDA LEVELⅡ 考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVEL ⅡEXAMINATION OUTLINE CDA 考试大纲是 CDA 命题组基于 CDA 数据分析师等级认证标准而设定的一套科学 详细 系统的考试纲要 考纲规定并明确了 CDA 数据分析师资格考试的具体范围 内容和知识点, 考生可按照 CDA 考试大纲进行相关知识的复习 CDA 建模分析师考试大纲 基础理论 (

More information

长 安 大 学 硕 士 学 位 论 文 基 于 数 据 仓 库 和 数 据 挖 掘 的 行 为 分 析 研 究 姓 名 : 杨 雅 薇 申 请 学 位 级 别 : 硕 士 专 业 : 计 算 机 软 件 与 理 论 指 导 教 师 : 张 卫 钢 20100530 长安大学硕士学位论文 3 1 3系统架构设计 行为分析数据仓库的应用模型由四部分组成 如图3 3所示

More information

Microsoft Word - CDA LEVEL Ⅱ考试大纲(1).docx

Microsoft Word - CDA LEVEL Ⅱ考试大纲(1).docx CDA LEVELⅡ 考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVELⅡEXAMINATION OUTLINE CDA 考试大纲是 CDA 命题组基于 CDA 数据分析师等级认证标准而设定的一套科学 详细 系统的考试纲要 考纲规定并明确了 CDA 数据分析师认证考试的具体范围 内容和知识点, 考生可按照 CDA 考试大纲进行相关知识的复习 CDA 建模分析师考试大纲 基础理论 (

More information

a. 数据挖掘概要 (2%) b. 数据挖掘方法和原理 (7%) c. 数据挖掘技术基础 (5%) d. 数据挖掘技术进阶 (6%) PART 2 数据预处理 ( 占比 25%) a. 字段选择 (2%) b. 数据清洗 (8%) c. 字段扩充 (2%) d. 数据编码 (8%) e. 特征提取技

a. 数据挖掘概要 (2%) b. 数据挖掘方法和原理 (7%) c. 数据挖掘技术基础 (5%) d. 数据挖掘技术进阶 (6%) PART 2 数据预处理 ( 占比 25%) a. 字段选择 (2%) b. 数据清洗 (8%) c. 字段扩充 (2%) d. 数据编码 (8%) e. 特征提取技 CDA LEVELⅡ 建模分析师考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVEL Ⅱ EXAMINATION OUTLINE 一 总则 CDA 数据分析师人才行业标准 是面向全行业数据分析及大数据相关岗位的一套科学化 专业化 正规化 系统化的人才技能准则 经管之家 CDA 数据分析师认证考试是评判 标准化人才 的唯一考核路径 CDA 考试大纲规定并明确了数据分析师认证考试的具体范围

More information

水晶分析师

水晶分析师 大数据时代的挑战 产品定位 体系架构 功能特点 大数据处理平台 行业大数据应用 IT 基础设施 数据源 Hadoop Yarn 终端 统一管理和监控中心(Deploy,Configure,monitor,Manage) Master Servers TRS CRYSTAL MPP Flat Files Applications&DBs ETL&DI Products 技术指标 1 TRS

More information

册子0906

册子0906 IBM SelectStack ( PMC v2.0 ) 模块化私有云管理平台 是跨主流虚拟化技术的统一资源云管理平台 01 亮点 : 快速可靠地实现集成化 私有云管理平台 02/03 丰富的功能支持企业数据中心云计算 扩展性强 : 简单易用 : 04/05 功能丰富 : 06/07 为什么选择 IBM SelectStack (PMC v2.0)? 快速实现价值 提高创新能力 降低 IT 成本 降低复杂度和风险

More information

课程设置—国民经济学

课程设置—国民经济学 课程设置 国民经济学 序号 课程类型 课程名称 学期 学分 总学时 授课语言 任课教师 ( 职称 ) 1 科学社会主义理论与实践 秋季学期 2 32 中文 学校统开 2 资本论 选读秋季学期 1.5 28 中文经院统开公共学位 3 经济思想史秋季学期 1.5 28 中文经院统开 4 英语 秋季 春季学期 4 64 英文 学校统开 5 高级宏观经济学 Ⅰ 秋季学期 3 56 中文 经院统开 6 高级计量经济学

More information

FPGAs in Next Generation Wireless Networks WPChinese

FPGAs in Next Generation Wireless Networks WPChinese FPGA 2010 3 Lattice Semiconductor 5555 Northeast Moore Ct. Hillsboro, Oregon 97124 USA Telephone: (503) 268-8000 www.latticesemi.com 1 FPGAs in Next Generation Wireless Networks GSM GSM-EDGE 384kbps CDMA2000

More information

SAS® Enterprise Miner 数据挖掘集成环境

SAS® Enterprise Miner 数据挖掘集成环境 产品说明书 SAS Enterprise Miner 7.1 企业级数据挖掘集成环境 简化数据挖掘流程, 在海量数据上建立高精度的描述模型和预测模型 SAS Enterprise Miner 可以做什么? SAS Enterprise Miner 简化了数 据挖掘流程, 在海量数据上建立高 精度的描述模型和预测模型 目 前, 富于前瞻性理念的企业都在使 用 SAS 预测分析和数据挖掘软件, 来检测欺诈行为,

More information

论文,,, ( &, ), 1 ( -, : - ), ; (, ), ; ;, ( &, ),,,,,, (, ),,,, (, ) (, ),,, :. : ( ), ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ), ( ),,,, 1 原译作 修补者, 但在英译版本中, 被译作

论文,,, ( &, ), 1 ( -, : - ), ; (, ), ; ;, ( &, ),,,,,, (, ),,,, (, ) (, ),,, :. : ( ), ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ), ( ),,,, 1 原译作 修补者, 但在英译版本中, 被译作 * 夏传玲 : 本文简要回顾了国内外定性研究在最近 多年的发展概况, 总结 了定性研究的六个发展趋势和分析策略上的三种流派 在上述两种背景下, 本文探讨了计算机辅助的定性分析给定性研究带来的机遇和挑战, 特别是它和手工操作对比时的优势和劣势, 以及应用这种定性分析技术所可能面临的困难 : 定性研究定性分析 文化差异,, (, ),,,, ( - ) ( - ) ( - ) ( - ) ( - ) (

More information

The Power to Know 构建知的力量 抓住未来机遇

The Power to Know 构建知的力量 抓住未来机遇 SAS 大数据解决方案手册 The Power to Know 构建知的力量 抓住未来机遇 关于 SAS SAS 的历史和荣誉 4 分析能力的 8 个等级 6 SAS 大数据分析解决方案概览 7 大数据主要解决方案 SAS Hadoop 数据加载器 10-11 SAS 高性能分析 12-17 SAS 可视化分析..... 18-23 SAS 可视化建模统计.. 24-27 SAS 内存统计.. 28-31

More information

一 登录 crm Mobile 系统 : 输入 ShijiCare 用户名和密码, 登录系统, 如图所示 : 第 2 页共 32 页

一 登录 crm Mobile 系统 : 输入 ShijiCare 用户名和密码, 登录系统, 如图所示 : 第 2 页共 32 页 第 1 页共 32 页 crm Mobile V1.0 for IOS 用户手册 一 登录 crm Mobile 系统 : 输入 ShijiCare 用户名和密码, 登录系统, 如图所示 : 第 2 页共 32 页 二 crm Mobile 界面介绍 : 第 3 页共 32 页 三 新建 (New) 功能使用说明 1 选择产品 第 4 页共 32 页 2 填写问题的简要描述和详细描述 第 5 页共

More information

, ( ) :,, :,, ( )., ( ) ' ( ),, :,,, :,, ;,,,,,, :,,,, :( ) ;( ) ;( ),,.,,,,,, ( ), %,. %,, ( ),,. %;,

, ( ) :,, :,, ( )., ( ) ' ( ),, :,,, :,, ;,,,,,, :,,,, :( ) ;( ) ;( ),,.,,,,,, ( ), %,. %,, ( ),,. %;, :?? * 张军高远傅勇张弘 : 本文在中国的政治经济体制的框架内解释了改革以来, 尤其是上世纪 年代以来中国在建设和改善物质基础设施上所取得的显著成就 文章依据现有的文献和 省级面板数据, 不仅度量了改革以来中国的基础设施的存量变化和地区差距, 而且运用 方法检验了可解释基础设施投资支出变动模式的重要变量 本文发现, 在控制了经 济发展水平 金融深化改革以及其他因素之后, 地方政府之间在 招商引资

More information

Autodesk Product Design Suite Standard 系统统需求 典型用户户和工作流 Autodesk Product Design Suite Standard 版本为为负责创建非凡凡产品的设计师师和工程师提供供基本方案设计和和制图工具, 以获得令人惊叹叹的产品

Autodesk Product Design Suite Standard 系统统需求 典型用户户和工作流 Autodesk Product Design Suite Standard 版本为为负责创建非凡凡产品的设计师师和工程师提供供基本方案设计和和制图工具, 以获得令人惊叹叹的产品 Autodesk Product Design Suite Standard 20122 系统统需求 典型用户户和工作流 Autodesk Product Design Suite Standard 版本为为负责创建非凡凡产品的设计师师和工程师提供供基本方案设计和和制图工具, 以获得令人惊叹叹的产品设计 Autodesk Product Design Suite Standard 版本包包括以下软件产产品

More information

李俊新 崔 敏 刘艳春 姚艳君 周广芬 孙 宝 河北科技大学理学院 河北石家庄 滦南县职业教育中心基础部 河北滦南 在物理化学实验的基础上 对一级反应的 种不同数据处理模型进行比较和分析 通过对 实验数据处理模型进行系统的比较 来改善传统实验数据处理中存在的一些问题 从而简化数据处 理 减小作图工作量与作图误差 提升实验水平 提高数据处理结果的准确性 一级反应 数据处理模型 过氧化氢 图 过氧化氢分解实验装置图

More information

蘇櫻 慧雪蘇紅櫻 2

蘇櫻 慧雪蘇紅櫻 2 蘇櫻 慧雪蘇紅櫻 2 邀月 寒情邀冷月 3 新 絕 代 雙 驕 電 子 攻 略 目 錄 章 節 ( 一 ) 人 物 6 章 節 ( 二 ) 武 學 2 招 式 心 法 目 錄 23 配 件 的 應 用 42 章 節 ( 三 ) 買 賣 藥 劑 48 各 地 商 人 販 賣 物 品 目 錄 5 藥 劑 的 奧 秘 61 章 節 ( 四 ) 敵 人 資 料 66 敵 人 資 料 目 錄 69 章 節 (

More information

内科自诊自疗

内科自诊自疗 内 科 自 诊 自 疗 王 文 安 作 者 小 传 王 文 安, 男, 湖 南 靖 州 人, 现 任 广 西 桂 林 市 民 族 医 药 研 究 所 副 所 长 副 主 任 医 师 兼 任 中 华 临 床 学 会 常 务 理 事, 中 国 传 统 医 学 会 委 员, 香 港 国 际 中 西 医 结 合 学 会 顾 问 主 要 著 作 有 : 中 国 民 间 医 术 绝 招 (6 卷 ) 中 国 民

More information

任春平 邹志利 在坡度为 的平面斜坡上进行了单向不规则波的沿岸流不稳定运动实验 观测到了沿 岸流的周期性波动 波动周期约为 利用最大熵方法和三角函数回归法求得这种波动的主 频率以及幅值 分析了波动幅值在垂直岸线方向的变化 结果表明该变化与沿岸流变化类似 即在 沿岸流最大值附近这种波动强度最大 为了分析波动的机理 利用线性沿岸流不稳定模型对模型实验结果进行了分析 求得了不稳定运动增长模式和波动周期 并与对应实测结果进行了比较

More information

第五章 数理统计中的统计量 及其分布

第五章 数理统计中的统计量 及其分布 第五章 数理统计中的统计量 及其分布 随机样本 统计量 三大抽样分布 正态总体下常用统计量的一些重要结论 数理统计 以概率论为基础 主要研究如何收集 整理和分析实际问题的数据 有限的资源 以便对所研究的问题作出有效的 精确而可靠 推断 基础 概率论 功能 处理数据 目的 作出科学推断 就概率特征 总体与随机样本 总体 研究对象的某项数量指标值的全体 记作 Y 个体 总体中每个研究对象 元素.

More information

吉林大学学报 工学版 244 第 4 卷 复杂 鉴于本文篇幅所限 具体公式可详见参考文 献 7 每帧的动力学方程建立及其解算方法如图 3 所示 图4 滚转角速度与输入量 η 随时间的变化波形 Fig 4 Waveform of roll rate and input η with time changing 图5 Fig 5 滚转角随时间的变化波形 Waveform of roll angle with

More information

目录 决策树 Adaptive Boosting (AdaBoost) Gradient Boost Decision Tree (GBDT) TreeBoost XGBoost 总结

目录 决策树 Adaptive Boosting (AdaBoost) Gradient Boost Decision Tree (GBDT) TreeBoost XGBoost 总结 树模型的进化之路 颜发才 facaiyan@gmailcom facaiygithubio 新浪微博算法平台 2017 年 3 月 11 日 目录 决策树 Adaptive Boosting (AdaBoost) Gradient Boost Decision Tree (GBDT) TreeBoost XGBoost 总结 决策树 决策树直观印象进化分支 决策树 直观印象 petal length

More information

数字带通 带阻 高通滤波器的设计 把一个归一化原型模拟低通滤波器变换成另一个所需类型的模拟滤波器, 再将其数字化 直接从模拟滤波器通过一定的频率变换关系完成所需类型数字滤波器的设计 先设计低通型的数字滤波器, 再用数字频率变化方法将其转换成所需类型数字滤波器

数字带通 带阻 高通滤波器的设计 把一个归一化原型模拟低通滤波器变换成另一个所需类型的模拟滤波器, 再将其数字化 直接从模拟滤波器通过一定的频率变换关系完成所需类型数字滤波器的设计 先设计低通型的数字滤波器, 再用数字频率变化方法将其转换成所需类型数字滤波器 数字带通 带阻 高通滤波器的设计 把一个归一化原型模拟低通滤波器变换成另一个所需类型的模拟滤波器, 再将其数字化 直接从模拟滤波器通过一定的频率变换关系完成所需类型数字滤波器的设计 先设计低通型的数字滤波器, 再用数字频率变化方法将其转换成所需类型数字滤波器 模拟原型方法 : 模拟低通 - 模拟带通 H ( j) H ( j) 3 3 3 模拟原型方法 : 模拟低通 - 模拟带通 H ( j) 模拟低通

More information

SVM :C C RBF [15-21] SVR (3) C g [15] SVR JRC f(xx i )=exp(-g x-x i 2 )g >0 (3) JRC SVR (PSO) [16] SVM SVR ( [17-19] [20] MSE) PSO SVR [21] S

SVM :C C RBF [15-21] SVR (3) C g [15] SVR JRC f(xx i )=exp(-g x-x i 2 )g >0 (3) JRC SVR (PSO) [16] SVM SVR ( [17-19] [20] MSE) PSO SVR [21] S 37 5 2018 9 GeologicalScienceandTechnologyInformation Vol.37 No.5 Sep. 2018 doi:10.19509/j.cnki.dzkq.2018.0538. [J]. 201837(5):275-280. 1 1 2 2 2 2 (1. 550002;2. ( ) 430074) : (SVR) SVR 3 - (PSO-SVR) BP

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation MATLAB 与 Spark/Hadoop 相集成 : 实现大数据的处理和价值挖 马文辉 2015 The MathWorks, Inc. 1 内容 大数据及其带来的挑战 MATLAB 大数据处理 tall 数组 并行与分布式计算 MATLAB 与 Spark/Hadoop 集成 MATLAB 访问 HDFS(Hadoop 分布式文件系统 ) 在 Spark/Hadoop 集群上运行 MATLAB

More information

EM算法及其应用

EM算法及其应用 EM 算法原理及其应用 罗维 大纲 基础知识 EM 算法应用举例 EM 算法及其证明 EM 算法的变种 2 EM 算法的名字由来 E 步 M 步 Expectation 期望 Maximization 最大化 EM(Expectation Maximization, 期望最大化 ) 算法 3 笼统的 EM 算法描述 Loop { E 步 : 求期望 (expectation) } M 步 : 求极大

More information

4.C ( 详细解析见视频课程 绝对值 01 约 21 分 15 秒处 ) 5.E ( 详细解析见视频课程 绝对值 01 约 32 分 05 秒处 ) 6.D ( 详细解析见视频课程 绝对值 02 约 4 分 28 秒处 ) 7.C ( 详细解析见视频课程 绝对值 02 约 14 分 05 秒处 )

4.C ( 详细解析见视频课程 绝对值 01 约 21 分 15 秒处 ) 5.E ( 详细解析见视频课程 绝对值 01 约 32 分 05 秒处 ) 6.D ( 详细解析见视频课程 绝对值 02 约 4 分 28 秒处 ) 7.C ( 详细解析见视频课程 绝对值 02 约 14 分 05 秒处 ) [ 说明 ] 1. 以下所指教材是指朱杰老师的 管理类联考综合能力数学套路化攻略 2. 该文档中所标答案和参见的教材答案, 与视频有冲突的, 以视频答案为准! 基础篇 第 1 章 数 1.2.1 整数例题答案 : 1. A ( 详细解析见教材 P7 例 2) 2. D ( 详细解析见视频课程 数的性质 约 10 分 53 秒处 ) 3. C ( 详细解析见教材 P7 例 3) 4.E ( 详细解析见视频课程

More information

PowerPoint 演示文稿

PowerPoint 演示文稿 基于机器学习方法对销售 预测的研究 唐新春 百分点信息科技有限公司数据科学家 基于机器学习方法对销售 预测的研究 唐新春 百分点信息科技有限公司数据科学家 C O N TENTS 01 02 03 04 销售预测现状与痛点销售预测四大步骤销售预测基本方法销售预测效果评估方法与指标 05 某电商网站销售预测案例分享 销售预测的现状与痛点 销售预测是完善客户需求管理 指导运营 以提高企业利润为最终目的商业问题

More information

胡 鑫 陈兴蜀 王海舟 刘 磊 利用基于协议分析和逆向工程的主动测量方法对 点播系统进行了研究 通过对 点播协议进行分析 获悉该协议的通信格式和语义信息 总结出了 点播系统的工作原理 在此基础上设计并实现了基于分布式网络爬虫的 点播系统主动测量平台 并对该平台获取的用户数据进行统计分析 获得了 点播系统部分用户行为特征 研究结果对 点播系统的监控及优化提供了研究方法 点播 协议分析 爬虫 主动测量

More information

CONTE NT 人工智能在量化投资中发展概况 华泰人工智能选股研究体系简介 人工智能选股模型对比实证

CONTE NT 人工智能在量化投资中发展概况 华泰人工智能选股研究体系简介 人工智能选股模型对比实证 人工智能与量化投资 林晓明 华泰证券金融工程首席分析师 执业资格证书 :S0980512020001 CONTE NT 0 1 0 2 0 3 人工智能在量化投资中发展概况 华泰人工智能选股研究体系简介 人工智能选股模型对比实证 01 人工智能在量化投资中发展概况 人工智能 (AI) 的发展历程 人工智能研究 长短记忆 LSTM 认知计算 感知机 聚类算法决策树 机器学习 卷积神经网络 深度学习 AI

More information

Microsoft Word - CDA L3数据科学家考试大纲(第六届).doc

Microsoft Word - CDA L3数据科学家考试大纲(第六届).doc CDA LEVEL Ⅲ 考试大纲 CERTIFIED DATA ANALYST LEVEL Ⅲ EXAMINATION OUTLINE CDA 考试大纲是 CDA 命题组基于 CDA 数据分析师等级认证标准而设定的一套科学 详细 系统的考试纲要 考纲规定并明确了 CDA 数据分析师认证考试的具体范围 内容和知识点, 考生可按照 CDA 考试大纲进行相关知识的复习 数据治理 ( 占比 35%) a.

More information

2019 考研数学三考试真题及答案详解 来源 : 文都教育 一 选择题 :1~8 小题, 每小题 4 分, 共 32 分, 下列每题给出的四个选项中, 只有一个选项是符合题目要 求的. k 1. 当 x 0 时, 若 x - tan x 与 x 是同阶无穷小, 则 k = A. 1. B. 2. C

2019 考研数学三考试真题及答案详解 来源 : 文都教育 一 选择题 :1~8 小题, 每小题 4 分, 共 32 分, 下列每题给出的四个选项中, 只有一个选项是符合题目要 求的. k 1. 当 x 0 时, 若 x - tan x 与 x 是同阶无穷小, 则 k = A. 1. B. 2. C 9 考研数学三考试真题及答案详解 来源 : 文都教育 一 选择题 :~8 小题 每小题 4 分 共 分 下列每题给出的四个选项中 只有一个选项是符合题目要 求的. k. 当 时 若 - ta 与 是同阶无穷小 则 k = A.. B.. C.. D. 4. k - ta - 若要 - ta 与 是同阶无穷小 \ k = \ 选 C 5. 已知方程 - 5 + k = 有 个不同的实根 则 k 的取值范围为

More information

关于试行《高等学校从事有害健康工种人员营养保健等级和标准的暂行规定》的通知

关于试行《高等学校从事有害健康工种人员营养保健等级和标准的暂行规定》的通知 关 于 试 行 高 等 学 校 从 事 有 害 健 康 工 种 人 员 营 养 保 健 等 级 和 标 准 的 暂 行 规 定 的 通 知 教 备 局 字 1988 1988 00 008 号 委 属 各 高 等 学 校 : 高 等 学 校 从 事 有 害 健 康 工 种 人 员 营 养 保 健 等 级 和 标 准 的 暂 行 规 定, 自 一 九 八 三 年 以 来 在 全 国 广 泛 征 求 意

More information

ZHFX1302.mps

ZHFX1302.mps 窑 员 苑 源 窑 中 华 放 射 医 学 与 防 护 杂 志 圆 园 员 猿 年 源 月 第 猿 猿 卷 第 圆 期 摇 悦 澡 蚤 灶 允 砸 葬 凿 蚤 燥 造 酝 藻 凿 孕 则 燥 贼 袁 粤 责 则 蚤 造 圆 园 员 猿 袁 灾 燥 造 援 猿 猿 袁 晕 燥 援 圆 四 例 骨 髓 型 急 性 放 射 病 患 者 受 照 后 员 圆 年 医 学 随 访 观 察 窑 放 射 卫 生 窑

More information

Microsoft Word - STATA大纲—高级.doc

Microsoft Word - STATA大纲—高级.doc 培训目的 : STATA 高级视频教程的目的是使学员熟练使用 STATA 进行实证分析工作, 主要包括 : (1) 掌握多种常用的估计方法 ( 如普通最小二乘法 广义最小二乘法 非线性最小二乘法 最大似然估计 IV 估计和 GMM); (2) 学会估计和分析时间序列和面板数据常用模型 ( 如单位根检验 协整分析 VAR 固定效应模型 随机效应模型 动态面板模型 面板单位根检验和面板协整分析等等 );

More information

PowerPoint 演示文稿

PowerPoint 演示文稿 Fregata: 轻量级大规模机器学习算法库 Chief Data Scientist, TalkingData 大纲 大规模机器学习的挑战 Fregata 的优点 GSA 算法介绍 GSA 算法在 Spark 上的并行化与 MLLib 的对比如何使用 Fregata Fregata 的发展目标 大规模机器学习两个挑战 计算瓶颈 调参困难 经典算法的计算瓶颈 计算复杂度随数据规模超线性增长 Cheng

More information

张成思 本文运用向量系统下的协整分析方法 针对 年不同生产和消 费阶段的上中下游价格的动态传导特征以及货币因素对不同价格的驱动机制进行分析 研究结果表明 我国上中下游价格存在长期均衡关系 并且上中游价格对下游价格具有显 著动态传递效应 而下游价格对中游价格以及中游价格对上游价格分别存在反向传导的 倒逼机制 另外 货币因素对上游价格的动态驱动效果最为显著 但并没有直接作用于下 游价格 因此 虽然货币政策的现时变化可能在一段时间内不会直接反映在下游居民消费价格的变化上

More information

ChinaBI企业会员服务- BI企业

ChinaBI企业会员服务- BI企业 商业智能 (BI) 开源工具 Pentaho BisDemo 介绍及操作说明 联系人 : 杜号权苏州百咨信息技术有限公司电话 : 0512-62861389 手机 :18616571230 QQ:37971343 E-mail:du.haoquan@bizintelsolutions.com 权限控制管理 : 权限控制管理包括 : 浏览权限和数据权限 ( 权限部分两个角色 :ceo,usa; 两个用户

More information

由社會發展趨勢探討國人睡眠品質

由社會發展趨勢探討國人睡眠品質 1 2 3 1. 2. 1. 2. 3. 4. 2. 1. 2. 4 5 6 7683 7 3-2 8 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 9 4-1 10

More information

附件1:理论课程教学大纲修订样表

附件1:理论课程教学大纲修订样表 一 课程基本信息 概率论与数理统计 A 教学大纲 课程名称概率论与数理统计 A 课程代码 C4803001 英文名称 Probability Theory And Statistics A 归属学科 ( 系 部 ) 统计系 学分 4 学时 64 学时, 其中实践 4 学时开课学期 3 预修课程 高等数学 面向专业计算机 163(33 人 ) 二 课程性质与教学目标 概率论与数理统计 是研究大量随机现象统计规律性的一门学科,

More information

三坐标重复性和再现性分析

三坐标重复性和再现性分析 四 绘制极差图 五 绘制均值图 六 评价原则测量系统可接受性的通用比例原则 : %GRR 低于 10% 的误差 可接受的测量系统 %GRR 在 10% 到 30% 的误差 根据应用的重要性 测量装置的成本 维修费用等, 可能是可接受的 %GRR 大于 30% 的误差 不可接受, 应尽各种力量以改进这测量系统 区别分类数 (ndc) 要大于或等于 5 极差图评价 : 若所有的极差均受控, 则说明所有评价人都进行了相同的工作

More information

怎样使孩子更加聪明健康(五).doc

怎样使孩子更加聪明健康(五).doc ...1...8...13...19...22...27...35...37 0-1...43...47...50...54...58...62...64...66...71...76...78 I ...81...83...84...86...87...88...90...92...93...94...97...99... 102... 105... 109... 110...111 ABC...

More information

Presentation Title

Presentation Title 中国科学技术大学 校园行 2016 The MathWorks, Inc. 1 MATLAB 官方微信公众号 MATLAB 2016 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See www.mathworks.com/trademarks for a list of

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation 中 小 IT 企 业 人 力 资 源 管 理 咨 询 简 介 一 背 景 分 析 二 需 求 分 析 三 服 务 内 容 四 操 作 流 程 五 斯 隆 优 势 六 行 业 案 例 七 服 务 理 念 目 录 一 背 景 分 析 -IT 业 现 状 分 析 IT 产 业 的 总 量 水 平 较 低 中 国 IT IT 现 状 总 体 规 模 较 小 技 术 自 主 创 新 能 力 差 对 经 济 的

More information

第一章

第一章 台南市立大內國民中學母語教學檔案 兒童文學 台灣兒童歌謠 壹 前言 我國的童謠 始於列子之康衢之謠 堯乃微服遊於康衢 兒童曰 立我烝民 莫匪爾極 不識不知 順序之則 後漢書 獻帝初 京師童謠曰 千里草 何青青 十日卜 不得生 前者歌頌帝堯德政 之廣被 後者諷刺董卓之虐政 人民將身受其殃 皆係含有政治作用的 歌謠 今日所說童謠 爾雅曾說 徒歌謂之謠 所謂徒歌即是隨口吟 唱 不加伴奏 也無固定旋律 隨興之所至啍唱

More information

记 忆 155 期 北 京 大 学 文 革 专 辑 (9) 目 录 专 稿 章 铎 从 高 云 鹏 的 遭 遇, 看 迟 群 之 流 的 专 制 附 : 高 云 鹏 给 胡 宗 式 章 铎 的 信 (2015 年 11 月 19 日 ) 评 论 马 云 龙 王 复 兴 抢 救 记 忆 : 一 个 北

记 忆 155 期 北 京 大 学 文 革 专 辑 (9) 目 录 专 稿 章 铎 从 高 云 鹏 的 遭 遇, 看 迟 群 之 流 的 专 制 附 : 高 云 鹏 给 胡 宗 式 章 铎 的 信 (2015 年 11 月 19 日 ) 评 论 马 云 龙 王 复 兴 抢 救 记 忆 : 一 个 北 记 忆 155 期 北 京 大 学 文 革 专 辑 (9) 目 录 专 稿 章 铎 从 高 云 鹏 的 遭 遇, 看 迟 群 之 流 的 专 制 附 : 高 云 鹏 给 胡 宗 式 章 铎 的 信 (2015 年 11 月 19 日 ) 评 论 马 云 龙 王 复 兴 抢 救 记 忆 : 一 个 北 大 学 生 的 文 革 回 忆 录 序 扬 子 浪 洗 涤 我 们 被 污 损 的 灵 魂 读 抢

More information

硕士论文正文

硕士论文正文 1905 1945...3...4...11...23...41...54...66...73 1945 1949...81...117...127...132...176...184 1905 1945 1905 1910 1920 1922 1941 1945 1920 1944 1915 1939 25 1922 1933 40 1939 30 30 20 1932 30 1944 1945

More information

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 1 3 4 1 9 17 25 3 11 19 27 5 13 21 29 7 15 23 31 2 10 18 26 3 11 19 27 6 14 22 30 7 15 23 31 4 12 20 28 5 13 21 29 6 14 22 30 7 15 23 31 8 12 24 28

More information

不 会 忘 记, 历 史 不 会 忘 记, 当 一 个 古 老 神 州 正 以 崭 新 的 姿 态 昂 首 屹 立 于 世 界 东 方 的 时 候, 当 世 界 把 延 伸 的 广 角 镜 瞄 准 这 片 神 奇 土 地 的 时 候, 中 国 人 民 已 深 深 感 到, 现 在 所 拥 有 的,

不 会 忘 记, 历 史 不 会 忘 记, 当 一 个 古 老 神 州 正 以 崭 新 的 姿 态 昂 首 屹 立 于 世 界 东 方 的 时 候, 当 世 界 把 延 伸 的 广 角 镜 瞄 准 这 片 神 奇 土 地 的 时 候, 中 国 人 民 已 深 深 感 到, 现 在 所 拥 有 的, 共 和 国 十 大 将 军 传 粟 裕 中 国 十 大 将 军 01 粟 裕 前 言 任 何 一 场 伟 大 的 革 命, 无 一 不 是 波 澜 壮 阔, 大 潮 叠 起 伴 随 和 影 响 着 这 些 革 命 的, 是 一 代 又 一 代 伟 大 的 革 命 家 对 于 二 十 世 纪 整 个 中 华 民 族 来 说, 革 命 一 词 总 是 蕴 涵 着 正 义 和 进 步, 圣 洁 和 光 荣

More information

标题

标题 三 风 云 人 物 27 三 风 云 人 物 武 进 人 杰 地 灵, 历 代 名 人 辈 出 千 年 悠 悠, 无 数 志 士 仁 人 名 贤 巨 贾 荟 萃 于 此, 给 这 片 土 地 带 来 了 富 庶 和 文 明, 留 下 了 数 不 尽 的 动 人 故 事, 在 武 进 历 史 的 演 进 中 刻 上 深 深 的 烙 印 1 延 陵 君 子 季 札 春 秋 末 期 的 季 札 被 武 进

More information

第 二 章 鉴 证 业 务 的 定 义 和 目 标 第 五 条 鉴 证 业 务 是 指 注 册 会 计 师 对 鉴 证 对 象 信 息 提 出 结 论, 以 增 强 除 责 任 方 之 外 的 预 期 使 用 者 对 鉴 证 对 象 信 息 信 任 程 度 的 业 务 鉴 证 对 象 信 息 是 按

第 二 章 鉴 证 业 务 的 定 义 和 目 标 第 五 条 鉴 证 业 务 是 指 注 册 会 计 师 对 鉴 证 对 象 信 息 提 出 结 论, 以 增 强 除 责 任 方 之 外 的 预 期 使 用 者 对 鉴 证 对 象 信 息 信 任 程 度 的 业 务 鉴 证 对 象 信 息 是 按 中 国 注 册 会 计 师 鉴 证 业 务 基 本 准 则 第 一 章 总 则 第 一 条 为 了 规 范 注 册 会 计 师 执 行 鉴 证 业 务, 明 确 鉴 证 业 务 的 目 标 和 要 素, 确 定 中 国 注 册 会 计 师 审 计 准 则 中 国 注 册 会 计 师 审 阅 准 则 中 国 注 册 会 计 师 其 他 鉴 证 业 务 准 则 ( 分 别 简 称 审 计 准 则 审 阅

More information

Microsoft Word - media-tips-zh.doc

Microsoft Word - media-tips-zh.doc 媒 摘 体 自 采 粮 访 该 做 和 不 农 该 组 做 织 的 媒 事 体 情 关 系 处 编 制 的 一 份 该 做 和 不 该 做 的 事 情 清 单 积 简 单 极 地 主 回 动 当 媒 体 打 来 应 电 质 话 询 并 不 确 保 每 次 都 能 传 递 你 的 关 键 信 息 通 过 下 列 问 是 您 题 哪 贵 个 确 保 单 姓? 你 位 的 能? 完 全 明 白 你 在 同

More information

A 单 位 负 责 人 B 会 计 机 构 负 责 人 C 会 计 主 管 人 员 D 会 计 人 员 多 选 题 : 1. 单 位 伪 造 变 造 会 计 凭 证 会 计 账 簿, 编 制 虚 假 财 务 会 计 报 告 的, 县 级 以 上 人 民 政 府 财 政 部 可 以 依 法 行 使 的

A 单 位 负 责 人 B 会 计 机 构 负 责 人 C 会 计 主 管 人 员 D 会 计 人 员 多 选 题 : 1. 单 位 伪 造 变 造 会 计 凭 证 会 计 账 簿, 编 制 虚 假 财 务 会 计 报 告 的, 县 级 以 上 人 民 政 府 财 政 部 可 以 依 法 行 使 的 (6.13 考 生 原 题 ) 原 始 资 料 请 勿 外 泄, 违 者 必 究! 单 选 题 : 1. 下 列 税 种 中, 不 属 于 行 为 税 的 是 ( ) A 车 船 使 用 牌 照 税 B 耕 地 占 用 税 C 城 市 维 护 建 设 税 D 车 辆 购 置 税 2. 根 据 人 民 币 银 行 结 算 账 户 管 理 办 法 的 规 定, 非 经 营 性 的 存 款 人 违 反 规

More information

,,,,,,,,,,,,, 1 ,,,,,,,,,,,, ;,,,,,,,,,,,,,,!,,, 2 ,,,,,,,,,,,!, 1 ,,,,,,,,,,,?, :,,,,,,,,,,,,,,,, :,,, 2 ,,,,,,,,, :,, :,,,,,,,,,,!,,,,,,,,,,,,,,, 3 ,,,?,,,,,,,,,, :,!,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 4 ,,,,,,, Q,,,,,,,,,

More information

第六篇守势

第六篇守势 克 劳 塞 维 慈 战 争 论 纲 要 1/31 第 六 篇 守 势 第 六 篇 守 势 守 势 的 本 质 1 守 势 的 概 念 2 守 势 的 价 值 3 守 势 价 值 的 变 迁 4 守 势 所 附 带 的 一 般 性 质 战 略 守 势 (A) 守 势 会 战 1 战 略 守 势 的 性 质 2 战 略 守 势 的 特 别 手 段 3 守 势 的 抵 抗 种 类 a 要 塞 b 防 御

More information

1152 1221 1195 1217 12 1 5 9 5000 90 2 10 6 1226 1255 1260 5 1301 1273 1275 1281 1956 1303 1358 1333 1352 13 43 3 20 2 6 3 7 10 1349 11 1522 1508 1522 30 1601 1645 1628 9 20 1655 1644 800 1652 3 5 5 7

More information

!"# $ %& (!") *+$, %-%-.! $, ,-,- /0 12$.!3,"+$&4,-$ 5&3$ 5) 67$, $") 89" .!2 " " " " $") $4 # $ # # % :&;$

More information

:DDQ-D3266 (3) : :SA % 15% :CR-400 ( ) :TA-XTPlus Stable MicroSystem (1) : 3 Design- Expert

:DDQ-D3266 (3) : :SA % 15% :CR-400 ( ) :TA-XTPlus Stable MicroSystem (1) : 3 Design- Expert 33 6 2017 6 Vol.33No.6 Jun.2017 DOI:10.13652/j.issn.1003-5788.2017.06.037 Efectsofsweetnessinhibitoronqualityand preservationoflow-sweetcake WANG Yong-jun HUANG Min DONG Qing-liang ZHENG Jian-xian ( 510640)

More information

幻灯片 1

幻灯片 1 第一类换元法 ( 凑微分法 ) 学习指导 复习 : 凑微分 部分常用的凑微分 : () n d d( (4) d d( ); (5) d d(ln ); n n (6) e d d( e ); () d d( b); ); () d d( ); (7) sin d d (cos ) 常见凑微分公式 ); ( ) ( ) ( b d b f d b f ); ( ) ( ) ( n n n n d f

More information

第 05 期 董房等 : 一种卫星遥测在线状态监测及分析系统的设计 WEB 1 2 总体功能及组成 2.1 总体功能 1 2 3Web 2.2 结构组成 Web WEB WEB 2.3 系统各模块接口关系

第 05 期 董房等 : 一种卫星遥测在线状态监测及分析系统的设计 WEB 1 2 总体功能及组成 2.1 总体功能 1 2 3Web 2.2 结构组成 Web WEB WEB 2.3 系统各模块接口关系 电子科学技术 Electronic Science & Technology 电子科学技术第 02 卷第 05 期 2015 年 9 月 Electronic Science & Technology Vol.02 No.05 Sep.2015 年 一种卫星遥测在线状态监测及分析系统的设计 董房 1,2, 刘洋 2, 王储 2 2, 刘赞 (1. 上海交通大学, 上海,200240; 2. 上海卫星工程研究所,

More information

II % % % % 15.83% % 45.73% % 6.60% % 52% 30% 2%

II % % % % 15.83% % 45.73% % 6.60% % 52% 30% 2% 2002 2003 I. 1951 1966 1991 2000 9 II. 2000 9 18 30 I. 2002/03 26 5 5 8 9 2 1030 527 503 5 216 5 217 8 342 2 83 2 74 2 52 2 46 26 1030-1 - II. 710 68.93% 234 22.72% 86 8.35% 190 18.45% 15.83% 713 69.22%

More information

幻灯片 1

幻灯片 1 Chap. 17 Parameter Estimation Junhua Chen, PengFei XIao, Big Data Research Center, UESTC Email:huangchen.uestc@gmail.com All the problems of estimating parameters for a Bayesian network in this chapter

More information

<4D F736F F F696E74202D E4E4C50A3BAB4CAB7A8A1A2BEE4B7A8A1A2D3EFD2E5>

<4D F736F F F696E74202D E4E4C50A3BAB4CAB7A8A1A2BEE4B7A8A1A2D3EFD2E5> 中文自然语言处理平台 FudanNLP: 从词法到句法, 再到语义 报告人 : 邱锡鹏 xpqiu@fudan.edu.cn http://jkx.fudan.edu.cn/~xpqiu/ 提纲 1 FudanNLP 系统介绍 2 算法原理 3 词法 句法 语义 FudanNLP 系统介绍 设计目标 为中文自然语言处理研发一个开源平台, 使用统一框架, 集成先进研究成果, 降低中文分析门槛, 促进中文自然语言处理的发展

More information

!!

!! 涂正革 肖 耿 本文根据中国 个省市地区 年规模以上工业企业投入 产出和污染排放数据 构建环境生产前沿函数模型 解析中国工业增长的源泉 特别是环境管制和产业环境结构变化对工业增长模式转变的影响 研究发现 现阶段中国工业快速增长的同时 污染排放总体上增长缓慢 环境全要素生产率已成为中国工业高速增长 污染减少的核心动力 环境管制对中国工业增长尚未起到实质性抑制作用 产业环境结构优化对经济增长 污染减少的贡献日益增大

More information

下 篇 男 性 酷 刑 太 監 考 第 四 章 太 監 名 目 何 其 多 074 077 077 078 080 080 082 092 093 093 096 097 099 第 五 章 太 監 恢 復 性 機 能 102 104 105 109 111 113 114 115 115 118

下 篇 男 性 酷 刑 太 監 考 第 四 章 太 監 名 目 何 其 多 074 077 077 078 080 080 082 092 093 093 096 097 099 第 五 章 太 監 恢 復 性 機 能 102 104 105 109 111 113 114 115 115 118 目 錄 上 篇 女 性 酷 刑 纏 足 考 第 一 章 古 來 纏 足 知 多 少 004 009 016 022 第 二 章 文 士 風 流 逐 腳 臭 026 030 031 033 035 036 039 第 三 章 纏 足 高 跟 禍 未 了 050 052 054 055 057 058 060 附 錄 李 漁 065 下 篇 男 性 酷 刑 太 監 考 第 四 章 太 監 名 目 何 其

More information

第 一 百 一 十 条 增 加 药 品 适 应 症 或 者 功 能 主 治 修 改 药 品 标 准 变 更 辅 料 等 的 补 充 申 请, 由 省 自 治 区 直 辖 市 药 品 监 督 管 理 局 提 出 审 核 意 见, 报 送 国 家 药 品 监 督 管 理 局 审 批, 并 通 知 申 请

第 一 百 一 十 条 增 加 药 品 适 应 症 或 者 功 能 主 治 修 改 药 品 标 准 变 更 辅 料 等 的 补 充 申 请, 由 省 自 治 区 直 辖 市 药 品 监 督 管 理 局 提 出 审 核 意 见, 报 送 国 家 药 品 监 督 管 理 局 审 批, 并 通 知 申 请 第 八 章 非 处 方 药 的 申 报 与 审 批 药 品 注 册 管 理 办 法 ( 试 行 )2 第 九 十 九 条 非 处 方 药, 是 指 由 国 家 药 品 监 督 管 理 局 公 布 的, 不 需 要 凭 执 业 医 师 和 执 业 助 理 医 师 处 方, 消 费 者 可 以 自 行 判 断 购 买 和 使 用 的 药 品 第 一 百 条 申 请 注 册 的 药 品 属 于 以 下 情

More information

许丽花 等 应用 3 种遗传分析方法分析养殖鲤与天然群体的遗传差异 第4期 图2 Fig 2 397 图中不同颜色表示不同的聚类 K 值 6 个鲤群体的贝叶斯遗传聚类分析图 Bayesian genetic cluster analysis of t he six populations of com mon carps 表 2 贝叶斯遗传聚类分析中每个群体分属 4 个聚类时的比例 T able 2

More information

第 期 黄雪莲等 响应面优化绿色木霉菌培养基 材料与方法 菌种 仪器与试剂 菌种的活化 单因素试验 响应面优化试验 优化工艺的验证 数据处理 结果与分析

第 期 黄雪莲等 响应面优化绿色木霉菌培养基 材料与方法 菌种 仪器与试剂 菌种的活化 单因素试验 响应面优化试验 优化工艺的验证 数据处理 结果与分析 第 卷第 期 年 月 食品与生物技术学报 响应面优化绿色木霉菌培养基 黄雪莲 于新 仲恺农业工程学院轻工食品学院 广东广州 利用响应面分析法对绿色木霉菌的培养基进行优化 通过测量不同营养条件下绿色木霉 菌落生长直径研究其生物学特性 在单因素实验的基础上 选定葡萄糖添加量 丙氨酸添加量和磷酸二氢钾添加量 个因素进行中心组合实验 建立二次回归方程 并应用响应面分析法进行优化 结果表明 绿色木霉菌最佳培养基为葡萄糖

More information

第 期 曹 源 等 形式化方法在列车运行控制系统中的应用

第 期 曹 源 等 形式化方法在列车运行控制系统中的应用 第 卷 第 期 年 月 交通运输工程学报 曹 源 唐 涛 徐田华 穆建成 为了确保列车运行控制系统设计和开发的正确性 比较了仿真 测试和形式化 种能够验证 系统设计正确性的方式 根据列车运行控制系统对安全的苛求性 提出了 个与系统安全相关的重要特性 即实时性 混成性 分布 并发 性 反应性 并分析了与这些特性相关的具体形式化方法 通 过对每种形式化方法的数学基础和应用范围的分析和归类 给出了各种方法的优势和不足

More information

相关与回归分析

相关与回归分析 第三节 多元线性回归 一. 多元线性回归模型二. 回归参数的估计三. 回归方程的显著性检验四. 回归系数的显著性检验五. 多元线性回归的预测 1 多元线性回归模型 2 多元线性回归模型 ( 概念要点 ) 1. 一个因变量与两个及两个以上自变量之间的回归 2. 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 1, x 2,, x p 和误差项 ε 的方程称为多元线性回归模型 3. 涉及 p 个自变量的多元线性回归模型可表示为

More information

1 产品说明 1 产品说明 1.1 规定 所述法兰是带有密封条的螺纹法兰, 可以交付带 G 1 或 G 1½ 内螺纹 (ISO 228 T1) 的法兰 在本附加说明书中的说明针对用材料 316L 制成的法兰 材料 316L 相当于 或 所有距离值以毫米为单位 提供多种不同

1 产品说明 1 产品说明 1.1 规定 所述法兰是带有密封条的螺纹法兰, 可以交付带 G 1 或 G 1½ 内螺纹 (ISO 228 T1) 的法兰 在本附加说明书中的说明针对用材料 316L 制成的法兰 材料 316L 相当于 或 所有距离值以毫米为单位 提供多种不同 附加说明书 符合 DIN - EN - ASME - JIS - GOST 的法兰 技术参数 Document ID: 31088 1 产品说明 1 产品说明 1.1 规定 所述法兰是带有密封条的螺纹法兰, 可以交付带 G 1 或 G 1½ 内螺纹 (ISO 228 T1) 的法兰 在本附加说明书中的说明针对用材料 316L 制成的法兰 材料 316L 相当于 1.4404 或 1.4435 所有距离值以毫米为单位

More information

高等数学A

高等数学A 高等数学 A March 3, 2019 () 高等数学 A March 3, 2019 1 / 55 目录 1 函数 三要素 图像 2 导数 导数的定义 基本导数表 求导公式 Taylor 展开 3 积分 Newton-Leibniz 公式 () 高等数学 A March 3, 2019 2 / 55 函数 y = f(x) 函数三要素 1 定义域 2 值域 3 对应关系 () 高等数学 A March

More information

Born to win 2019 年全国硕士研究生入学统一考试数学一试题解析 一 选择题 :1~8 小题, 每小题 4 分, 共 32 分, 下列每小题给出的四个选项中, 只有一项 符合题目要求的, 请将所选项前的字母填在答题纸... 指定位置上. k (1) 当 x 0 时, 若 x tan x与

Born to win 2019 年全国硕士研究生入学统一考试数学一试题解析 一 选择题 :1~8 小题, 每小题 4 分, 共 32 分, 下列每小题给出的四个选项中, 只有一项 符合题目要求的, 请将所选项前的字母填在答题纸... 指定位置上. k (1) 当 x 0 时, 若 x tan x与 9 年全国硕士研究生入学统一考试数学一试题解析 一 选择题 :~8 小题, 每小题 4 分, 共 分, 下列每小题给出的四个选项中, 只有一项 符合题目要求的, 请将所选项前的字母填在答题纸... 指定位置上. () 当 时, 若 t 与 是同阶无穷小, 则 (A). (C). (B). (D)4. 答案 C 解析 t ( o( )) ~, 故.,, () 设函数 f ( ) l,, 则 是 f (

More information

Bor to wi 曲面 z y 的法向量为 (, y, ), 因为平面过 (,,), 则平面方程为 ( X ) yy Z, 又因为平面过 (,, ), 故 y 由此, 取特殊值 ; 令 =, 则法向量为 (,, ), 故 B 选项正确. ( ) ( )! A. si cos B. si cos C

Bor to wi 曲面 z y 的法向量为 (, y, ), 因为平面过 (,,), 则平面方程为 ( X ) yy Z, 又因为平面过 (,, ), 故 y 由此, 取特殊值 ; 令 =, 则法向量为 (,, ), 故 B 选项正确. ( ) ( )! A. si cos B. si cos C Bor to wi 8 年全国硕士研究生入学统一考试数学一试题解析 一 选择题 :~8 小题, 每小题 4 分, 共 分, 下列每小题给出的四个选项中, 只有一项 符合题目要求的, 请将所选项前的字母填在答题纸... 指定位置上.. 下列函数中不可导的是 ( ) A. f ( ) si( ) B. f ( ) si( ) C. f ( ) cos D. f ( ) cos( ) 答案 D A 可导

More information

7. 量性资料分析

7. 量性资料分析 量性资料的分析 ( 上 ) 护理本科生核心课程 护理研究 复旦大学护理学院邢唯杰 xingweijie@fudan.edu.cn 1 基本概念 变异 个体之间的差异 生物医学数据最显著的特征 统计的任务就是从同质性与变异性出发, 揭示事物规律 1 基本概念 总体与样本 总体 : 根据研究目的而确定的同质观察单位的全体 样本 : 从总体中抽取的部分观察单位 调查或干预的对象是样本, 而统计的目的是从样本来推测总体

More information

数学分析(I)短课程 [Part 2] 4mm 自然数、整数和有理数

数学分析(I)短课程 [Part 2]   4mm 自然数、整数和有理数 .. 数学分析 (I) 短课程 [Part 2] 自然数 整数和有理数 孙伟 华东师范大学数学系算子代数中心 Week 2 to 18. Fall 2014 孙伟 ( 数学系算子代数中心 ) 数学分析 (I) 短课程 Week 2 to 18. Fall 2014 1 / 78 3. 自然数理论初步 孙伟 ( 数学系算子代数中心 ) 数学分析 (I) 短课程 Week 2 to 18. Fall 2014

More information

白皮书

白皮书 WonderDM 豌豆数据挖掘平台 技术白皮书 北京亿信华辰软件有限责任公司 2017 年 11 月 目录 技术白皮书 1. 前言... 1 1.1 关于本白皮书... 1 1.2 数据挖掘技术概述... 1 1.2.1 商业智能简介... 1 1.2.2 数据挖掘应用... 1 1.3 WonderDM 的特性... 2 2. 产品架构... 2 2.1 数据源... 3 2.2 数据准备阶段...

More information

<4D F736F F F696E74202D20CAB5CFB0C1F920CAFDD6B5B1E4C1BFD7CAC1CFB5C4CDB3BCC6CDC6B6CF E707074>

<4D F736F F F696E74202D20CAB5CFB0C1F920CAFDD6B5B1E4C1BFD7CAC1CFB5C4CDB3BCC6CDC6B6CF E707074> 卫生统计学实习 何平平 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 Tel: 82801619 实习六 数值变量资料的统计推断 ( 三 ) 第 237~249 页 一 直线回归 (linear regression) ( 一 ) 定义 : 用直线方程表达 X( 自变量,independent variable) 和 Y ( 应变量,dependent variable) 之间的数量关系 Yˆ = a+

More information

教学输入与学习者的语言输出 温晓虹 本文从三个方面探讨了语言的输入与输出的关系 首先从理论研究的角度讨 论了从语言输入到语言输出的习得过程 实验研究表明 输入的语言素材必须被学习者所接收 即使接收了的内容也并不会自动进入中介语的体系 而是需要进一步对输入语言进行 分解 归类等分析性与综合性的处理 在语言 内化 的基础上 学习者的中介语系统才能 够不断地得到重新组合 趋于目的语 另外 学习者在语言输出前和输出时需要调节

More information

JMP Pro的魔力

JMP Pro的魔力 JMP Pro 的魔力 是否需要最精密的统计技术? 当风险极高 关联模糊不清 模型特别复杂时, 您可能需要 JMP Pro 各行业的大部分科学家 工程师和数据探索人员可在 JMP 中找到所需的一切信息 毕竟, 它是发现数据潜藏信息的最直观的交互式方法 但是, 有一些科学家和工程师需要在数据探索之后应用更为精密的统计方法 JMP Pro 适合负责解决问题以制定重要决策的人员 使得他们的报告更有影响力和说服力

More information

第 3 期刘锋, 等 : 基于机器学习在空气质量指数中的应用 83 和 β s 分别代表对应节点之间的权值,f 和 g 分别表 示隐节点和输出节点的激活函数 用 X = (X 1,X 2,.,X r ) T 表示输入节点向量,Y=(Y 1,Y 2,.,Y r ) T 表示输出节点向量,Z=(Z 1,

第 3 期刘锋, 等 : 基于机器学习在空气质量指数中的应用 83 和 β s 分别代表对应节点之间的权值,f 和 g 分别表 示隐节点和输出节点的激活函数 用 X = (X 1,X 2,.,X r ) T 表示输入节点向量,Y=(Y 1,Y 2,.,Y r ) T 表示输出节点向量,Z=(Z 1, 第 34 卷第 3 期 Vol.34 NO.3 重庆工商大学学报 ( 自然科学版 ) JChongqingTechnolBusinesUniv (NatSciEd) 2017 年 6 月 Jun.2017 doi:10.16055/j.isn.1672-058x.2017.0003.015 基于机器学习在空气质量指数中的应用 刘锋 1, 李春燕 1, 谭祥勇 2 1, 王鹏飞 (1. 重庆理工大学数学与统计学院,

More information

39 7 : ASDFieldSpec?3 2) (350~2500 : nm) 50 W, 25, 15, (root mean square error of 40cm 15cm 10,cross-validation,RMSECV) (R 2 cv) ; (350~399nm

39 7 : ASDFieldSpec?3 2) (350~2500 : nm) 50 W, 25, 15, (root mean square error of 40cm 15cm 10,cross-validation,RMSECV) (R 2 cv) ; (350~399nm 39 7 20147 GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversity Vol.39No.7 July2014 DOI:10.13203/j.whugis20130202 :1671-8860(2014)07-0862-05 1 2 3 1,,430079 2,,518060 3,,430079 : 基于江苏省宜兴市 100 个土样的可见光 - 近红外高光谱反射率

More information

实验方法

实验方法 英汉语心理词库联想反应的具体性 效应对比研究 张 萍 本研究探讨具体性效应对一语 汉语和英语 和二语 英语 心理词库联想反应的影响 依据 的认知语法理论 本文从空间概念和感官体验两个角度首次对不同词性的具体性进行定义 并用量表验证所选词的具体性程度 研究表明 具体性效应没有改变一语心理词库语义联结的特质 但对二语心理词库有一定影响 其具体词的语义 非语义反应比差远高于抽象词的语义 非语义反应比差 且抽象词的横组合反应明显示弱

More information

交易所网站定位.doc

交易所网站定位.doc 1 2 3 4 5 6 7 8 a FMV Var FMV C Cov FMV Var FMV C Cov JFMV Var JFMV C Cov a = = = = ) ) α α α α ) ( ), ( ) ( ), ( ) ( ), ( 2 9 10 11 12 13 = 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 q p q p q p q p q p q p 14 15 0 D1=

More information

人和人工智能 狼来了

人和人工智能 狼来了 机器学习基础 赵永红 四川师范大学物理系 人和人工智能 狼来了 李开复 困难 人工 机器 深度 智能 学习 学习 机器如何学习 人类如何学习 机器学习 The Niche for Machine Learning:1997 数据挖掘 从过去的数据预言未来 处理难以手动编程的事情 新闻过滤 TF-IDF 为什么需要 学习 程序员是否万能 人脸识别 物体识别和语言理解均难以通过手动编 程实现 机器学习程序

More information

<4D6963726F736F667420576F7264202D2030342DB0AAA4A4BDD2B57BBCC6BEC7ACECA2DFA1AEA2CF2E646F63>

<4D6963726F736F667420576F7264202D2030342DB0AAA4A4BDD2B57BBCC6BEC7ACECA2DFA1AEA2CF2E646F63> 修 訂 普 通 高 級 中 學 課 程 綱 要 數 學 Q&A 97.01.27 定 稿 一 關 於 數 學 課 程 綱 要 之 修 訂 理 念 Q1: 本 次 數 學 科 綱 要 修 訂 之 理 念 為 何? A1: 本 次 高 中 數 學 課 綱 之 修 訂 理 念, 包 括 揭 櫫 數 學 為 基 礎 學 科 的 重 要 性, 釐 清 高 中 數 學 核 心 內 容 的 定 位, 以 及 提

More information

蒙特卡罗方法 (Monte Carlo simulation)

蒙特卡罗方法 (Monte Carlo simulation) Monte Carlo 模拟 1. 引言 (introduction) 2. 均匀随机数的产生 (Random number generation) 3. 任意分布的随机变量的抽样 4. Monte Carlo 积分法 5. 常用 Monte Carlo 模拟软件的使用 1 Monte Carlo 模拟 第一章引言 (Introduction) 1. Monte Carlo 方法 2. Monte

More information

Microsoft PowerPoint - 4-朴素贝叶斯.pptx

Microsoft PowerPoint - 4-朴素贝叶斯.pptx 机器学习 4. 朴素贝叶斯 主要内容 贝叶斯分类器 NB 基本原理 MLE vs. MAP 垃圾邮件分类 Bag of Words 字符识别 主要内容 贝叶斯分类器 NB 基本原理 MLE vs. MAP 垃圾邮件分类 Bag of Words 字符识别 贝叶斯分类器 分类问题目标 : 学习预测函数, 使得某个风险函数 ( 表现度量 ) R(f) 在某个学习机器上达到最小 X 概率误差 : 体育娱乐科学

More information

! " # " " $ % " " # # " $ " # " #! " $ "!" # "# # #! &$! ( % "!!! )$ % " (!!!! *$ ( % " (!!!! +$ % " #! $!, $ $ $ $ $ $ $, $ $ "--. %/ % $ %% " $ "--/

!  #   $ %   # #  $  #  #!  $ ! # # # #! &$! ( % !!! )$ %  (!!!! *$ ( %  (!!!! +$ %  #! $!, $ $ $ $ $ $ $, $ $ --. %/ % $ %%  $ --/ "##$ "% "##& " "##( )$ "##%! ) "##$ * "##( "##$ "##(!!!!!!!!! ! " # " " $ % " " # # " $ " # " #! " $ "!" # "# # #! &$! ( % "!!! )$ % " (!!!! *$ ( % " (!!!! +$ % " #! $!, $ $ $ $ $ $ $, $ $ "--. %/ % $

More information

计算机网络实验说明

计算机网络实验说明 计算机网络实验说明 龚旭东 电三楼 420 lzgxd@mailustceducn 2011 年 11 月 1 日 龚旭东 (TA) 计算机网络实验说明 2011 年 11 月 1 日 1 / 20 Outline 1 实验系统介绍 实验环境实验流程 2 实验内容编程实验交互实验观察实验 3 一些控制台命令 4 实验报告说明 龚旭东 (TA) 计算机网络实验说明 2011 年 11 月 1 日 2

More information

第 期 房建成等 动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究

第 期 房建成等 动态定位的强跟踪卡尔曼滤波研究 第 卷第 期 年 月 东南大学学报 房建成万德钧吴秋平 东南大学仪器科学与工程系 南京 提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法 应用于 动态定位滤波中获得明显效果 首先采用描述机动载体运动的 当前 统计模型 建立了一种新的 动态定位扩展卡尔曼滤波模型及其自适应算法 然后 为了进一步提高滤波器的动态性能 改进了周东华等提出的强跟踪滤波器 大大提高了 动态定位扩展卡尔曼滤波器的跟踪能力 动态定位 卡尔曼滤波

More information

Overview of MathWorks

Overview of MathWorks MATLAB 机器学习和深度学习技术 卓金武 MathWorks 中国 steven.zhuo@mathworks.cn 2015 The MathWorks, Inc. 1 内容提要 机器学习 何为机器学习 机器学习的常见问题 MATLAB 机器学习技术 Example 1: 设备测试式维护的实现 Example 2: 量化投资 深度学习 深度学习 Vs. 机器学习 深度学习的技术实现 Example

More information

01

01 ZEBRA 技术白皮书 条码编码 101 相关知识介绍 引言 20 70 数据 80 20 90 (JIT) AIAG EIA HIBCC HAZMAT 条码的优势提高数据准确性 99% 85% / / 提升效率 / 2 Zebra Technologies 保持一致性 ID 改进库存和资产管理 成本 / 效益分析 ID ID ID (ERP) RFID Zebra Technologies 3 ID

More information

应用监督式学习

应用监督式学习 何时考虑监督式学习 监督式学习算法接受已知的输入数据集合 ( 训练集 ) 和已知的对数据的响应 ( 输出 ), 然后训练一个模型, 为新输入数据的响应生成合理的预测 如果您尝试去预测现有数据的输出, 则使用监督式学习 所有的 监督式学习 改成 监督学习 技术 监督学习技术可分成分类或者回归的形式 分类技术预测离散的响应 例如, 电子邮件是真正邮件还是垃圾邮件, 肿瘤是小块 中等还是大块 分类模型经过训练后,

More information