引言1
引言
一、奇妙的物理现象
一、教学目标
1、知识与技能
（1）了解各种有趣的物理现象
（2）知道物理实验是物理研究的基本方法
（3）培养学生仔细观察的能力，发现问题、提出问题、解决问题的能力以及动手能力。
2、过程与方法
（1）让学生经历观察物理现象的过程，学习描述物理现象的主要
特征，培养他们初步的观察能力。
（2）培养学生在观察过程中，发现问题和提出问题的能力
（3）让学生在熟悉的情景中，用生活中常见的物品进行实验探究
从而感受物理和生活的联系。
3、情感、态度与价值观
（1）使学生初步感受物理现象的好奇，产生对物理现象的热爱、
亲近的情感
（2）在探究中体验成功，激发学生的好奇心和对科学的求知欲，培养学生的探究精神
二、教学重点、难点
1、教学重点
培养学生仔细观察的能力、提出问题的能力，使学生产生对物理学的兴趣
2、教学难点
培养学生仔细观察的能力，提出问题的勇气
三、预习设计
1、钟罩里的蜡烛
师：我们一起来看一个简单的现象。
演示：教师取出一长一短两支蜡烛和一个玻璃钟罩，点燃蜡烛
猜想：在罩上钟罩时让学生猜测一下会发生什么现象——
蜡烛会熄灭并预测哪支蜡烛先熄灭
意义：刚才大家都做出了猜测，猜对猜错没有关系，重要的是要勇于调动自己的积极性2、盛水烧瓶中的金鱼
演示：用酒精灯加热盛水烧瓶的颈部，水沸腾
猜想：小金鱼会怎样？
意义：刚才大家都做出了猜测，猜对猜错没有关系，重要的是要勇于调动自己的积极性鼓励自己，激发对物理的兴趣
3、动手做一做
A.通过盛水的玻璃杯看课本上的字，观察到现象是什么？
B 盛满水的玻璃杯上加盖硬纸片，倒置后会怎样？
四、互动交流
1．同学们对第一堂物理课感受什么？
2．你认为学习物理最重要的是什么？
五、拓展与提高
阅读“体验科学探究”
说明科学探究的步骤是什么？
六、课堂练习
根据自己的兴趣，从以下几个实验中任选一个做一做，你有什么发现？
1．皮球的反弹高度与那些因素有关？
2．怎样折纸飞机飞得远一些？
3．晚间照镜子时，灯应放在什么位置才能看清楚自己的脸
七、课后练习：
1．你发现周围有那些有趣的现象？那些是物理现象？
2．《物理补充练习》《物理导学与评价》
八、教后记：
1 引言
1 引言 一篇完整的毕业设计或论文通常由题目、摘要、目录、引言、正文、结论、参考文献、附录、致谢等几部分构成，除外语类专业外一律采用汉语撰写。 本科毕业说明书的总篇幅包括图表在内（附录除外）一般以1-1.5万字为宜，最多不要超过2万字；毕业论文的总篇幅一般在1万字左右。 1.1智能家居的现状 1.2微控制器的发展及其应用 我国开始使用单片机是在1982 年，短短五年时间里发展极为迅速，1986 年在上海召开了全国首届单片机开发与应用交流会，那是全国形成的第一次高潮。2003年7月，https://www.360docs.net/doc/9f19002122.html,（91 猎头网）在上海、广州、北京等大城市所做的一次专业人才需求报告中，单片机人才的需求量位居第一。纵观我们现在生活的各个领域，从导弹的导航装置，到飞机上各种仪表的控制，从计算机的网络通讯与数据传输，到工业自动化过程的实时控制和数据处理，以及我们生活中广泛使用的各种智能IC 卡、电子宠物等，这些都离不开单片机。以前没有单片机时，这些东西也能做，但是只能使用复杂的模拟电路，然而这样做出来的产品不仅体积大，而且成本高，并且由于长期使用，元器件不断老化，控制的精度自然也会达不到标准。在单片机产生后，我们就将控制这些东西变为智能化了，只需要在单片机外围接一点简单的接口电路，核心部分只是由人为的写入程序来完成。这样产品的体积变小了，成本也降低了，长期使用也不会担心精度达不到了。所以，单片机的魔力不仅是在现在，在将来将会有更多的人来接受它、使用它。据统计，我国的单片机年容量已达1——3 亿片，且每年以大约16%的速度增长，但相对于世界市场我国的占有率还不到1%。特别是沿海地区的玩具厂等生产产品多数用到单片机，并不断地辐射向内地。
数据挖掘CHAPTER1引言
第一章引言 本书是一个导论，介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。本章，你将学习数据挖掘如何成为数据库技术自然进化的一部分，为什么数据挖掘是重要的，以及如何定义数据挖掘。你将学习数据挖掘系统的一般结构，并考察挖掘的数据种类，可以发现的数据类型，以及什么样的模式提供有用的知识。除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题。 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？ 需要是发明之母。 近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。 数据挖掘是信息技术自然进化的结果。进化过程的见证是数据库工业界开发以下功能（图1.1）：数据收集和数据库创建，数据管理（包括数据存储和提取，数据库事务处理），以及数据分析与理解（涉及数据仓库和数据挖掘）。例如，数据收集和数据库创建机制的早期开发已成为稍后数据存储和提取、查询和事务处理有效机制开发的必备基础。随着提供查询和事务处理的大量数据库系统广泛付诸实践，数据分析和理解自然成为下一个目标。 自60年代以来，数据库和信息技术已经系统地从原始的文件处理进化到复杂的、功能强大的数据库系统。自70年代以来，数据库系统的研究和开发已经从层次和网状数据库发展到开发关系数据库系统（数据存放在关系表结构中；见1.3.1小节）、数据建模工具、索引和数据组织技术。此外，用户通过查询语言、用户界面、优化的查询处理和事务管理，可以方便、灵活地访问数据。联机事务处理(OLTP)将查询看作只读事务，对于关系技术的发展和广泛地将关系技术作为大量数据的有效存储、提取和管理的主要工具作出了重要贡献。 自80年代中期以来，数据库技术的特点是广泛接受关系技术，研究和开发新的、功能强大的数据库系统。这些使用了先进的数据模型，如扩充关系、面向对象、对象-关系和演绎模型。包括空间的、时间的、多媒体的、主动的和科学的数据库、知识库、办公信息库在内的面向应用的数据库系统百花齐放。涉及分布性、多样性和数据共享问题被广泛研究。异种数据库和基于Internet的全球信息系统，如WWW也已出现，并成为信息工业的生力军。 在过去的三十年中，计算机硬件稳定的、令人吃惊的进步导致了功能强大的计算机、数据收集设备和存储介质的大量供应。这些技术大大推动了数据库和信息产业的发展，使得大量数据库和信息存储用于事务管理、信息提取和数据分析。 现在，数据可以存放在不同类型的数据库中。最近出现的一种数据库结构是数据仓库（1.3.2小节）。这是一种多个异种数据源在单个站点以统一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。尽管OLAP工具支持多维分析
综述及引言(1)
1 引言 1.1 本毕业设计的背景意义 1.1.1 设计的背景 随着全球能源消耗速度的持续增长，常规能源资源日益枯竭。风力发电(简称风电)以其无污染，施工周期短，投资灵活，占地少，造价低等特点，越来越受到世界各国的重视。风电技术的发展主要体现在并网型风电机组的大型化和其控制技术的提高上。在风力发电系统中，风力发电机与电网并网运行时，要求风电频率与电网频率保持一致，由此将风力发电系统分为恒速恒频风力发电系统（CSCF）和变速恒频风力发电系统（VSCF）。 恒速恒频风力发电系统，是指在风力发电过程中保持发电机的转速不变，从而得到和电网频率一致的恒频电能。无论风速怎么变化，通过一定的调节，保持风力机转速恒定，从而实现发电频率的恒定。此种发电方式具有无法实现最大风能的捕获，风力转换效率不高，并网运行时会潜在地影响到电力系统的稳定运行等缺点[1]。 由于生产实际中，风速时时发生变化，因此为实现不同风速下高效发电，普遍采用变速恒频的发电方式。变速恒频风力发电系统的发展依赖于大容量电力电子技术的成熟。目前具有实用价值的变速恒频风力发电系统主要有直驱永磁同步风力发电系统(Direct—drive permanent magnet synehronous generator，D—PMSG)和双馈感应发电系统(Doubly fed induction generator，DFIG)[2]。 采用永磁风力发电机，可以提高发电机效率，增大电机容量，减少体积，因为发电机采用的永磁结构，省去了电刷和集电环等易耗机械部件，提高了系统的可靠性。与此同时因其不通过齿轮箱升速，发电机输出的电压频率随转速变化而变化，通过交一直一交变流器并网，能在电网侧得到频率恒定的电压，从而成为目前性能最优、可靠性和性价比最高的风力发电式。其基本工作原理：将风能转化为幅值和频率变化的交流电再经整流之后变为直流然后经逆变器变换为三相频率恒定的交流电送入电网。 1.1.2设计的意义 直驱式风电系统采用全功率传输模式，因此必须采用全功率变换器。基于电力电子技术的功率变换器是风力发电变流系统主电路中必不可少的主要装置，通
0.1引言
一奇妙的物理现象 【教学目标】 （1）知道自然界许多奇妙的物理现象具有规律性，物理学就是探究这些规律的一门科学。（2）知道物理学对我们人类作出了巨大贡献，并深刻改变我们现在的生活。 【教学重点、难点】 重点：培养学生学习物理的兴趣，形成“喜欢物理”的情感态度。 难点：让学生学会观察物理现象。 课时安排：1课时 【教学设计】 一、创设情境导入新课 导语一：同学们，当你进入八年级时，你将会学习一门全新的课程——物理她将带你进入奇妙的物理世界给你科学想象的无限空间。在自然界和生活中，有许多需要我们探究的物理现象，通过实验来观察和研究，我们还会发现许多有趣和意想不到的问题。 导语二：同学们，物理学问题在我们生活中随处可见，例如：晴朗的天空为什么是蔚蓝色的？从树上掉下苹果为什么总是落向地面？钢铁造的轮船为什么能漂浮在水面上？广播电视、移动电话、因特网能传递各种信息……我们心头还萦绕着许许多多的“为什么”为了揭开其中的奥秘，让我们一起来探索。 二、合作交流解读探究 1．奇妙的物理现象 [看一看]点燃两支蜡烛（一长一短），用玻璃杯罩住，观察是长蜡烛先熄灭，还是短蜡烛先熄灭？（见课本图0﹣1） [议一议]为什么短（长）的先熄灭？ 如果玻璃杯较小，蜡烛燃烧后产生的温度高密度小的二氧化碳气体上升到玻璃杯的顶端，长蜡烛先熄灭；如果玻璃杯较大，二氧化碳气体下沉到杯的底部，短的蜡烛先熄灭。[猜一猜]用酒精灯加热盛水的烧瓶的颈部，不金鱼会怎样？（见课本图0﹣2） [想一想]金鱼为什么没有被迅速烫着？ [做一做]透过盛水的玻璃杯看书上的字，你发现了什么？（见课本图0﹣3） [想一想]书上的字为什么变大了？ [试一试]给你玻璃杯、课本（纸张）、文具盒（铁质）、塑料板等到物品，隔着上述物品，磁铁对铁钉的吸引会发生变化吗？ 同学们，在自然界和生活中有许许多多奇妙的物理现象，我们可以将它们分为：声现象、光现象、力现象、电现象、热现象、磁现象等。为了解开这些物理现象之谜，我们要多留心观察，勇于提出问题，并通过积极主动的探究活动，弄清是什么？为什么？怎么做？ 2.物理学家进行科学探究的故事。 [想一想] 要探索自然界存在的无穷奥秘，必须掌握科学的方法。科学家是通过科学探索去认识它们的，科学家是如何研究的呢？ [小结归纳]物理学家进行科学探究的一般步骤是：发现并提出问题；做出猜想和假设，制订计划和设计实验；通过观察、实验等途径来收集证据；评价证据是否支持猜想和假设；得出结论或提出新问题。当然上述步骤中贯穿着交流和合作的过程。 【体验】体验科学探究过程： 1．怎样使鸡蛋上浮和下沉？ 如图所示，将一个鸡蛋放入盛有清水的杯中，鸡蛋沉入水底。 [想一想]如何使鸡蛋上浮呢？
数据挖掘中文版
目录 第一章引言 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？ 1.2 什么是数据挖掘？ 1.3 数据挖掘——在何种数据上进行？1.3.1 关系数据库1.3.2 数据仓库1.3.3 事务数据库1.3.4 高级数据库系统和高级数据库应用 1.4 数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式？ 1.4.1 概念/类描述：特征和区分1.4.2 关联分析1.4.3 分类和预测1.4.4 聚类分析 1.4.5 局外者分析 1.4.6 演变分析 1.5 所有模式都是有趣的吗？ 1.6 数据挖掘系统的分类1.7 数据挖掘的主要问题1.8 总结.习题 第二章数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术 2.1 什么是数据仓库? 2.2.1 操作数据库系统与数据仓库的区别2.1.2 但是，为什么需要一个分离的数据仓库. 2.2 多维数据模型2.2.1 由表和电子数据表到数据方 2.2.2 星形、雪花和事实星座：多维数据库模式. 2.2.3 定义星形、雪花和事实星座的例子 2.2.3 度量：它们的分类和计算.2.2.5 引入概念分 2.2.6 多维数据模型上的OLAP 操作2.2.7 查询多维数据库的星形网查询模型. 2.3 数据仓库的系统结构 2. 3.1 数据仓库的设计步骤和结构 2.3.2 三层数据仓库结构2.3.3 OLAP 服务器类型：ROLAP、MOLAP 、HOLAP 的比较2.4 数据仓库实现2. 4.1 数据方的有效计算2.4.2 索引OLAP 数据2.4.3 OLAP 查询的有效处理2.4.4 元数据存储2.5 数据方技术的进一步发展 2. 5.1 数据方发现驱动的探查 2.5.2 多粒度上的复
数据挖掘课后题答案
数据挖掘——概念概念与技术 Jiawei Han Micheline Kamber 著 范明孟晓峰译 第1章引 言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测 聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据 挖掘功能的例子。 解答： ?特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓， 这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。 ?区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来 与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一 般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科 学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 ?关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则 为： major(X, “c omputing science”) owns(X, “personal computer”) [support=12%, confid ence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学 生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 ?分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的 或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预 测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用 是预测缺失的数字型数据的值。
《数据挖掘》课程作业答案教学文稿
浙江大学远程教育学院《数据挖掘》课程作业答案 第一章引言 一、填空题 （1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示 （2）算法的效率、可扩展性和并行处理 （3）统计学、数据库技术和机器学习 （4）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据 二、简答题 （1）什么是数据挖掘？ 答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。 （2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？ 答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分： 数据库、数据仓库或其他信息库 数据库或数据仓库服务器 知识库 数据挖掘引擎 模式评估模块 图形用户界面
（3）Web挖掘一般包括以下步骤： 数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量) 数据集成 将数据存入数据仓库 建立数据立方体 选择用来进行数据挖掘的数据 数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式） 展现挖掘结果 将模式或者知识应用或者存入知识库 （4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。 （或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘） 答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。 第二章认识数据 一、填空题 （1）5/13 (2）极差、分位数、四分位数、百分位数、四分位数极差和标准差 （3）出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个四分位数1.5×IQR处的值
大学生的职业生涯发展规划书 1引言
大学生的职业生涯发展规划书1引言 在我的生活里，很容易做事半途而废。为什么呢？是因为我没有目标吗？很明显不是，说起目标我可是会滔滔不绝的。是我没有学习的兴趣吗？恰恰相反，我实在是兴趣太广泛了。那是我没有计划性吗？也不尽然，我每天睡觉之前都会列出明天的任务清单。那是怎么回事呢？在我经过学习后我明白了：我所谓“目标”只是一个美好的愿望。真正的目标是要明确的、具体的，是可衡量的，目标要与行动一致，同时目标还要实现，有时间性和挑战性。职业生涯规划书帮助我客观认识自我、准确进行职业定位，确定前进的方向，制定奋斗的策略，将目标分解，从而激励我坚持走下去。作为一名大二的学生，规划无疑是有益而有必要的。 2自我分析 世界上没有两片相同的树叶，每个人也是不相同的。一个人要成才首先要选择一条合适自己发展的职业道路，首先要明白自己想干什么、适合干什么、能干什么。因此，自我分析是职业规划的第一布。 2.1喜欢干什么职业兴趣 希望做有关人力资源、教育和心理学方面的工作，使人的能力都得到最优的组合和发展，帮助青年人特别是大学生明确自己的人生与职业发展方向，自己设计大学生涯和职业生涯，做自己真正的主人。通过测评得出： 我的职业兴趣类型顺序为： 我的分析：可以得出，我的职业兴趣类型是SEA型：喜欢与人打交道，希望通过自己的言行去影响他人，同时感情丰富，有创造力。 在日常生活中，我也发现自己喜欢与人沟通，对周围人的细微变化有很敏锐的洞察力，有自己的想法，并希望能通过自己的努力，使别人生活的更好。同时，不喜欢和别人一样，思维活跃，有想象力，很感性。我的朋友、父母也认为我对社会管理型职业有比较浓厚的兴趣。 2.2能够干什么职业技能 测评得出的结果： 我的分析：我的数理能力和推理能力较强，说明我又比较清晰的逻辑思维能力。而语言能力和人文能力相对较低，说明我在口头表达能力和文学素养上还有所欠缺，需要在以后的学习生活中多锻炼和积累，从而弥补我这两方面的不足。
数据挖掘作业集答案
《数据挖掘》作业集答案 第一章引言 一、填空题 （1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示 （2）算法的效率、可扩展性和并行处理 （3）统计学、数据库技术和机器学习 （4）WEB挖掘 （5）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据 二、单选题 （1）B；（2）D；（3）D；（4）B；（5）A；（6）B；（7）C；（8）E； 三、简答题 （1）什么是数据挖掘？ 答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。 （2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？ 答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分： 数据库、数据仓库或其他信息库 数据库或数据仓库服务器 知识库 数据挖掘引擎 模式评估模块 图形用户界面 （3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。 答：1960年代和以前：研究文件系统。 1970年代：出现层次数据库和网状数据库。 1980年代早期：关系数据模型, 关系数据库管理系统(RDBMS)的实现 1980年代后期：出现各种高级数据库系统（如：扩展的关系数据库、面向对象数据库等等）以及面向应用的数据库系统（空间数据库，时序数据库，多媒体数据库等等。 1990年代：研究的重点转移到数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库。 2000年代：人们专注于研究流数据管理和挖掘、基于各种应用的数据挖掘、XML 数据库和整合的信息系统。 （4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。 （或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘） 答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。 （5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？ 答：客观度量指的是基于所发现模式的结构和关于它们的统计来衡量模式的兴趣度，比如：支持度、置信度等等；主观度量基于用户对数据的判断来衡量模式的兴趣度，比如：出乎意料的、新颖的、可行动的等等。 （6）在哪些情况下，我们认为所挖掘出来的模式是有趣的？
人工智能习题&答案-第1章-绪论
第一章绪论 1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 控制论之父维纳1940年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。 著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。 数理逻辑从19世纪末起就获迅速发展；到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即MP模型。60-70年代，联结主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮， 控制论思想早在40-50年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到60-70年代，控制论系统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。
1引言
1引言 随着经济，政治，文化的发展，中国吸引了众多的外国朋友来。因此，酒店引进的翻译起着介绍我们独特的文化至关重要的作用。 在目前的学术研究中，许多学者和专家在旅游业认为，Skopo理论更适合在酒店介绍的翻译，因为它起着不可替代的作用，提供基本信息和吸引游客，它也是铰链，介绍我们自己神奇的文化，以外面的世界。除引言和结论，本论文由三个章节。在第一章中，介绍了在目的论的文献回顾。笔者论述了目的论的一些背景。作者还占地面积约目的论的优点和翻译简短的讨论。在第二章中，说明了目的论在酒店引进了翻译中的应用。本文对下目的论者的一些实例分析三个规则酒店引进翻译了深入的研究。第三章代表的战略和酒店引进技术翻译。它可应用于酒店引进翻译的技巧将遗漏，重组和音译注释。 总之，笔者进行从目的论的角度对酒店引进翻译的研究。本研究的目的是找出适当的策略和技巧有关酒店引进目的论指导下的翻译。 二，文献回顾 2.1背景目的论 Skopo是在20世纪70年代提出的汉斯·J·维米尔一个希腊词为“目的” 。这是一个极具影响力的理论]在德国功能，它首先出现于书于1984年共同撰写的维米尔和赖斯有三种可能类型的目的在翻译领域：“在旨在通过译者通用翻译过程中（也许是'谋生'），交际目的旨在通过在目标情况目标文本（也许'指示读者'）和目的是通过特定的翻译策略或程序（例如旨在，“字面上翻译，以显示源语言的结构特点'）” 。（北，2001年，第28页）这个词翻译目的指的是第二个目的，这是目标文本的目的。目的论主张的翻译目的或目标文本的目的决定整个翻译过程，包括雇用翻译方法或策略。长期以来，翻译奋斗罢工忠实和意译之间的平衡，现在的翻译目的'的规则提供了指导原则。该翻译目的决定它是否是一个忠实的或免费的翻译，以及如何判断翻译是否是好还是不好。而当翻译目的要求等效翻译，等效将是目标实现的翻译。在目的论，目标端的状态是比文字更高或只共享相似的最小程度。有三个规则层次清晰，与目的论“的规则第一和保真度规则最后。明确地说，跨语篇连贯是从属于内文本的一致性，二者都是从属于目的论'的规则。如果翻译目的“规则要求的功能的改变，跨文本的一致性可能被牺牲掉。例如，如果莎士比亚的戏剧之一，是被转化为孩子讲故事，功能会有很大的改变，和大部分的内容可能要更改或删除。如果翻译目的要求内部文本不连贯，连贯性规则不再有效。英国学者杰里米·曼迪总结了这一理论的基本潜在规则。 目的论2.2Merits 与传统理论20世纪70年代盛行前相比，目的论有这么多与众不同，它成为革命的触发翻译研究。 在过去的二十年中最重要的两个班的翻译理论的理论发展已（1 ）从源文本导向的理论转向针对文本和（2 ）转向包括的因素，以及在翻译培训语言元素模型。那些崇尚实用主义的方法已经在这两个领域的先驱。（Gentzler ，2004年，第70页） 而理论也是由诺德认为正是因为所需要的翻译模型。诺德总结它的优点是“务实，文化导向和一致的” 。（权迅联，2006） 2.3简要翻译 翻译简短表示翻译的文本类型，格式或术语。在翻译的专业实践，翻译很少开始翻译活动出自己的理由。翻译通常是通过分配完成的;也就是说，客户端需要一个文本适用于特定用途，并呼吁译者的翻译。在平移动作的过程中，引发剂决定了交际目的。此外，翻译简短不会告诉译者如何去了解他们的翻译工作，使用何种翻译策略，或者是翻译类型来选择。这些
数据挖掘
数据挖掘 简答题6个 30’ 应用题 5个 70’（应该是五次作业题） 考试范围：1-3章+5-8章（第八章看ppt，不是书上的内容） OLTP（联机事务处理）与OLAP（联机分析处理）的作用和区别 OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，将查询看作只读事务，对于关系技术的发展和广泛地将关系技术作为大量数据的有效存储、检索和管理的主要工具做出了重要贡献。 OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同角度观察信息的能力，支持多维分析和决策。 区别： 应用题： 一、假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70. 分别使用按箱平均值和边界值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度为3. 使用最小-最大规范化，将age值35转换到[0.0,1.0]区间 使用z-Score规范化转换age值35，其中age的标准差为12.94年。
1.使用小数定标规范化转换age值35、 2.画一个宽度为10的等宽直斱图。 3.该数据的均值是什么？中位数是什么？、 4.该数据的众数是什么？ 讨论数据的峰（即双峰，三峰等）、数据的中列数是什么？ （粗略地）找出数据的第一个四分位数（Q1）和第三个四分位数（Q3） 给出数据的五数概括、画出数据的盒图 二、假定数据仓库包含三个维：time，doctor和patient；和两个度量：count和charge；其中charge是医生对病人一次诊治的收费。 画出该数据仓库的星型模式图。 由基本方体[day, doctor, patient]开始，为列出2004年每位医生的收费总数，应当执行哪些OLAP操作。 如果每维有4层（包括all），该立方体包含多少方体（包括基本方体和顶点方体）？ 三、 四、
数据挖掘课后题答案
数据挖掘——概念概念与技术Jiawei Han Micheline Kamber 著 范明孟晓峰译 第1章引言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测 聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖 掘功能的例子。 解答： ?特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这 些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。 ?区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与 具有低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可 比较的轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专 业的学生，而具有低G PA 的学生的65%不是。 ?关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “c omputing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confid e nce=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学 生拥有一台个人电脑的概率是 98%（置信度，或确定度）。 ?分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或 无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测 的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是 预测缺失的数字型数据的值。
1前言
高军波 博士论文 吉林大学 1 第一章 文献综述 引言 导电高分子是高分子科学的一个新兴领域。传统的有机高分子通常不能导电，导电率在10-15 S/cm 以下。1974年日本的科学家Shirakawa 等偶然发现了一种制备聚乙炔自支撑膜的方法，制备了力学性能优良，具有金属光泽的聚乙炔薄膜。美国的 MacDiarmid 和 Heeger 注意到这一发现，他们与Shirakawa 合作，于1977年发现，AsF 5掺杂的聚乙炔导电率可达到103S/cm ，证明有机高分子是可以导电的1。 H N H N H N H N Polyacetylene Polyphenylene Polyprrrole Polythiophene Polyaniline Poly(phenylene -vinylene) Scheme 1.1 Chemical structure of the most important conducting polymer 导电聚乙炔的发现突破了传统的导体、半导体和绝缘体的物质范畴，
单分散苯胺齐聚物合成方法的探索及其性质的研究 2 迅速在世界范围内引起关注。在之后的短短几年中，相继合成了聚对苯撑（PPP ），聚吡咯（PPY ），聚噻吩（PTH ）聚对苯撑乙烯(PPV)和聚苯胺（PAn ）等，其结构如Scheme 1.1所示 . undisturbed conjugation free redical carbocation (carbenium ion)carbanion radical cation carbodication radical anion carbodianion vacuum state neutral soliton positive soliton negative soliton positive polaron negative polaron positive bipolaron (bipolaron) negative bisoliton (bipolaron) Scheme 1.2 A physical-chemical dictionary 上述这些共轭聚合物，在本征态时并不导电，然而经过部分氧化或还原后，导电率发生十几个数量级的变化，变为导体或半导体，这个过程就是我们常说的掺杂。到底为什么这些共轭聚合物掺杂后，导电率会发生如此大的变化，许多化学家和物理学家对此进行了深入的研究。 以MacDiarmid 为代表的化学家提出了碳正离子和碳负离子的化学机制。以Heeger 和Shrieffer 等为代表的物理学家提出了孤子、极化子和双极化子的概念加以解释，为了便于理解这些物理概念，Scheme 1.2给出了这些物理术语所对应的化学术语。
数据挖掘作业答案(浙大远程)
《数据挖掘》作业答案 第一章引言 一、填空题 （1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示 （2）算法的效率、可扩展性和并行处理 （3）统计学、数据库技术和机器学习 （4）WEB挖掘 （5）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据 二、单选题 （1）B；（2）D；（3）D；（4）B；（5）A；（6）B；（7）C；（8）E； 三、简答题 （1）什么是数据挖掘？ 答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。 （2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？ 答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分： 数据库、数据仓库或其他信息库 数据库或数据仓库服务器 知识库 数据挖掘引擎 模式评估模块 图形用户界面 （3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。 答：1960年代和以前：研究文件系统。 1970年代：出现层次数据库和网状数据库。 1980年代早期：关系数据模型, 关系数据库管理系统(RDBMS)的实现 1980年代后期：出现各种高级数据库系统（如：扩展的关系数据库、面向对象数据库等等）以及面向应用的数据库系统（空间数据库，时序数据库，多媒体数据库等等。 1990年代：研究的重点转移到数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库。 2000年代：人们专注于研究流数据管理和挖掘、基于各种应用的数据挖掘、XML 数据库和整合的信息系统。 （4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。 （或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘） 答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。 （5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？ 答：客观度量指的是基于所发现模式的结构和关于它们的统计来衡量模式的兴趣度，比如：支持度、置信度等等；主观度量基于用户对数据的判断来衡量模式的兴趣度，比如：出乎意料的、新颖的、可行动的等等。 （6）在哪些情况下，我们认为所挖掘出来的模式是有趣的？
1引言-计算机工程
———————————— 基金项目： 作者简介：(19－) 收稿日期： 修回日期： E-mail ： 层次编号范例如下： 1 概述 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× (公式请用公式编辑器编辑) 1212(,)()()D n n gini S cond gini S gini S n n =+ 2 。。。。。。。。。。 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 2.1 。。。。。。。。。。 。 ××××××××××××××××××××××××× 2.1.1 。。。。。。。。。。。 ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××，如表1所示。 LEACH 95 0 5 PEGASIS 99 0 1 COSEN 95 4 1 改进分层链路路由 99 0 1 MSLR 99 1 3 。。。。。。。。。。 ××××××××××××××××××××××××
2 计 算 机 工 程 20 年 月 日 3.1 。。。。。。。。。。。 ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 3.1.1 。。。。。。。。。。。 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× （图中字用9pt ，中文用华文中宋，西文用Times New Roman ）XXX 如图1所示。 图1 MSLR 算法的链式结构 4 。。。。。。。。。。 ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 4.1 。。。。。。。。。。。 ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 4.1.1 。。。。。。。。。。。 ×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× （界面图请将分辨率调到最佳状态，使图上的文字可以清晰地看见）XXX 如图2所示。 -
引言1
引言 一、奇妙的物理现象 一、教学目标 1、知识与技能 （1）了解各种有趣的物理现象 （2）知道物理实验是物理研究的基本方法 （3）培养学生仔细观察的能力，发现问题、提出问题、解决问题的能力以及动手能力。 2、过程与方法 （1）让学生经历观察物理现象的过程，学习描述物理现象的主要 特征，培养他们初步的观察能力。 （2）培养学生在观察过程中，发现问题和提出问题的能力 （3）让学生在熟悉的情景中，用生活中常见的物品进行实验探究 从而感受物理和生活的联系。 3、情感、态度与价值观 （1）使学生初步感受物理现象的好奇，产生对物理现象的热爱、 亲近的情感 （2）在探究中体验成功，激发学生的好奇心和对科学的求知欲，培养学生的探究精神 二、教学重点、难点 1、教学重点 培养学生仔细观察的能力、提出问题的能力，使学生产生对物理学的兴趣 2、教学难点 培养学生仔细观察的能力，提出问题的勇气 三、预习设计 1、钟罩里的蜡烛 师：我们一起来看一个简单的现象。 演示：教师取出一长一短两支蜡烛和一个玻璃钟罩，点燃蜡烛 猜想：在罩上钟罩时让学生猜测一下会发生什么现象—— 蜡烛会熄灭并预测哪支蜡烛先熄灭 意义：刚才大家都做出了猜测，猜对猜错没有关系，重要的是要勇于调动自己的积极性2、盛水烧瓶中的金鱼 演示：用酒精灯加热盛水烧瓶的颈部，水沸腾 猜想：小金鱼会怎样？ 意义：刚才大家都做出了猜测，猜对猜错没有关系，重要的是要勇于调动自己的积极性鼓励自己，激发对物理的兴趣 3、动手做一做 A.通过盛水的玻璃杯看课本上的字，观察到现象是什么？ B 盛满水的玻璃杯上加盖硬纸片，倒置后会怎样？
四、互动交流 1．同学们对第一堂物理课感受什么？ 2．你认为学习物理最重要的是什么？ 五、拓展与提高 阅读“体验科学探究” 说明科学探究的步骤是什么？ 六、课堂练习 根据自己的兴趣，从以下几个实验中任选一个做一做，你有什么发现？ 1．皮球的反弹高度与那些因素有关？ 2．怎样折纸飞机飞得远一些？ 3．晚间照镜子时，灯应放在什么位置才能看清楚自己的脸 七、课后练习： 1．你发现周围有那些有趣的现象？那些是物理现象？ 2．《物理补充练习》《物理导学与评价》 八、教后记：
电商数据挖掘 第1章
第1章，引言：电子商务运营和数据 电子商务覆盖面很广，为了使叙述更有针对性，本书主要针对电商卖家来探讨如何利用基于数据的运营来提高电子商务网站的业绩和做好更长远的发展。 ?选择哪些商品可以吸引最多的客户？ ?怎样用最少的钱引入最多的流量？ ?怎样把网站访客的转化率从1%提升到5%？ ?怎样选择给哪些老客户优惠？ ?怎样把每个客户在网站上的单次消费金额从￥100提升到￥150？ 以上这些问题都是本书试图帮助您解决的问题。我们这本书的两个关键词就是“电子商务运营”和“数据”。 电子商务的运营涉及平台的选择、商品的选择、网站的构建、页面的设置、为网站引入流量乃至最后提升网站的整体收入，其范围包括营销，但要超出营销的范围。而正因为电子商务是基于互联网的，数据充斥在电子商务运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。在电子商务运营的各个环节，都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。除此之外，电子商务还有物流、仓储等环节，也和数据相关，不过不是本书讨论的主要内容。 在互联网上进行交易的最大优点是电子商务企业可以在互联网中取到大量的真实数据，包括真实的市场数据、网站流量数据、产品被关注和浏览数据、产品销售数据等，从而使我们可以有效地估计出访客的兴趣和对各种商品的不同反应。当我们有明确的且可以量化的目标时，采用数据分析和数据挖掘技术的效果是更加好的。当我们很清晰地得到客户的行为数据，分析客户的各种行为之后，我们就能更深入地了解客户。 本书中涉及的话题覆盖了电子商务企业运营的各个层面，不过核心的内容是在于以数据为基础的运营。如何能够通过数据，帮助电子商务企业制定合理的KPI，提升运营效率，提升广告投放的性价比，提升网站访问的转化率，照顾好老客户，提升电子商务网站(店)的整体收入，是我们在本书中要讨论的主要内容。 1.1节, 2012年最大的赌局 在2012年，大家所知道最大的赌局自然是在年度经济人物颁奖晚会上，万达集团的王健林与马云同台，就电商与传统商铺的未来展开辩论。对于电商的前景,王健林称：“电商再厉害，但像洗澡、捏脚、掏耳这些业务，电商是取代不了的。我跟马云打赌：2022年，如果电商在中国零售市场占50%，我给他一个亿，如果没到他还我一个亿。” 这个十年的赌约可能不过是个玩笑，但是电子商务的重要性是毋庸置疑的。网购现在占到社会消费品总额4%,五年后占到15%，十年后占到50%以上，也就意味着平均每家消费品企业都要有一半的产品通过电商卖掉，每个消费者一半的消费品会通过互联网购买，这是完全可能的现实。不要只是看行业与产品是否合适做电商，要看我们的客户，只要客户天天都在网