】面对信息技术迅猛发展的今天，培养创造性人才是时代对教育的迫切要求 信息技术为21世纪新型的数学 教学结构提供了最优化的教学环境，也为培养学生核心素养发挥了重要的作用。本文从以计算机为核心的信息技术作为促 进学生数学学科核心素养学习的认知工具与情感激励工具，以学科素养促进学生核心素养的发展，更好地培养学生思维的 主动性、求异性、灵活性、深刻性和创造性等方面，探讨如何培养学生学习数学的创新能力。
上传时间： 2018-03-03
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自相关法确定相空间重构中的参数，自相关法求时间延迟，求混沌时间序列相空间重构最优化时延的Matlab程序
上传时间： 2019-04-24
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在高温环境下工作时，专用的防护服装不可或缺。专用服装通常由多层织物构成，不同织物的密度、比热、热传导率都有所不同，不同的厚度搭配会对服装的防护性能和舒适度有所影响。本文主要通过研究特定的织物在相同的工作防护能力要求下，最优的厚度配比，为高温作业服装最优厚度设计提供参考。 针对问题一，采取控制变量法，根据附件二中的数据，使用MATLAB曲线拟合工具箱对数据进行分析，建立了温度-厚度指数曲线模型，得出假人皮肤外侧的温度与外界环境温度成正比的关系，和II层与IV层的厚度的平方成反比关系的结论，计算出在不同的温度环境和不同厚度的织物材料条件下的温度分布，得到了problem1.xlsx。 针对问题二，根据问题一中建立的温度-厚度指数曲线模型建立出最优化模型，将题目中的已知条件带入数学模型表达式，再根据已知条件建立相关不等式，使用MATLAB软件对相关不等式进行非线性规划求得最优解，即可获得问题二的解，根据模型一确定的II层最优厚度为6.167mm，根据模型二确定的II层最优厚度为5.835mm。 针对问题三，考虑到舒适性和功能性两大特性的平衡，将附件1中的三个指标以热扩散率来整合，将其与问题一和问题二中的模型进行联系，建立了热扩散-最优厚度模型，带入题目中的已知条件，使用lingo软件，通过非线性规划方法，建立最优化模型，对数据的最优化解进行求解，即可得到II层和IV层的最优厚度，根据模型一确定的II层和IV层的最优厚度分别为6.225mm和0.6mm。
上传时间： 2020-03-17
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Allegro PCB SI的前仿真 前仿真，顾名思义，就是布局或布线前的仿真，是以优化信号质量、避免信号完整性和电源完整性为目的， 在众多的影响因素中，找到可行的、乃至最优化的解决方案的分析和仿真过程。简单的说，前仿真要做到两件 事：其一是找到解决方案；其二是将解决方案转化成规则指导和控制设计。 一般而言，我们可以通过前仿真确认器件的IO特性参数乃至型号的选择，传输线的阻抗乃至电路板的叠层， 匹配元件的位置和元件值，传输线的拓扑结构和分段长度等。 使用Allegro PCB SI进行前仿真的基本流程如下： ■ 准备仿真模型和其他需求 ■ 仿真前的规划 ■ 关键器件预布局 ■ 模型加载和仿真配置 ■ 方案空间分析 ■ 方案到约束规则的转化 2.1 准备仿真模型和其他需求 在本阶段，我们需要为使用Allegro PCB SI进行前仿真做如下准备工作：PCB 打板，器件代采购，贴片,一站式服务！www.massembly.com 麦斯艾姆，最贴心的研发伙伴！ www.massembly.com 研发样
上传时间： 2022-02-09
上传用户：slq1234567890
《数字集成电路:电路、系统与设计(第二版) 》，电子工业出版社出版，外文书名: Digital Integrated Circuits:A Design Perspective,Second Edition，作者：简·M.拉贝艾 (Jan M.Rahaey) (作者), Anantha Chandrakasan (作者), Borivoje Nikolic (作者), 周润德 (译者), 等 (译者)。本书由美国加州大学伯克利分校Jan M. Rabaey教授等人所著。全书共12章，分为三部分： 基本单元、电路设计和系统设计。本书在对MOS器件和连线的特性做了简要的介绍之后，深入分析了数字设计的核心——反相器，并逐步将这些知识延伸到组合逻辑电路、时序逻辑电路、控制器、运算电路以及存储器这些复杂数字电路与系统的设计中。为了反映数字集成电路设计进入深亚微米领域后正在发生的深刻变化，本书以CMOS工艺的实际电路为例，讨论了深亚微米器件效应、电路最优化、互连线建模和优化、信号完整性、时序分析、时钟分配、高性能和低功耗设计、设计验证、芯片测试和可测性设计等主题，着重探讨了深亚微米数字集成电路设计所面临的挑战和启示。
上传时间： 2022-05-13
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C算法(第一卷)-带目录.pdfC语言数值算法程序大全（第二版）.pdfC语言经典算法大全.pdfff6f5d529e875d2bec2713adc98d25b477aa8a63.pdfIntroduction to Algorithms(3rd Edition).pdfMATLAB语言常用算法程序集.pdfNetflix Prize中的协同过滤算法.pdfp范数正则化支持向量机分类算法_刘建伟.pdf[数据结构与算法分析C.描述].(美国)Mark.Allen.Weiss.扫描版.pdf[程序语言的奥妙：算法解读（四色全彩）].(杉浦贤).李克秋.扫描版.pdf《算法导论(原书第3版)》.pdf【爱生活的程序员-气宗】算法导论（第三版）.pdf【算法（第4版）迷你书】.pdf一种基于灰度变换的红外图像增强算法.pdf一种改进的支持向量机的文本分类算法.pdf一种静态图像压缩编码算法的改进.pdf个性化搜索引擎推荐算法研究.pdf分布式计算——原理、算法和系统.pdf十五个经典算法研究与总结、目录+索引by_July (1).pdf十五个经典算法研究与总结、目录+索引by_July.pdf十大滤波算法程序大全（Arduino精编无错版） - Powered by Discuz!.pdf图论及其算法.pdf基于模拟退火与遗传算法结合的神经网络图像分割.pdf大数据算法.PDF嵌入式系统软件设计中的常用算法 （周航慈 清晰.pdf支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） - 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.pdf支持向量机：理论、算法与拓展.pdf改进的基于DCT的自适应水印算法(重要).pdf数学建模MATLAB算法大全.pdf数学建模竞赛中应当掌握的十类算法.pdf数据挖掘十大算法(英).pdf数据结构与算法分析 C++描述(高清非扫描).pdf最优化理论与算法(第2版).pdf机器学习十大算法(9)：朴素贝叶斯.pdf算法 英文版第4版 Robert Sedgewick .pdf.pdf算法(algorithm)手写代码必备手册(C++版).pdf算法导论(CLRS)笔记.p...
标签： 算法
上传时间： 2022-06-06
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CPCI 规范改进自 PCI 电气规范 2.1，应用于工业和嵌入式领域。它使用工业机械组装标准，具有高性能连接技术， 可以提供一套最优化系统以便于不同应用。CPCI 在电气方面可以兼容 PCI规范，允许低成本 PCI 组件CPCI 规范是 PICMG（PCI 工业计算机制造商联盟）开发并管理的一套开放式规范。 PICMG是一个在嵌入式领域使用 PCI 协议的公司联盟。
标签： CPCI
上传时间： 2022-06-19
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本文跟踪了国内国际上各研究组织关于5G需求与关键技术最新研究进展。高能效将是5G从设计之初就不得不考虑的几个重要问题之。研究如何在不损失或者微损失网络性能的前提下，极大地降低系统的能量消耗是一项很有研究价值的工作。本文通过分析现有无线网络基站能量消耗的各个组成部分，参考目前5G研究趋势，选择网络能效模型与基站能耗模型，用于后续网络能效评估。小站密集化部署技术（Small Cell）是目前业内普遍认同的实现未来5G系统各项性能指标与效率指标的有效策略之一。随着小站的密集化部署，网络整体能效成为衡量异构无线通信系统长期经济效益的一项重要指标。网络运营前，需要以高能效为目标进行Small Cell密集化网络部署。本文利用上述的能效模型，建立并推导出了Small Cell最佳部客位置与数量的高能效网络部署方案目标函数，进一步通过数值仿真方法获得了具体网络场景下的高能效Small Cell 络部署位置与数量，最后通过对大量的仿真结果进行分析，得出了高能效Small Cell集化署方案的一般性规律。研究成果对未来5G系统中SmallCell的部署具有重要参考意义在网络运营中，由于网络负载存在天然的不均衡性与动态被动性，需要在Small Cell密集化部署的未来移动通信系统中进行高能效网络拓扑控制，以便在网络运营中维持实时的网络能效最优化的网络拓扑结构。本论文分析了目前业界关于Small Cell 休眠/唤醒性能增益的最新研究成果，并针对其现有休眠唤醒方案中以单小区固定负载为门限的休眠顺醒机制的不足，提出了一种高能效Small Cell联合休眼唤醒控制机制，实现了对网络拓扑的高能效动态控制。Small Cell密集化部署使网络编码在未来无线网络环境中得到了新的应用契机，本文最后结合几种未来5G新场景对网络编码应用方案进行了初步探讨。初步仿真结果表明，网络编码方案可有效提升能效。
上传时间： 2022-06-20
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学python必备，数学得搞好 ，嘿嘿嘿本书的目的在于提供理解神经网络所需的数学基础知识。为了便于 读者直观地理解，书中使用大量图片，并通过具体示例来介绍。因 此，本书将数学的严谨性放在第二位。 深度学习的世界是丰富多彩的，本书主要考虑阶层型神经网络和卷 积神经网络在图像识别中的应用。 本书将 Sigmoid 函数作为激活函数，除此之外也可以考虑其他函 数。 本书以最小二乘法作为数学上的最优化的基础，除此之外也可以考 虑其他方法。 神经网络可分为有监督学习和无监督学习两类。本书主要讲解有监 督学习。 人工智能相关的文献之所以难读，其中一个原因就是各文献所用的 符号不统一。本书采用的是相关文献中常用的符号。 本书使用 Excel 进行理论验证。Excel 是一个非常优秀的工具，能 够在工作表上可视化地展现逻辑，有助于我们理解。因此，相应的 项目需要以 Excel 的基础知识为前提。
上传时间： 2022-06-22
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IAR安装IAR Embedded Workbench（简称EW）的C/C++交叉编译器和调试器是今天世界最完整的和最容易使用专业嵌入式应用开发工具。EW对不同的微处理器提供一样直观用户界面。EW今天已经支持35种以上的8位/16位32位ARM的微处理器结构。EW包括：嵌入式C/C++优化编译器，汇编器，连接定位器，库管理员，编辑器，项目管理器和C-SPY调试器中。使用IAR的编译器最优化最紧凑的代码，节省硬件资源，最大限度地降低产品成本，提高产品竞争力，EWARM是IAR目前发展很快的产品，EWARM已经支持ARM7/9/10/1lXSCALE，并且在同类产品中具有明显价格优势。其编译器可以对一些SOC芯片进行专门的优化.如Atmel，TI，ST，Philips，除了EWARM标准版外，IAR公司还提供EWARMBL（256K）的版本，方便了不同层次客户的需求。IAR System是嵌入式领域唯一能够提供这种解决方案的公司。EW支持35种以上的8位/16位/32位的微处理器结构。IAR Embedded Workbench 集成的编译器主要产品特征：·高效PROMable代码·完全标准C兼容·内建对应芯片的程序速度和大小优化器
标签： iar
上传时间： 2022-06-28
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