《瞬时功率理论及其在电力调节中的应用》主要阐述与电力调节器密切相关的一个理论基础——瞬时功率理论．并对不同的功率定义体系进行了深入的比较和分析，指出传统的功率定义体系不能满足现代电力电子技术发展的需要。
同时书中有一半章节讲述了瞬时功率理论在包括并联型、串联型和混合型有源滤波器以及统一电能质量调节器、统一潮流控制器和通用有源线路调节器等电力调节器中的应用。
书中包含有大量的实例，便于读者理解。
《瞬时功率理论及其在电力调节中的应用》适合于从事电力调节、电能质量和电力电子技术研究、开发、应用的技术人员和工程师，以及高等学校电气工程及其自动化专业的教师和研究生阅读。

《VMwarevSphere企业运维实战》主要介绍VMwarevSphere企业运维的内容，包括虚拟化的实施规划、从已有物理服务器迁移到虚拟服务器、数据中心实时管理、数据中心动态管理、虚拟机的备份与恢复、VMware虚拟云基础架构vCloudDirector等内容。
　　《VMwarevSphere企业运维实战》介绍了大量先进的虚拟化应用技术，步骤清晰(使用StepByStep的教学方法)，非常容易学习和快速掌握，可供虚拟机技术爱好者、政府信息中心管理员、企业和网站的网络管理员、计算机安装及维护人员、软件测试人员、程序设计人员、教师及学生等作为网络改造、虚拟化应用、网络实验、测试软件、教学演示等用途的参考手册，也可以作为培训机构的教学用书。

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Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

一、谈话激趣，导入主题。
1.说说自己是怎样过生日的，用简短的几句话说一说。
2.学生交流，教师小结，情景预设：（课件出示2）（1）傍晚饭店里，人都到齐了，生日宴会开始了。
大家为我点上蜡烛，我数了数，一共10根。
七彩的烛光闪烁着，就像闪闪的星星。
大家为我唱了生日快乐歌。
我对着烛光，双手合十，许下了一个美好的愿望。
（课件出示3）（2）我真高兴啊！因为老师也为我准备了一个大大的蛋糕。
中午十一点钟到了，今天是辅导班春节前的最后一节课，老师也想借我的生日和同学们一起乐呵乐呵。
可是多数家长都忙忙碌碌地把孩子接走了，只剩下我们四个人。
不过我们的程序照常进行，点蜡烛，许愿，祝福，唱生日歌，吃蛋糕，歌声、欢笑声响彻整个教室。
真是热闹，我的心里一阵阵的感动。

1题目来源教师推荐2研究目的和意义数字信号处理是应用最快、成效最显著的新科学之一, 广泛地应用在通信、控制、生物医学、遥测遥感、地址勘探、航空航天、自动化仪表等领域, 国内外高校都为相关专业的学生开设了这门课程。
我校除通信电子信息类的专业外, 计算机科学与技术、光信息科学与技术、地理信息系统、信息安全、生物医学工程、测控技术与仪器等专业都在教学计划中相继设置了《数字信号处理》课程。
《数字信号处理》课程的特点是概念多, 公式、性质的推导和证明繁琐, 还需《信号与系统》等相关课程的基础, 被公认为大学课程中最难的课程之一,学生对上课内容的理解往往跟不上老师授课的进度。
现在很多大学教

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由自己编写的JSP大作业，付出了很多时间和精力，虽然技术简单，但功能全面细节精巧，有详细的数据库文件和部署流程说明，适合学习和参考，适用于课程设计。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。