案例推理是通过寻找与之相似的历史案例，利用已有经验或结果中的特定知识即具体案例来解决新问题。
mycbr处理本体文件，通过设置规则参数，实现案例推理，案例推理是实现人工智能的重要部分。

实验内容：⑴用matlab语言代码实现。
⑵产生粉红色噪声和高斯色噪声：让高斯白噪声通过低通、带通、高通滤波器中的任意一个就可以产生高斯色噪声。
让高斯白噪声通过每倍频程衰减3dB的衰减滤波器的滤波器就可以产生粉红噪声。
⑶对粉红色噪声和高斯色噪声进行相关分析和谱分析。
计算粉红色噪声、高斯色噪声的均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度、相关函数。
⑷所有结果均用图示法来表示，能读出具体值。

一、引言： 2二、系统框图 3三、硬件部分 3四、软件部分 4五、调试结果及总结 6附录 71.原理图 72.PCB图 73.元器件 74.参考文献 85.关键代码 8

http://bbs.pcbeta.com/viewthread-1814806-1-1.html我的本子是小米笔记本Pro，买之前只看到了它是15.9mm厚，玻璃屏幕，72色域以及长续航。
浑然不觉对一个喜欢折腾电脑的人来说，它的PM981和不可更换内存和无线网卡是多么蛋疼。
——————这里有图片——————本来觉得自己的固态只有256GB不太够，于是向亲哥哭诉求来一块256GB固态，满心欢喜地等着收货，没想到和我的笔记本内置固态是一样的坑爹货，都是PM981，内心实在是欲哭无泪，于是这两块固态躺在我电脑里面相顾无言。
配置呢，老一套，i5-8250u+mx150独显+8g板载内存+256x2（双倍的PM981快乐）。
关于小米笔记本Pro的黑苹果教程也都写的很详细了，大家感兴趣去百度、bing、Google下都是可以的。
Miui论坛什么的也都有，我这里就不描述我的安装过程了，毕竟为了省事，我连efi都用的是版主大大的。
下面赶紧来说说PM981的事情，它因为各种神奇的问题，例如我碰到的，到了安装阶段就不见硬盘，没有引导项了。
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我也不知道其他人碰到了什么问题。
然后查找一番，发现其实很久很久以前。
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10.12就有了相关的补丁可以解决，可惜那篇帖子没有解释怎么做，只是把tonymac中rehabman的原帖给po了下地址。
结果造成很多人认为PM981无解，赶紧换硬盘。
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又或者觉得特别麻烦。
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那我就来解释下吧，其实不麻烦。
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Step1：在其他硬盘/电脑上安装好一个macOS，版本不限，不能是虚拟机。
Step2：使用paragon备份安装好的macOS系统，注意是仅安装好但是没有进系统的情况下备份。
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Step3：还原到你的PM981上，开始配置两个东西，一个是放在clover/kext/other/的空壳（我也不知道这么叫妥不妥）驱动，最好是自己生成，利用前面安装的那个macOS，或者虚拟机中也可以。

中科大计算机模式识别聚类作业，采用任意2个聚类算法对EEG数据（或者其他标准数据库）进行聚类分析，并分析聚类结果

区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的，然而传统的匹配算法计算量大，匹配速度慢，效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大，时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域，然后对得到的图像低频部分进行分割，然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换，通过特征向量排序缩小匹配空间，最后通过经验阈值进行真伪鉴定，实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余，减少检测块数，降低了时间复杂度，提高了检测效率。

本程序是用matlab编写的电力系统最优潮流计算程序，对于IEEE30节点和IEEE14节点都已经过验证，可得到正确的结果。

使用指数模型的克里金插值以及对插值结果的等高线的生成。

摘　要：利用小波变换的时频局域化特征，将电力系统中常见的4种扰动（电压突降、电压突升、瞬间间断、瞬时振荡）信号波形的时间和频率信息以可视的形式表现出来。
计算机仿真结果表明：所提出的方法能同时表示出4种扰动的时间和频率信息，从而能有效的检测到这些变化的起始和终止时刻，可广泛应用于多种扰动的定位及分析。
   关键词：小波变换；
电力系统；
扰动检测；
频率1　引　言　　随着高压非线性电子控制设备在供电线路上的广泛应用，线路电压波形失真度的大小在今天看来更为重要。
该失真对供电质量的影响越来越受到供电部门及用户的关注。
从经济利益考虑，有效地监视这些电力系统扰动，对于供电部门和用户都是很有价值的。
传统的处理电

在文本聚类中需要衡量中文文本之间的相似性。
本文首先讨论了文本相似度的概念和常用计算算法，详细介绍了向量空间模型和算法步骤，采用删除去除词表、近义词合并、修改文件长度3中策略对算法进行了改进。
最后借助盘古分词组件和搜狗实验室的互联网词库，在VisualStudio2008环境下使用C#语言对算法进行了实现。
使用在CNKI上得到的5个不同领域的500篇学术论文的中文摘要对算法进行了测试，结果表明新算法在误差率方面有较大改善，但运行时间较长。

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。