计算机科学与技术11级。
19周的课程设计编译原理实习

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

MT10土壤水分/电导率/温度传感器性能稳定灵敏度高，是观测和研究盐渍土的发生、演变、改良以及水盐动态的重要工具。
通过测量土壤的介电常数，能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量。
MT10土壤水分传感器可测量土壤水分的体积百分比，是符合目前国际标准的土壤水分测量方法。
适用于土壤墒情监测、科学试验、节水灌溉、温室大棚、花卉蔬菜、草地牧场、土壤速测、植物培养、污水处理、精细农业等场合。
传感器具有以下特点：（1）土壤含水率、电导率以及温度三参数合一。
（2）也可用于水肥一体溶液、以及其他营养液与基质的电导率。
（3）电极采用特殊处理的合金材料，可承受较强的外力冲击，不易损坏。
（4）完全密封，耐酸碱腐蚀，可埋入土壤或直接投入水中进行长期动态检测。
（5）精度高，响应快，互换性好，探针插入式设计保证测量精确，性能可靠。
（6）完善的保护电路与多种信号输出接口可选。

加州大学伯克利分校的统计系和计算机科学系的教授迈克尔乔丹2003年所写。
是图模型的最新著作，势必成为里程碑式的著作，值得一读。

面向计算机科学的数理逻辑系统建模与推理原书第2版的课后习题1-5章的英文答案，虽然是英文，不过对照习题，很容易看懂。

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

股票价格仪表板IBM数据科学课程-仪表板项目。
创建一个仪表板，比较特斯拉和Gametop的股票信息。
利用漂亮的汤从网站上刮取库存数据。
后来使用此数据创建了一个仪表板。

高清无水印版，523页全作者：（美国）哈德利·威克汉姆（HadleyWickham）译者：刘宁哈德利·威克汉姆，（HadleyWickham）R语言及相关领域的领军人物，RStudio首席科学家，美国莱斯大学统计学助理教授。
他拥有超过10年的R语言编程经验，致力于开发用于数据处理、分析、成像的工具。
他已经开发了几十个高质量的R软件包，如ggplot、lubridate、plyr、reshape2、stringr和httr等。

WhatDoWeUnderstandAboutConvolutionalNetworks?论文卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。
约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHadji和RichardP.Wildes发表了论文《WhatDoWeUnderstandAboutConvolutionalNetworks?》，对卷积网络的技术基础、组成模块、当前现状和研究前景进行了梳理，介绍了我们当前对CNN的理解。

自述文件如果可以的话，请读我。
现在，请不要阅读。

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。