华南理工大学
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华南理工大学_高等数学B下随堂练习参考答案
华南理工大学网络教育平台-*高等数学B(下)-随堂练习参考答案2013-4-10 1.函数定义域为（） （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：C 问题解析： 2.函数定义域为（） （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：D 问题解析： 3.函数定义域为（） （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：C 问题解析：
4.函数定义域为（） （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：B 问题解析： 5.,则的定义域为（） （A）（B） （C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：C 问题解析： 6.下列函数为同一函数的是（） （A）（B） （C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：D 问题解析：
7. （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：A 问题解析： 8. （A）（B） （C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：B 问题解析： 9. （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：D 问题解析： 10. （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：C
问题解析： 11. （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：B 问题解析： 12. （A）（B）（C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：A 问题解析： 13. （A）（B）0 （C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交） 参考答案：C 问题解析： 14. （A）（B）0 （C）（D） 答题： A. B. C. D. （已提交）
模式识别-参考
认知第一次作业 刘春华学号：53 以汉字识别为例，说明模式识别的四个模型各自的主要观点，以及这些模型之间有何区别。 1、模板匹配模型 刺激的视网膜图像传递到大脑，并与大脑存储的各种模式直接比较。 长时记忆中存储了各种与过去生活中形成的外部模式相对应的袖珍副本（模板），内在模板与客观事物的刺激模式之间存在着一一对应的关系。模式识别是将刺激提供的信息与相应的模板进行匹配的过程，是一种自下而上的加工模型。精确匹配 优点：模板说可以在一定程度上解释人在知觉过程中如何进行模式识别，并在实现具有人工智能的机器模式识别中得到了实际运用。 缺点：模板说在解释人的模式识别方面仍然有许多缺陷。①按照该理论的假设，每一个有千变万化现象的同一个事物，记忆系统中都要储备与之一一对应的模板才能识别，需要在记忆中存储大量模板②这种理论对模式识别的解释比较刻板和生硬，缺乏人们在实际知觉中对模式识别的灵活性和变通性③没有明确阐释模板匹配的机制，尤其难以解释人们迅速识别一个新的、不熟悉模式的现象。 2、原型模型（Prototype Models） 一类相关的物体或模式抽象的、理想化的样例，允许微小的变化，不需要精确匹配。 记忆中储存的不是与刺激模式一一对应的模板，而是一类刺激模式的原型（有关某一类事物或刺激模式的概括性表征，反映一类客观事物所具有的共同基本特性）。模式识别是在记忆中找到与当前的刺激模式最相似的原型的过程，不需要严格匹配，只要存在相应的原型，新的、不熟悉的模式也可以得到识别。 优点：原型匹配理论大大减少了模板的数量，不仅减轻了记忆负担，而且使模式识别的过程具有灵活性和变通性。这种识别过程基本与日常生活经验相符。 缺点：理论不够清晰直观；匹配过程只强调自上而下的加工，而缺少自下而上的加工。 3、区别性特征模型（Distinctive-Features Models） 将模式的特征同存储在记忆中的特征相匹配，而不是将整个模式同模板或原型相匹配。刺激被看成是一些基本特征（如水平、垂直或斜线、曲线等）模式识别通过特征分析来完成。每一种刺激模式都能被分解成一些基本特征，同一类别模式的刺激物具有共同的基本特征。刺激信息的特征和对这些特征的分析在模式识别过程中起着关键性的作用。 人已有的知识经验中的客观事物，以各种基本特征的方式储存在记忆系统中，模式识别的过程首先是对刺激信息的特征加以分析，抽取有关特征并加以合并，再与长时记忆系统中已储存的各种相应的特征比较，一旦获得二者特征之间最佳匹配，刺激就被识别。
【模式识别】期末考试复习资料
题型： 1.填空题5题 填空题 2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题 备注1：没有整理第一章和第六章，老师说不考的 备注2：非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后 最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业 一、填空题 物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。 模式识别分类：1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类；2.从理论上来分，有统计模式识别，统计模式识别，模糊模式识别，神经网络模式识别法 聚类分析是按照不同对象之间的差异，根据距离函数的规律做模式分类的。 模式的特性：可观察性、可区分性、相似性 模式识别的任务：一是研究生物体（包括人）是如何感知对象的，二是如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 计算机的发展方向：1.神经网络计算机－－模拟人的大脑思维；2.生物计算机－－运用生物工程技术、蛋白分子作芯片； 3.光计算机－－用光作为信息载体，通过对光的处理来完成对信息的处理。 训练学习方法：监督学习、无监督学习（无先验知识，甚至类别数也未知）。 统计模式识别有：1.聚类分析法（非监督）；2.判决函数法/几何分类法(监督)；3.基于统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础，对总体特征进行研究，以取得分类的方法 数据的标准化目的：消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响 模式识别系统的基本构成：书P7 聚类过程遵循的基本步骤：特征选择；近邻测度；聚类准则；聚类算法；结果验证；结果判定。 相似测度基础：以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。 确定聚类准则的两种方式：阈值准则，函数准则 基于距离阈值的聚类算法——分解聚类：近邻聚类法；最大最小距离聚类法 类间距离计算准则:1）最短距离法2）最长距离法3）中间距离法4）重心法5）类平均距离法6）离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想 用于随机模式分类识别的方法，通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则：最小错误率；最小风险 错误率的计算或估计方法：①按理论公式计算；②计算错误率上界；③实验估计。
华南理工大学全日制本科生人文素质教育和创新能力培养计划实施办法
华南理工大学全日制本科生人文素质教育和创新能力培养 计划实施办法 华南理工大学从1999年开始实行本科综合培养计划。综合培养计划包括专业教学计划、附修专业教学计划、人文素质教育计划和创新能力培养计划四部分。各教学环节互有联系，学生除了完成本专业教学要求外，还应根据自己的实际情况，结合自己的特长与兴趣，积极参加学校组织的人文素质教育活动和创新能力培养活动。 一、关于综合培养计划中人文素质教育和创新能力培养的学分规定 （一）人文素质教育 人文素质教育包括人文素质课程和人文素质活动。人文素质教育学分由必修学分和选修学分组成。其中，“人文素质课程”、“公益劳动”、“思想政治实践教学活动”为必修，“校园文化活动”及“各类文体活动和竞赛”为选修。 人文素质教育学分达不到要求，不予毕业。学分具体规定如下： （1）人文素质教育必修学分 （2）人文素质教育选修学分（四年累计不少于2学分） 说明：
①“公益劳动”要求学生参与志愿者等社区活动不得少于1周（志愿服务活动按服务30小时达到1个学分计算）并记入实践课成绩，成绩在第七学期统一按二级制（通过、不通过）记载。 ②“思想政治实践教学活动”由思想政治学院和校团委组织教学。 ③“校园文化活动”是指由校团委、校学生会等校级学生组织及各院团委、学生会组织的大型文艺演出、美术书法展览、诗歌朗诵、文学征文等，凡有作品或参加表演的可获得学分。由主办单位具体确定每次活动可得学分数，不可高于 0.5学分/次，并由活动主办单位负责考核。 ④“各类文体活动和竞赛”由主办单位具体确定每次活动可得学分数，不可高于0.5学分/次，并由主办单位负责考核。 （二）创新能力培养 学生在校期间必须参加一定的创新能力培养活动，四年累计不少于4学分。累计学分达不到4学分的，不予毕业。创新能力培养活动内容及学分规定如下： 1.科研活动 学生在校期间参与课外科研实践项目，并顺利结题，根据科研投入的时间，按照一学期2学分、一学年4学分的标准计算，可获得相应的创新学分。目前我校本科生课外科研实践项目包括：国家级、省级大学生创新创业训练计划，学生研究计划（SRP），“百步梯攀登”计划，大学生创新基地项目，以上项目调整按教务处发文为准。毕业设计（论文）不在此范围内。 2.学科竞赛及科技竞赛 学生在校期间成功参加学科竞赛及科技竞赛，按照投入竞赛时间的长短折算学时，16学时予以认定1学分的标准，可获得相应的创新学分。一次竞赛最高折算16学时，具体由竞赛主办单位或承办单位出具认定证明。本项目内容包括各学科知识竞赛、数模竞赛及“挑战杯”科技作品竞赛、大学生创业计划竞赛等国际级、国家级、省级、校级竞赛（同一赛事，不同级别竞赛，学时与学分数可以累加）。 3.科技前沿与新技术专题讲座 科技前沿与新技术专题讲座是指“世纪木棉”讲座、各类名师报告会等由学校或学院组织的科技专题讲座，参加者每次可获得0.2学分。
华南理工大学高数习题册答案汇总
第七章 多元函数微分学 作业1 多元函数 1．填空题 （1）已知函数22,y f x y x y x ? ?+=- ???，则(),f x y =()() 222 11x y y -+； （2）49 arcsin 222 2-+++=y x y x z 的定义域是(){} 22,49x y x y ≤+≤； （3）)]ln(ln[x y x z -=的定义域是 (){}(){},,0,1,0,1x y x y x x y x x y x >>+?<<≤+； （4）函数??? ??=≠=0, 0,sin ),(x y x x xy y x f 的连续范围是 全平面 ； （5）函数2222y x z y x +=-在2 2y x =处间断. 2．求下列极限 （1 ）00 x y →→； 解：0000 1 6x t t y →→→→===- （2）2 2 () lim (e x y x y x y -+→+∞→+∞ +）.
解：3 y x =22()2() lim (e lim (e 2x y x y x y x x y y x y x y xe ye -+-+--→+∞→+∞ →+∞ →+∞ ??+=+-??）） 由于1lim e lim lim 0t t t t t t t t e e -→+∞→+∞→+∞===，2222lim e lim lim lim 0t t t t t t t t t t t e e e -→+∞→+∞→+∞→+∞====， 故22() 2()lim (e lim (e 20x y x y x y x x y y x y x y xe ye -+-+--→+∞ →+∞→+∞ →+∞ ??+=+-=??）） 3．讨论极限2630 0lim y x y x y x +→→是否存在. 解：沿着曲线()()3 ,,0,0y kx x y =→,有3 36626262000 lim lim 1x x y kx x y kx k x y x k x k →→=→==+++因k 而异，从而极限26 30 0lim y x y x y x +→→不存在 4．证明?? ???=+≠++=0,00,2),(22222 2y x y x y x xy y x f 在点)0,0(分别对于每个自变量x 或y 都连续，但作为二元函数在点)0,0(却不连续. 解：由于(,0)0,(0,)0,f x f y ≡≡ 从而可知在点)0,0(分别对于每个自变量x 或y 都连续，但沿着曲线 ()(),,0,0y kx x y =→,有22 22222000 222lim lim 1x x y kx xy kx k x y x k x k →→=→==+++因k 而异， 从而极限()0 lim ,x y f x y →→不存在，故作为二元函数在点)0,0(却不连续.
模式识别试题答案
模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题 考试科目： 模式识别 考试时间 考生姓名： 考生学号 任课教师 考试成绩 一、简答题（每题6分，12题共72分）： 1、 监督学习和非监督学习有什么区别？ 参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、 你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？ 参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。 3、 什么是分类器？有哪些常见的分类器？ 参考答案：将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如：贝叶斯分类器、神经网络等。 4、 进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题？ 参考答案：特征要能反映样本的本质；特征不能太少，也不能太多；要注意量纲。 5、 聚类分析中，有哪些常见的表示样本相似性的方法？ 参考答案：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、 你怎么理解聚类准则？ 参考答案：包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则，当这种准则满足一定要求时，就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、 一种类的定义是：集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式： ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1 ，d ij ≤ r ，其中k 是S 中元素的个数，称S 对于阈值h ，r 组成一类。请说明， 该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类？ 参考答案：即类内所有个体之间的平均距离小于h ，单个距离最大不超过r ，显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、 贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？ 参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 9、 基于风险的统计贝叶斯决策理论中，计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么？假设这个矩阵是 M ?N ，M 和N 取决于哪些因素？
#最详细-华南理工大学建筑学院课程介绍
建筑学 Architecture 专业代码：080701学制：5年 培养目标： 培养能坚持社会主义道路，适应市场经济和科技发展需要，德智体美全面发展，具有扎实的专业基本理论和职业技能的建筑师及其他高级建筑专业人才。 目标1：（扎实的基础知识）培养学生掌握扎实的建筑设计专业基本原理、方法和手段等方面的基础知识，并通过学习相关基础原理和相关专业知识，掌握建筑设计的基本方法，为将所学基础知识使用到设计实践中去做好准备。 目标2：（解决问题能力）培养学生能够创造性地运用建筑设计领域的基本原理和相关专业知识，创造性、综合性地解决实际设计课题中所遇到的问题。 目标3：（团队合作和领导能力）培养学生在团队中的沟通和合作能力，进而使之在实际工作中能够具备领导设计团队可持续发展的能力和协调各个相关专业矛盾的能力。 目标4：（工程系统认知能力）让学生认识到设计专业、设计学科是实现整个建设系统的重要组成部分之一，增强个人专业能力和建设系统之间整体意识协同，使专业能力更好地服务于社会、服务于世界。 目标5：（专业的社会影响评价能力）培养学生具有正确建筑设计方面的价值观和评判能力、在利用专业能力服务于社会的同时秉持正确的价值观，对建构健康人居环境产生潜在的积极影响。 目标6：（全球意识能力）培养学生具有全球化的专业视野，并能够在全球化设计思潮中保持清晰意识，正确认识民族特色的价值，正确处理好全球性和地域性之间的关系。有竞争力地、负责任地行使自己的职责。 目标7：（终身学习能力）学生毕业后可到和建筑设计相关的单位从事建筑设计、研究和管理等工作，亦可从事城市规划、景观设计等相关专业工作，具备终身学习的能力。 专业特色： 建筑学作为人居环境学科的重要组成部分部分，专业以建筑学科教育为核心，培养具备建筑学、城市规划和风景园林学三个学科通识基础和能力，并在建筑设计相关方向精专的设计和研究型人才。课程体系包括前三年的学科通识课程和后两年的专业拓展课程，强调坚实广泛的学科基础及学以致用的专业实践能力培养，并提供学生宽阔的专业发展空间。 培养要求： 知识架构： A1 和建筑学相关的历史、哲学、艺术的基本知识； A2和建筑学相关的社会科学学科的研究方法入门知识；
华南理工大学选修课选课通知
选修课选课通知，有兴趣的同学就选，成绩不及格会记录在 成绩单上的。 关于加强本科生选修课管理的若干规定选修课（包括通识教育课程与专业选修课程）是必修课程的重要补充，旨在启发思维、拓宽知识面、提高素质、加强修养。为进一步提高选修课的教学质量，保障正常的教学秩序，依据《华南理工大学全日制本科学生学籍管理细则》和《华南理工大学全日制本科学生学分制教学管理实施办法》，制定本规定。 一、选课指导 1.学院应组织学生学习了解《本科综合培养计划》，帮助学生深入了解课程先后修读的逻辑关系，指导学生制定合理化、个性化的修读计划。 2.学生应在选课前应认真了解课程开设情况、任课教师情况、课程学习要求及考核要求，根据自己的兴趣或专业发展意向，合理安排修读计划。 二、选课流程 选修课选课工作在教务管理系统上进行。具体流程如下： 1.准备阶段（开课前一学期的第16-17周）：各学院收集汇总下学期拟开设的选修课相关信息（含课程名称、课程代码、课程简介、教学大纲、任课教师姓名及教师简介等）
报教务处教学管理办公室审核，审核通过课程进入教务管理系统选课库。 2.选课阶段 专业选修课：开课前一学期的第18-20周，学生登录教务系统进行专业选修课报名，少于15人选修的课程将停开，报名结束后，各学院统一在学院网站公布下学期开课课程名单并通知任课教师。 通识教育课程：开课学期的第2周，学生登录教务系统进行通识教育课程报名，少于30人选修的课程将停开。报名结束后，教务处网站统一公布开课课程名单。 3.试听阶段（开课第一周）：学生可试听已选课程（因初选人数不足而停开的课程，初选学生可以试听其它未选课程）。教师需重点向学生介绍本课程的内容概要、学习及作业要求、考核要求及方式等等。 4.改退选阶段（开课第二周）：学生根据试听结果，慎重决定是否修读该课程。试听后确定需改、退选的，须及时在教务管理系统中进行改、退选。 5.名单确定阶段（开课第三周）：教务管理系统自动生成课程的最终选课学生名单。学生在教务管理系统报名又未退选的课程即为学生确定修读的课程，中途不得退选。 三、日常教学管理
什么是模式识别
什么是模式识别 1 模式识别的概念 模式识别[8]是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、声纳信号和地震信号分析、照片图片分析、化学模式识别等等。计算机模式识别实现了部分脑力劳动自动化。 模式识别－－对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、文字、符号、三位物体和景物以及各种可以用物理的、化学的、生物的传感器对对象进行测量的具体模式进行分类和辨识。 模式识别问题指的是对一系列过程或事件的分类与描述，具有某些相类似的性质的过程或事件就分为一类。模式识别问题一般可以应用以下4种方法进行分析处理。 统计模式识别方法：统计模式识别方法是受数学中的决策理论的启发而产生的一种识别方法，它一般假定被识别的对象或经过特征提取向量是符合一定分布规律的随机变量。其基本思想是将特征提取阶段得到的特征向量定义在一个特征空间中，这个空间包含了所有的特征向量，不同的特征向量，或者说不同类别的对象都对应于空间中的一点。在分类阶段，则利用统计决策的原理对特征空间进行划分，从而达到识别不同特征的对象的目的。统计模式识别中个应用的统计决策分类理论相对比较成熟，研究的重点是特征提取。 人工神经网络模式识别：人工神经网络的研究起源于对生物神经系统的研究。人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有一定的智能化处理的特点。 句法结构模式识别：句法结构模式识别着眼于对待识别对象的结构特征的描述。 在上述4种算法中，统计模式识别是最经典的分类识别方法，在图像模式识别中有着非常广泛的应用。 2 模式识别研究方向 模式识别研究主要集中在两方面，即研究生物体（包括人）是如何感知对象的，属于认知科学的范畴，以及在给定的任务下，如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容，后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作着近几十年来的努力，已经取得了系统的研究成果。 一个计算机模式识别系统基本上事有三部分组成的[11]，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。任何一种模式识别方法都首先要通过各种传感器把被研究对象的各种物理变量转换为计算机可以接受的数值或符号（串）集合。习惯上，称这种数值或符号（串）所组成的空间为模式空间。为了从这些数字或符号（串）中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行处理，其中包括消除噪声，排除不相干的信号以及与对象的性质和采用的识别方法密切相关的特征的计算（如表征物体的形状、周长、面积等等）以及必要的变换（如为得到信号功率谱所进行的快速傅里叶变换）等。然后通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特
华南理工大学建筑施工技术作业
作业： 1、什么叫流砂？流砂防治的措施有哪些？ 答：粒径很小、无塑性的土壤在动力水压推动下失去稳定，随地下水一起涌入坑内的现象称为流砂。 流砂防治的措施有： 1）枯水期施工：工期不紧、丰水位和枯水位相差较大时可以考虑； 2）打板桩：常用施工方法； 3）水中挖土：江中、湖中施工常用； 4）人工降低地下水位：常用施工方法，如井点降水； 5）地下连续墙法：造价稍高； 6）抛大石块、抢速度施工：已发生流砂时的抢险施工方法。 2、简述轻型井点降水系统的安装流程？井点管埋设的一般方法是什么？ 答：轻型井点降水系统的安装流程：1）排放总管；2）埋设井点管；3）用弯联管将井点与总管接通；4）安装抽水设备。 井点管埋设的一般方法是：1）冲孔；2）埋管；3）填沙；4）粘土封口。 3、土方填筑时如何正确选用土料？填土压实的方法有哪些？影响填土压实的因素有哪些？ 答：1）一般不能选用淤泥河淤泥质土、膨胀土、有机物含量大于8%的 土、含水溶性硫酸盐大于5%的土及含水量不符合压实要求的粘性土。尽量采用同类土填筑。 2）压实方法一般有：碾压法、夯实发和振动压实法以及利用运土工具压实法等。 3）影响填土压实的因素有：回填的土层厚度，回填土的质量、含水量。 4、预制桩锤击沉桩时如何确定沉桩顺序？
答：沉桩顺序可分为由一侧向单一方向进行；自中间向两个方向对称进行；自中间向四周进行共3 种方法。第一种打桩顺序，打桩推进方向宜逐排改变，以免土朝一个方向挤压，而导致土壤挤压不均匀，对于同一排桩，必要时还可以采用间隔跳打的方式。对于大面积的桩群，宜采用后两种打桩顺序，以免土壤受到严重挤压，使桩难以打入，或使先打入的桩受挤压而倾斜。大面积的桩群，宜分成几个区域，由多台打桩机采用合理的顺序同时进行打设。 5、简述静压桩的施工工艺流程？ 答：施工工艺流程：测量定位—压桩机就位—吊装喂桩—桩身对中调直—压桩—接桩—再压桩—（送桩）—终止压桩—切割桩头。 6、论述泥浆护壁钻孔灌注桩的施工工艺。答：你讲护壁钻孔灌注桩是通过你讲保护孔壁、防止坍孔、并对钻头具有冷却润滑作用下，利用泥浆循环排放土渣，从而达到成桩目的的一项施工技术，该施工工艺流程有：抄平放线—浇筑混凝土面层—挖设泥浆沟—埋设护筒—钻孔—第一次清孔—拆除钻机—沉放钢筋笼—下导管—第二次清孔—加塞—灌注混凝土—上下震动导管—灌注混凝土、成桩—桩机移位。 7、简述人工挖孔灌注桩的施工工艺过程。 答：放线定桩位及高层—开挖第一节桩孔土方—支护壁模板放附加钢筋—浇筑第一节护壁混凝土查桩位（中心）轴线—架设垂直运输架—安装电动葫芦（卷扬机或木辘轳）—安装吊桶、照明、活动盖板、水泵、通风机等—开挖吊运第二节桩孔土方（修边）—先拆第一节支第二节护壁模板（放附加钢筋）—浇筑第二节护壁混凝土—检查桩位（中心）轴线—逐层往下循环作业—开挖扩底部分—检查验收—吊放钢筋笼—放混凝土溜筒（导管）—浇筑桩身混凝土（随浇随振）—插桩顶钢筋。 8、简述模板系统的组成和基本要求？ 答：模板系统是由模板和支撑两部分组成。 模板及其支撑系统必须符合下列基本要求： 1）保证土木工程结构和构件各部分形状尺寸和相互位置正确； 2）具有足够的强度、刚度和稳定性，能可靠地承受新混凝土的重量和侧压力，以及施工过程中所产生的荷载；
中科大模式识别试题
中国科学技术大学模式识别试题 （2012年春季学期） 姓名：学号：成绩： 一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：、 和。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用；句法模式识别中模式描述方法一般 有、、。 3、聚类分析算法属于；判别域代数界面方程法属于。 （1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用进行相似性度量。 （1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有。 （1） (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在中进行。 （1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有；线性可分、不可分都适用的 有。 （1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有。 （1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 二、(15分)简答及证明题 （1）影响聚类结果的主要因素有那些？ （2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。 （3）画出对样本集 ω1：{(0,0,0)T, (1,0,0)T, (1,0,1)T, (1,1,0)T,} PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建https://www.360docs.net/doc/4811071369.html,
华南理工大学讲座教授岗位
~ 兴华学者人才计划申请表 申报学院： 申报学科： （二级学科） 申报岗位： 申报专业技术职务： 申报人： 华南理工大学人事处制
填表说明 1.填写内容必须实事求是，统一用A4纸双面打印。 2.本申请表一式3份，需由本人签名（可电子签名），学院审核后相应人员签字并盖具学院公章。 3.申报岗位请填写“兴华卓越学者”、“兴华杰出学者”、“兴华精英学者”、“兴华青年学者”或“兴 华启航学者”。 4.申报专业技术职务请填写：讲师、副教授、教授,或助理研究员、副研究员、研究员等。 5.所有材料请用A4纸复印或打印，并按以下顺序整理夹好后连同电子版一起提交（证明材料需 各单位相关人员审核、签名并加盖单位公章）： 1)本申请表一式三份（二份原件、一份复印件）； 2)海外工作经历证明（如海外博士后、访问学者经历等任职证明，可提供所聘单位的聘书或Offer Letter的复印件。一式两份）； 3)主持或作为主要成员参与科研项目，要提供相应的证明材料，如不能提供，可简要说明理由（一 式两份）； 4)各层次学历、学位及专业技术职务证书复印件、国内外担任重要职务的任职证明等（各一式两份。 国外大学取得的学历、学位，还需提供教育部学历学位认证，海外留学归国人员同时提供《留学回国人员证明》复印件）； 5)三封同行推荐信（一式一份。海外推荐专家不应少于2位，均应具有副高级以上或相当的专业 技术职务，且至少有一位须为申报人所在单位或团队的负责人、导师；国内大学或科研机构的推荐人应具有正高级专业技术职务。推荐信中应说明推荐专家的单位、职务、常用联系电话、电子邮箱、与被推荐人的关系等）； 6)三篇代表作全文（一式一份）； 7)其它证明材料，含检索证明复印件、已录用的论文的录用证明、代表作所刊发刊物的封面、目 录及论文首页的复印件，或出版书籍封面、目录复印件、专利证书复印件、成果奖励证明等（各一式两份）； 8)体检表及相关化验单（一式一份）； 9)教师应聘考核评议表（一式一份） 10)“兴华学者人才计划”引进人才院级专家评审小组评议表（一式一份）； 11)中国籍海外留学人员请提前准备婚育状况证明材料（报批广东省人力资源和社会保障厅和正式来校 报到时需要，该证明有效期3个月）办理方式有：A.向原户籍地计生部门提供一份本人的婚育情况说明和相关有效证明材料，如结（离）婚证书、子女出生证明、护照等，由原户籍地计生部门出具； B.回国时由其所在国中国驻外使领馆出具； C.回国前在其所在国的律师事务所或具有法律效用资质 的律师、社会中介出具。 12)申请研究生导师资格者，正式入职后请留意学校研究生院通知。研究生导师资格申报表格下载 网址：https://www.360docs.net/doc/4811071369.html,/graduate（“下载区”—“导师管理栏”。具体问题请咨询研究生院）。
模式识别试题
《模式识别》试题答案（A卷） 一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定 的类别数目））。 2、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、 3、4 ）。（1）平移不变性（2）旋转不 变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 3、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的 正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。 4、感知器算法1。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 5、积累势函数法较之于H-K算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情 况））；位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（ ∑ ∈ = X x x x K x K ~ k k k ) , ( ) ( α ）。 6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（某一种判决错误较另一种判决错误更 为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（先验概率未知的）情况。 7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗？（错误）。特征选择的主要目的是（从n个特 征中选出最有利于分类的的m个特征（m
华南理工大学举办国际会议管理办法
华南理工大学举办国际会议管理办法 第一条为加强学校的国际学术交流，提高国际影响力，学校鼓励具备条件的单位积极举办高水平的国际会议。为规范举办国际会议的管理，特制定本办法。 第二条本办法所称国际会议是指与会代表来自个或个以上的国家和地区（不含港澳台）、以高层次学术研讨为主要内容的会议。 第三条国际交流与合作处是学校国际会议的归口管理单位，由学校及各单位主办、合办和承办的国际会议均由国际交流与合作处负责监管。 第四条举办国际会议实行国务院和省部两级审批制度，学校各单位不得自行审批。一般情况下，学校举办的国际会议通过国际交流与合作处报教育部审批。 （一）教育部审核后报请国务院审批的重大国际会议： ．重要国际组织的大会与特别会议； ．涉及我国核心利益、重大敏感问题以及重要国际问题的国际会议； ．外宾人数在人以上或会议总人数在人以上的社科类国际会议，以及外宾人数在人以上或会议总人数在人以上的自然科学的国际会议； ．外国政府正部长及以上官员或前国家元首、政府首脑出席的国际会议； ．邀请党和国家领导人出席的国际会议。 （二）教育部审批的一般性国际会议： ．外宾人数在人以下或会议总人数在人以下的社科类国际会议，以及外宾人数在人以下或会议总人数在人以下的自然科学领域的国际会
议； ．国际合作项目中的工作会议。 第五条要严格控制举办国际会议的总量，未经批准不得擅自对外申办或承诺。凡不符合规定、无实质内容的国际会议一律不得举办或承办。如无特殊需要，未经批准，原则上不搞固定年会或与外方轮流开会机制。对已经形成机制的国际会议，要由该国际会议的业务主管部门会同有关部门，对会议的重要性和可持续性等进行评估，效果不明显的，应及时调整或清理。 第五条重大国际会议于每年月初通过国际交流与合作处向教育部进行预报；一般性国际会议按上半年会议和下半年会议，分别于每年月初和月初进行预报。外宾人数在人以下的小型自然科学技术类国际会议可不预报（预报国际会议的年份是指会议对外宣布或承诺的年份，不是会议召开的具体年份）。 第六条国际会议至少提前半年通过国际交流与合作处向教育部进行报批。如有台湾地区与会人员，还需加报广东省人民政府台湾事务办公室审批（报批国际会议的年份是指会议对外宣布或承诺的年份，不是会议召开的具体年份）。 第七条教育部会议批件下达后，举办单位方可对外发出会议通知，并应尽快成立组织委员会，落实会务筹备和组织工作。 第八条如需为与会代表办理“被授权单位签证通知”，举办单位须在会议举办前个月将“外国人来华签证申报表”送交国际交流与合作处，由国际交流与合作处报送广东省人民政府外事办公室。 第九条原则上不邀请外国政要、前政要及外国驻华使（领）馆人员参加国际会议，如确有必要邀请，则需经学校和教育部批准同意后，
模式识别试题
《模式识别》试题库 一、基本概念题 1模式识别的三大核心问题是：（ ）、（ ）、（ ）。 2、模式分布为团状时，选用（ ）聚类算法较好。 3 欧式距离具有（ ）。马式距离具有（ ）。（1）平移不变性（2）旋转不 变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 4 描述模式相似的测度有( )。（1）距离测度 （2）模糊测度 （3）相似测度 （4） 匹配测度 5 利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1） （2） （3） 。其中最常用的是第( )个技术途径。 6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：( )。 7 感知器算法 ( )。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 8 积累位势函数法的判别界面一般为( )。（1）线性界面；（2）非线性界面。 9 基于距离的类别可分性判据有：( ).（1）1[]w B Tr S S - （2） B W S S （3） B W B S S S + 10 作为统计判别问题的模式分类，在（ ）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。 11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为 （ ）。 12 用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n 维向量x 和xk 的函数K(x,xk)若 同时满足下列三个条件，都可作为势函数。①（ ）； ②（ ）；③ K(x,xk)是光滑函数，且是x 和xk 之间距离的单调下降函数。 13 散度Jij 越大，说明i 类模式与j 类模式的分布（ ）。当i 类 模式与j 类模式的分布相同时，Jij=（ ）。 14 若用Parzen 窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是 （ ），h1过大可能产生的问题是（ ）。 15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因是：( )。 16作为统计判别问题的模式分类，在（ ）条件下，最小损失判决规则与最 小错误判决规则是等价的。 17 随机变量l(x ρ)=p(x ρ1)/p(x ρ2)，l(x ρ)又称似然比，则E l( x ρ)2= （ ）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes 判决规则为 （ ）。 18 影响类概率密度估计质量的最重要因素（ ）。 19 基于熵的可分性判据定义为)] |(log )|([1x P x P E J i c i i x H ρρωω∑=-=，JH 越（ ），说 明模式的可分性越强。当P(i| x ρ) =（ ）(i=1,2,…,c)时，JH 取极大值。 20 Kn 近邻元法较之于Parzen 窗法的优势在于（ ）。上 述两种算法的共同弱点主要是（ ）。 21 已知有限状态自动机Af=(，Q ，，q0，F)，={0，1}；Q={q0，q1}；：(q0， 0)= q1，(q0，1)= q1，(q1，0)=q0，(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。 现有输入字符串：(a) 000，(b) 11，(c) ，(d)0010011，试问，用Af 对上述字符串进行分
华南理工大学建筑学院 素描加试篇
建筑学院学术部攻略系列 素描加试篇 基本信息（参考自往年情况，请根据实际安排确认） 时长：150分钟 工具：八开纸（学院提供，需要写姓名、高考成绩、班级等信息）、铅笔（不可使用碳笔）、橡皮、画板、夹子（除纸外均需自备） 形式：静物素描，包括几何体、水果、炊具（如瓶、罐），（注意，这仅是往年情况，未！经！美！术！科！组！确！认！不对实际情况负责） 淘汰率：不高 素描考试估计是最令新生紧张的事，因为这场考试决定了你是否能真正进去建筑学院。因此，新生们对素描再怎么重视都不为过，即使最终训练成果远超通过考试的要求，也对日后美术学习、手绘技能有益。但是，又不必太过紧张，因为这场考试淘汰率不高，一般而言，即使是暑假才突击素描，努力学习有一定成果的学成生通过的几率都比较大。退一万步讲，即使不幸不能通过，也能根据分数转专业，建院学生的入学成绩都不差，所以一般能转到不错的专业。 态度应该积极，同时也要掌握技巧，以下是有关素描本身的建议： 1.素描一定要学明暗。 这场考试是要求上明暗的，但是会有部分同学因为不知情只报了结构素描的美术班，或者辅导老师认为建筑学院入学考试只需要考结构素描，在考场无法上明暗。也有画结构素描通过的先例，但是保险起见十分不建议只画结构。 2.形体比例打准。 对于素描考试而言，打形是体现基本功重要方面，是初学者最容易犯的毛病。一副打形不准的素描，老师几乎可以一眼看出来。 更深层次来说，建筑表现中形体的比例十分重要，因为比例尺度涉及到建筑的形象，空间，画得准才能把画面中有关形象、空间的信息表达清楚。 所以无论怎么急，形体一定要打准。 3.整体深度一致 两个半小时的时间或许对有些同学来说时间并不是十分充足，所以就要避免把四棱锥的缺口画得无比生动，罐子却只有一个圈圈……整体深度要保持一致，以免被认定没画完。 4.构图合适，黑白灰比例恰当，整体有一定深度。
华南理工大学《高等数学》试卷A+答案
一．填空题（每小题4分，共24分） 1.设 432z x y x =+，则(1,2) d z =3412dx dy + 2.曲线cos :sin x a t y a t z ct =?? Γ=??=?在点 (,0,0)a 的切线方程为,y z x a a c == 3.已知2222 ()(,)0(,)0(,)0 x y xy x y f x y x y x y ?-≠? =+??=? ，则(0,)x f y =y -. 4.函数22z x y =+在点0(1,2)P 处沿从点0(1,2)P 到点1(2,2 3) P +方向的方向导数是123+ 5.设L 为取逆时针方向的圆周229x y +=，则曲线积分 2 (22)d (4)d L xy y x x x y -+-=? 18π- 6.设L 为直线y x =上点(0,0)到点(1,1)之间的一段，则曲线积分2d L xy s = ?2 4 . 二. （本题7分） 计算二重积分2 22e d x y D xy σ??，其中D 是由1,, 0y x y x ===所 围成的闭区域. =2 1 200 2y x y dy xy e dx ?? ------4’ =1 (2)2e ----------------4’ 三. （本题7分）计算三重积分???Ω d v z ，其中Ω是由22222 2 x y z z x y ?++≤??≥+??所确定. =22 21 20 r r d rdr zdz πθ-??? -------4’ =712 π ----------------------3’ _____________ ________ 学号 学院 专业 座位号 ( 密 封 线 内 不 答 题 ) ……………………密………………………………………………封………………………………………线……………………………………