B 1M 技 术 应 用 习 题 及 答 案是以建筑工程项目的（）作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。    AA.各项相关信息数据B.设计模型C.建筑模型D.设备信息2.以下关于BIM的概念的表述，正确的是（    D） oA.BIM是一类系统B.BIM是一套软件C.BIM是一个平台D.BIM是一种解决方案的集合...

概念1.超晶格部分1)超晶格2)组分超晶格3)掺杂超晶格2.压电效应3.逆压电效应4正压电效应5.1)接触电势2)温差电势6.迈斯纳效应7.物理磁阻效应8.几何磁阻效应9.内光电效应10.外光电效应11.数值口径12相对湿度13.湿滞回差14.霍尔效应15.热电效应16.热湿电效应17.湿滞特性第一章：1．形状记忆合金为什么具有形状记忆的功能？答：马氏体相变过程如图。将形状记忆合金从高温母相（a）...

数据处理的步骤    数据处理是一系列步骤，用于将海量原始数据集转换为对机器学习和深度学习更易于处理的格式。一般来说，数据处理可以分为以下几个步骤：    1. 收集数据：数据收集是一个重要的步骤，因为它决定了后续处理的质量。在收集数据时，应确保数据的准确性、可用性和可靠性。数据收集    2. 清洗数据：这一步骤要检查收集到的数据，以检...

人工智能开发技术中的数据采集与处理方法探索随着人工智能技术的迅猛发展，数据采集与处理成为了人工智能开发中至关重要的环节。在人工智能系统中，数据的质量和数量直接决定了模型的准确度和性能。本文将探讨人工智能开发技术中的数据采集与处理方法，以及对数据隐私和安全性的考虑。一、数据采集方法在人工智能开发过程中，数据采集是非常关键的一步。通过有效地采集数据，可以为模型的训练和验证提供充足的样本。目前，有以下几...

数据收集数据挖掘的六大过程数据挖掘是一种以有限的资源和时间，从复杂的巨大的数据集中发现有价值的信息和知识的过程，其目的是帮助决策者做出更明智的决定。数据挖掘主要包括六个过程：数据收集、数据清洗、特征选择、模型建立、结果评估和部署。1、数据收集 (Data Collection)：数据收集是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。在这一步中，我们需要从各种不同的源收集到所需的数据。收集的数据可能包括结构...

数据分析的基本流程与步骤随着信息技术的快速发展，数据分析在各个领域中扮演着越来越重要的角。无论是企业决策、市场营销还是科学研究，数据分析都成为了不可或缺的工具。然而，要进行有效的数据分析，需要遵循一定的流程和步骤。本文将介绍数据分析的基本流程与步骤，帮助读者更好地理解和应用数据分析。第一步：明确分析目标数据分析的第一步是明确分析目标。在开始分析之前，我们需要明确自己想要回答的问题是什么，或者想要...

数据分析和数据挖掘的基础知识在当今信息时代，数据已成为企业运营和决策的重要组成部分。通过对数据的分析和挖掘，企业可以更加深入地了解市场和客户需求，优化产品和服务，提高竞争力。本文将简要介绍数据分析和数据挖掘的基础知识，为读者提供初步了解和学习数据分析和数据挖掘的入门知识。一、什么是数据分析？数据分析是通过收集、处理和分析数据，从中得出对企业决策有帮助的信息，支持企业做出更好的决策。数据分析主要包括...

数据分析流程1.确定分析目标在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目标和问题，例如预测销售量、分析用户行为、优化营销策略等。明确分析目标有助于指导后续的数据处理和分析步骤。2.收集数据收集与分析目标相关的数据是数据分析的基本步骤之一。数据可以来自各种渠道，如数据库、日志文件、调查问卷等。在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性。3.数据清洗与预处理收集到的原始数据往往存在一些问题，例如数据缺失、...

数据挖掘的四个步骤数据挖掘是一种通过各种分析技术来从大数据集中提取重要信息的过程。这个过程可以被分为四个步骤：数据收集、数据准备、算法模型、和数据评估。在此我们将一一介绍这些步骤，以加深对数据挖掘的了解。数据收集数据收集是数据挖掘的第一步骤。它是确保数据质量的关键阶段。在该步骤中，我们需要定义需要获取的数据类型（结构化、半结构化或非结构化）和所需的数量。通常情况下，数据收集可以从不同来源开始，例如...

统计师如何进行数据挖掘和模型数据挖掘和建立模型是统计师在处理数据和提取信息方面非常重要的技能。统计师通过应用数据挖掘技术和建立模型来发现数据背后的关联和规律，并帮助企业和组织做出决策。本文将介绍统计师进行数据挖掘和模型的步骤和方法。一、数据收集与准备数据收集是进行数据挖掘和模型的首要步骤。统计师需要收集相关的数据，并进行预处理和清洗。数据的准备包括数据的获得、数据的整理和数据的转换。数据的获得可以...

1概述疲劳驾驶是导致道路交通事故的重要原因之一。通过识别疲劳驾驶的状态可以改善车辆行驶的安全性。目前识别疲劳驾驶的方法大致分为两类：基于视觉特征和基于非视觉特征的方法[1]。视觉特征技术主要通过提取面部、眼睛和嘴巴等面部特征，利用计算机视觉技术通过分析眼睛和嘴巴的状态来检测是否疲劳驾驶。但是，外部干扰(如照明变化，突然的头部移动和夜间的黑暗)会降低识别的精度。基于非视觉特征的技术也分为两类：驾驶员...

基于深度学习的驾驶员行为识别与预警系统设计近年来，随着互联网和智能化技术的不断发展，人们的交通方式也越来越多样化。各种交通工具在路上驰骋，给人们的生活带来了极大的便利，但同时也增加了道路安全的隐患。特别是在城市交通拥堵的情况下，交通事故的风险更大。据不完全统计，全球每年因交通事故死亡超过1.2万人，约有500万人因此受伤。主要原因是驾驶员疏忽和操作不当所导致。为了降低这种事故的发生率，科学家们研究...

2023年cad方正字体怎么安装-cad方正字体安装不同 cad方正字体怎么安装  到已经准备好的字体库：(一般百度可以下载到)  打开文件夹：选择要添加的字体，执行复制命令(这里我想不用多讲)  到安装CAD的目录  继续操作第三步：  到CAD的字体库文件夹  打开后，执行粘贴命令(这里不详细讲述)  粘贴完成后，重新...

基于深度学习的电信套餐升级预测模型研究与应用基于深度学习的电信套餐升级预测模型研究与应用摘要：电信运营商需要及时了解用户需求并推出新的套餐以留住用户。本文基于深度学习技术，提出了一种用于预测用户升级套餐的模型。首先，通过数据挖掘技术从电信公司海量的用户数据中筛选出具代表性、有价值的特征。然后，运用多层感知器（MLP）对这些特征进行提取和学习，建立升级套餐预测模型。最后，对该模型进行交叉验证和实验验...

大学生对人工智能深度学习的主要困难和问题大数据和高性能的计算能力，让深度学习技术开始超越人类。随着深度学习技术在应用上已经取得的快速发展，有人开始认为，科技既然能够通过互联网，让全世界实现信息共享，那么，随着以深度学习为代表的人工智能技术的发展，有理由相信，未来将会有比人的智力更高的新物种被创造出来。不过，在众人普遍看好深度学习技术的发展前景时，也有业内专业人士指出，深度技术在发展方面还存在着不少...

什么是深度学习，它在人工智能中的作用是什么？深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络模型，实现对数据的高级抽象和处理。深度学习被认为是目前人工智能研究中的一项重要技术，其在多个领域中有广泛的应用，比如语音识别、自然语言处理、图像识别等。下面，我们将详细介绍深度学习在人工智能中的作用，并探讨其原理和特点。一、深度学习在人工智能中的作用1. 实现感知任务深度学习最初的应用是实现感知任务，比如...

神经网络与深度学习概述第三章深度学习的概念及理解深度学习的概念深度学习是神经网络的一个分支，深度学习的基本结构是深度神经网络。深度神经网络是一种具备至少一个隐含层的神经网络。与浅层神经网络相比，深度神经网络也能为复杂非线性系统建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的拟合能力。∙深度神经网络通常是前馈型神经网络。多层前馈型神经网络都是深度神经网络，但是深度神经网络不都是多层前馈...

机器学习中的特征选择是什么？大数据要学什么随着大数据时代的到来，机器学习越来越被广泛应用。在机器学习算法中，特征选择是一个重要的环节。什么是特征选择？特征选择是从原始数据中选择合适的特征子集，以提高分类或回归的性能、降低模型复杂性和提高模型解释性的过程。下面我们来详细讲解一下机器学习中的特征选择。一、特征选择的目的是什么？特征选择的目的是到最优特征子集，使得模型具有最好的泛化性能、最小的过拟合和...

机器学习应⽤场景1、分类问题根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪⼀个。⽐如：垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件)⽂本情感褒贬分析(结果类别：1、褒 2、贬)图像内容识别识别(结果类别：1、喵星⼈ 2、汪星⼈ 3、⼈类 4、 5、都不是)。2、回归问题根据数据样本上抽取出的特征，预测⼀个连续值的结果。⽐如：星爷《美⼈鱼》票房⼤帝都2个⽉后的房价隔壁熊孩⼦⼀天来...

大数据技术原理与应用（管理学门类）_郑州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据建模的步骤为参考答案:模型建立-模型训练-模型评估-模型应用 2.超级计算机可应用的领域有（ ）参考答案:防震减灾领域_交通领域_气象预报领域_医药领域 3.Hadoop1.0和2.0都具有完善的HDFS HA策略。参考答案:错误 4.下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是( )参考答案:...

学⼤数据必知的⼤数据⼗⼤经典算法⼀、C4.5C4.5，是机器学习算法中的⼀个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织⽅式像⼀棵树，其实是⼀个倒树)核⼼算法ID3的改进算法，所以基本上了解了⼀半决策树构造⽅法就能构造它。决策树构造⽅法其实就是每次选择⼀个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5相⽐于ID3改进的地⽅有：1、⽤信息增益率来选择属性。ID3选择属性⽤的是⼦树...

大数据学习心得（精选8篇）大数据学习心得（精选8篇）  大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这里给大家分享一些大数据学习心得8篇，希望对大家能有所帮助。  大数据学习心得篇110月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20__年大...

６３　思政教育融入网页设计与制作课堂教学探索■赵学然　（石家庄工程技术学校　河北　０５００００）【摘　要】立德树人是所有课堂教学的育人目标，在实际教学中充分挖掘思政教育资源，将为人做事的道理、把社会主义核心价值观的要求融入课堂教学中，是对学生开展思政教育的有效途径。如何在网页设计与制作课堂教学中融入思政教育，本文结合当前思政教育融入课堂教学的改革思考，对《网页设计与制作》课堂教学的一次课进行了思政...

3.3　函数的应用(一)~3.4　数学建模活动：决定苹果的最佳出售时间素养目标·定方向课程标准学法解读理解函数模型是描述客观世界中变量关系和规律的重要数学语言和工具．在实际情境中，会选择合适的函数模型刻画现实问题.1．领会教材中的五个例题，能够对简单的实际问题，选择适当的函数构建数学模型．2．解决数学应用题的关键是建模，顺利建立函数模型并解决问题要具备以下能力：阅读理解能力，逻辑推理能力，计算能力...

台风路径预测技术研究进展随着气候变化的加剧，台风频率和强度的增加已经成为全球范围内的一个严重问题。为了应对台风带来的灾害，科学家们不断努力提升台风路径预测技术。本文将介绍台风路径预测技术的研究进展，并探讨其未来的发展方向。一、观测技术的进步台风路径预测的第一步是准确地观测和掌握台风的实时信息。随着卫星技术的不断发展，高分辨率的卫星图像可以提供更为详尽的台风观测数据。此外，气象雷达、飞机探测仪器等观...

台风路径预测如何准确预测台风的行踪上海台风什么时候来台风是一种极具威力的自然灾害，给人们的生活和财产带来了严重的破坏。为了提前做好防御措施，准确预测台风的行踪至关重要。本文将介绍台风路径预测的几种常用方法及其原理，以及未来发展的趋势。一、基于数理统计模型的预测方法数理统计模型是台风路径预测中常用的一种方法。该方法通过对历史台风数据的分析和建模，通过统计学方法预测未来台风路径。这种方法的原理是，通过...

1)客户发掘模型/客户解决方案模型(customer development model):选择客户并对客户进行先期投资，了解客户如何购买和使用产品，然后寻求办法来帮助客户克服遇到的困难。日后维持客户关系的费用较低，而客户的忠诚率极高，留住客户是重要的利润驱动因素，发掘客户决定了公司后来的盈利。客户经济学是最重要的因素。举例：热电炉公司提供大型热电炉机器制造(2)产品金字塔模型(product...

第1章 机械运动一、单选题1.（2021·凉山）小强同学在一次测量某物体长度时，正确记录了四次测量结果，即18.12cm，18.13cm，18.11cm，18.14cm，则该物体的长度应为（  ）            A. 18.125cm          &nb...

X－Y平面内平移选定的对象  SHIFT + 鼠标中间拖动X－Y平面内平移选定的对象  SHIFT + ALT + 鼠标右键拖动相对屏幕水平移动选定对象  SHIFT + X +鼠标中间拖动相对屏幕竖直移动选定对象  SHIFT + Y +鼠标中间拖动相对屏幕垂直移动选定对象  SHIFT + Z +鼠标中间拖动相对屏幕水平移动选定对象&nb...

DOM操作——怎样添加、移除、移动、复制、创建和查节点。DOM操作——怎样添加、移除、移动、复制、创建和查节点。（1）创建新节点createDocumentFragment()    //创建⼀个DOM⽚段createElement()  //创建⼀个具体的元素createTextNode()  //创建⼀个⽂本节点（2）添加、移除、替换、插⼊app...