Ch2.弹性体振动学 Ch1.集中参数系统--质量集中在一点，描述系统的一些参数（质量、弹性系数、力阻）与空间位置无关，弹簧伸长压缩均匀 Ch2.分布参数系统（弹性体）--物体的线度同其振动的传播波长可以相比拟，振动系统的质量在空间有一连续分布，且某一部分质量包含弹性、阻尼性质 引入空间位置变
数学建模-赛题选择 赛题：本科组ABC任选一道; 专科组D和E题, 也可以选ABC 赛题特点 A题 偏向物理/工程类, 专业性较强，往往有标准答案，非本专业不建议选择需要根据物理定理使用微分方程和偏微分方程模型神经网络/遗传算法等求解较优解的启发式算法一般不适用！！！热力学等物理题可以先
1.rnn常见的图形表示 rnn是一种早期相对比较简单的循环神经网络，其结构图可以用如下表示。 图片来自网络。 其中，x,y,h分别表示神经元的输入，输出以及隐藏状态。 根据上面的图片不难看出，在时刻t，神经元的输入包括 x
计分板 假设bob得分s，alice得分t。枚举s修改后与t的最长公共前缀长度x，那么s中前x位固定，贪心找最近的对应字符移过去。对于x+1位，任意找一个比t中对应位置小的字符移过去即可。 病毒 考虑拆点，颜色为 ACT 的点分别拆成 AA,AC,AT,CA,CC,CT,TA,TC,TT，表示当前点的颜色和下一步
3DSlicer 这里使用软件自带数据 可以调整看得更清晰 点击ADD添加两层，双击改名heart,background 点击paint，选中heart，在ct图像中画出心脏区域 选中background，在ct图像中画出心脏外围 可以按住shift和鼠标滚轮调整画笔大小 可调动多画几个 Grow from seeds Initialize
题目链接 题目大意 给你一个n个数的序列，你可以给他们异或上一个x，求一个最小的x使得异或之后序列的逆序对最少。 解题思路 把所有的数字都插入字典树中，并且插入的每个节点都存一下插入的下标，那么对于一个节点来说，如果只有一个分支，那么挂在这个点上的所有数字从根到这个点为
CT(Computed Tomography)可以在不破坏样品的情况下，利用样品对射线能量的吸收特性对生物组织和工程材料的样品进行断层成像，由此获取样品内部的结构信息。一种典型的二维CT系统如图1所示，平行入射的X射线垂直于探测器平面，每个探测器单元看成一个接收点，且等距排列。X射线的发射器
很多做医学影像软件开发的人员都会遇到读取数据的CT值和灰度值的问题。那么这两个值如何转换？如下公式： HU = pixel value * Rescale slope +Rescale intercept Hu代表CT值，pixel value代表灰度值、Rescale slope从dicom影像的头文件中读取（0028,1053），Rescale intercept从dicom影像的头
转自：https://www.cnblogs.com/xuhui24/p/6193032.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/358770379 CT值的单位是Hounsfield，简称为Hu，范围是-1024-3071。用于衡量人体组织对X射线的吸收率，设定水的吸收率为0Hu。 在DICOM图像读取的过程中，我们会发现图像的像
大家好，我是「K同学啊 」！ 好像有一段时间没有更新了，这段事情真的太多了，自己也有一点点小偷懒，但是我还在坚持哈，等开学了更新频率可能就会稳定下来。 唠嗑结束，进入正题，前段时间帮别人做了一个3D分类的活，想着怎么也得整理出一篇博客给大家吧，于是乎就有了这篇文章。这篇文章讲解
强化学习在连续时间系统问题上求解相比于离散时间系统而言更加的困难，因此发展受到了延迟。下面讨论一下原因 考虑到一个连续时间的非线性动态规划系统 \[\dot{x}=f(x)+g(x)u(83) \]目标导向的最优行为的概念是通过定义与反馈控制策略相关联的性能度量或成本函数来捕获的 \[V^\mu(x
LeadTools 介绍 DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信 起源：当CT技术广泛应用于临床，为推动不同制造商数字信息通信标准建立，DICOM应运而生。 DICOM的档案是由标准化且自由型式的开头再加上一连串的影像数据，单一个DICOM的物件只包含一张影像，但是
LinkedHashMap 要点 底层是散列表和双向链表 允许为 null key value 不同步 拆入的顺序是有序的 装载因子和初始化容量对性能会有影响 初始化容量对遍历的性能无影响 access-ordered和insertion-ordered LinkedHashMap的域 实体 Entry 源码 static class Entry<K,V> extend
background 任务：通过对语义特征进行编码，提高定位精度关键词：Multi-Region CNN Model Introduction 之前的目标检测模型，虽然使用了深层特征，但是实际上纯外观特征、不同区域(对象部分)的不同外观、上下文外观、对象边界两侧的联合外观以及语义等信息对于目标的定位也是十
什么是图像融合 图像处理中有图像融合，也有图像合成； 从图像中确定前景和背景的技术叫做抠图，英文对应：Image Matting，而将抠出的部分无缝的贴入目标图像的过程则称为图像合成，英文对应：Image Compositing. 图像融合：图像融合是指将多幅图像，在经过去噪、配准等预处理后，再
Description You have a string of lowercase letters.You need to find as many sequence “xtCpc” as possible.But letters in the same position can only be used once。 Input The input file contains two lines. The first line is an integer n show the length of
Java程序设计（2021春）——第三章类的重用课后题（选择题+编程题）答案与详解 文章目录 Java程序设计（2021春）——第三章类的重用课后题（选择题+编程题）答案与详解第三章选择题3.0 导学3.1.1-3.1.2 类继承的概念和语法3.1.3 隐藏和覆盖3.2 `Object`类3.3 终结类与终结方法T2题面答案
这里首先要明白两种网络： recursive neural network 递归神经网络：网络是定义在递归树结构上，每一个树结点是从它的孩子计算出来的向量。叶子节点和中间节点自底向上的组合。recurrent neural network 循环神经网络：链式结构，LSTM是循环神经网络的特例。 递归神经网络示例，来自论文
Problem Link 题意： 给你一个以 \(1\) 为根节点的有根树，每个节点有一个权值。求以每一个节点为根的子树的权值众数的和。 Solution \(\operatorname{Algorithm 1}\) ： dfs序 + 莫队 我们可以将问题转化一下，求出每个节点的 \(\operatorname{dfs}\) 序，将每个子树转化成序列上得一段区
Description loj#3094 Solution 首先肯定是考虑在没有修改的情况下，直接给定序列该如何计算该序列需要修改几个数才能删空： 首先，该序列的顺序对答案是没有任何影响的，影响答案的只有某个数的出现次数，这令我们想到在值域数轴上用桶维护每个数的出现次数。 接下来考虑模拟删边的过程，一
having的用法 having字句可以让我们筛选成组后的各种数据，where字句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在group by和having字句前。而 having子句在聚合后对组记录进行筛选。我的理解就是真实表中没有此数据，这些数据是通过一些函数生存。 SQL实例： 一、显示每个地区的总人口数和总
var cartonByPartNO = (from ct in cartons group ct by ct.PartNO into g select new { PartNO = g.Key, count = g.Count(), DataCode=g.Min( x => x.DataCode), LotNO = g.FirstOrDefault(x => x.DateCode == g.Min(v => v.DataCode))?.LotNo
点此看题面 一棵\(n\)层的满二叉树，从上往下、从左往右编号，设\(p\)为它的\(prufer\)序列。 \(q\)次询问，每次给出\(a,d,m\)，求\(\sum_{i=1}^mp_{a+(i-1)\times d}\)。 \(n\le30,q\le300\) 暴力搜索 如果当前点有父节点，那么我们会先把左子树删完，再把右子树删完，最后删去当前点。 如果
1.引入 长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖性。由 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）提出的，并且在接下来的工作中被许多人改进和推广。LSTM 在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用。 LSTM 和通常的 CNN 一样为一个循环单元的结构,
实验课任务，简单走了一遍流程，进行记录。 论文 UNet: https://arxiv.org/abs/1505.04597 Transformer:https://arxiv.org/abs/1706.03762v5 TransUNet:https://arxiv.org/abs/2102.04306. 研究背景 \quad
