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摘要： 千里江山,一绢之间. 皴青绿,高峻绵延. 大江旷远,浩渺波烟. 有楼台雅,柳松秀,市村喧. 流溪飞瀑,灯火渔船. 点浓淡,独鸟翔天. 白衣隐士,茅舍流连. 遇带长桥,曲幽径,翠琅玕. 西江月·江滨晚景 远嶂丛花如赭,晚霞流水成丹. 江滨日暮路人喧,小贩吆声尤满.

关键词： 人工智能技术   室内效果图制作   设计效率  

摘要： 人工智能技术在室内效果图制作中具有显著优势,如提高设计效率、优化设计质量、降低设计成本及实现个性化设计等.基于此,分析人工智能技术在室内效果图制作中的具体应用,包括自动化设计生成、图像增强与处理、实时渲染与虚拟现实、个性化推荐与设计调整,研究人工智能技术在实际应用中存在的问题,具体包括技术上的局限性、数据安全与隐私保护以及人工智能技术与创意设计的平衡等.解决这些问题需要相关人员进行技术创新并采取管理策略,这样才能充分发挥人工智能技术在室内设计中的优势.

摘要： 近日,卡尔动力2024生态合作大会暨新能源自动驾驶编队运输联盟成立仪式,在内蒙古鄂尔多斯市成功举办,图达通作为首批行业生态代表企业参与联盟签约.图达通发挥自身高性能激光雷达优势,与卡尔动力一起,携手运输联盟伙伴,推动行业迈入自动驾驶货运规模商业化新纪元,共建更加安全、智能、高效的交通运输生态.

摘要： 在初中数学学习中,函数内容占有重要地位,而基于一次函数、反比例函数学习之后的二次函数显得尤为重要,它在实际问题中有着广泛的应用,这里所指的实际问题一般有抛物线模型问题、函数模型问题、面积计算型问题、综合应用型问题等.下面结合实例,对二次函数的实际问题进行分析和探究.

关键词： 核函数   准S模式信号   简化Volterra级数   频谱补偿   到达时间   多点定位  

摘要： 民航S模式应答信号空时结构复杂，易受到传输链路非线性影响和临近电磁干扰，严重影响到达时间(TOA)高精确提取。在民航S模式应答信号空时结构与频谱分析基础，提出S模式信号脉冲结构简化的准S模式信号定义模型，根据准S模式信号、弱非线性系统特性反演约束的核函数，构建简化Volterra级数模型。仿真结果表明，基于准S模式信号的简化Volterra级数模型的核函数收益倍数不低于27倍。最后，采用3阶简化Volterra级数模型与高次频点频谱补偿组合方式，对实测信噪比约为13dB的受干扰S模式信号的准S模式恢复，实现了用约8.8%的标准S模式信号模型的计算量得到约1.54%波形恢复误差。且恢复信号比受干扰信号提取TOA的准确度提升超过73%。因此，基于核函数约束的准S模式信号简化Volterra级数模型，对民航S模式信号到达时间的准确估计、定位精确度提升具有重要理论价值。

摘要： 1.若函数y=(m-1)xm2+1-2x+5是二次函数,则m的值是(). A.1或-1 B.-1 C.2 D.1 2.已知二次函数y=x2+bx+c的图象与x轴的两交点的横坐标分别为α,β(α＜β),而方程x2+bx+c-2=0的两根为m,n(m＜n),则α,β,m,n的大小关系为(). A.α＜β＜m＜n B.m＜α＜β＜n C.α＜m＜β＜n D.m＜α＜n＜β 3.已知二次函数y=-x2-2x+2,当m≤x≤m+2时,函数的最大值是3,则m的取值范围是().

关键词： 多尺度决策系统   划分序乘积空间   多层次   多视角   最优问题求解层  

摘要： 多尺度决策系统的知识获取是一个重要的研究问题，但其仅考虑了条件属性和决策属性的多个尺度，并没有考虑条件属性存在多个视角的情况。划分序乘积空间作为一种新型粒计算模型，同时考虑了多层次和多视角。因此，使用划分序乘积空间对多尺度决策问题进行描述和求解，建立基于划分序乘积空间的多尺度决策模型——划分序多尺度决策系统。首先，提出基于划分序乘积空间的划分序多尺度决策系统，从多个视角对多尺度决策问题进行描述；其次，在划分序多尺度决策系统中，给出其解空间的2种不同格结构；然后，针对2种不同格结构分别给出2种最优问题求解层选择算法，从多个视角对多尺度决策问题进行求解；最后，通过试验验证了所提模型和算法的有效性。

摘要： "二次函数"这一章主要涉及二次函数的相关概念、性质和图象,以及二次函数在实际生活中的应用.学习时要注意二次函数和一元二次方程之间的紧密联系,在解题过程中二者可以相互转化.下面举例综述"二次函数"重要问题.

摘要： 同构意识是破解数学及其综合应用问题中一种比较特殊的解题意识与技巧方法.特别是在解决一些涉及函数与方程、不等式等问题时,合理对等式或不等式两边的代数式进行恒等变形与巧妙转化,寻找代数式中的共性,挖掘关系式中的同型,进而借助同构函数,将所求问题转化为函数问题,借助函数的基本性质来巧妙转化与合理应用,实现问题的巧妙解决.

摘要： 函数是高中数学中最重要最核心的内容之一,此部分内容特别丰富,而且知识点众多,但由于函数本身的抽象性,许多同学在解题时经常会出现一些错误.本文将常见易错点归类剖析如下,供同学们复习时参考.