传感器与车辆检测技术单元 2 ：电阻应变式传感器及其应用单元导入：无处不在的“力量感知者”电阻应变式传感器就像一位无处不在的“力量感知者”，默默将力学信号转化为电信号。它通过敏感元件的微小形变，精准捕捉力、压力、扭矩等物理量的变化，是连接物理世界与数字信号的关键桥梁，支撑着从民生测量到工业安全的万千应用。01 日常生活 · 电子秤的“精准内核”从厨房烘焙的克数计量，到家庭健康的体重监测，电子秤的精...
传感器与车辆检测技术单元 4 ：电容式传感器及其应用单元导入：无所不能的“电场感知者”电容式传感器就像一位穿梭万物的“电场感知者”，能将位移、压力、湿度等物理量转化为电容量变化，是连接物理世界与数字信号的关键桥梁。它凭借非接触、高精度、高灵敏度的特性，广泛应用于消费电子、工业测控、智能交通等领域。01 日常生活场景智能手机触摸屏利用人体与电极的耦合电容感知触控；公共场所的自动水龙头、烘手机通过检测...
传感器与车辆检测技术单元 3 ：电感式传感器及其应用单元导入：穿梭万物的 “磁场感知者”电磁式传感器就像一位穿梭万物的 “磁场感知者”，将位移、压力、振动等信号转化为电信号，是连接物理世界与数字信号的关键桥梁，广泛应用于位移与尺寸测量、无损检测与探伤、工业自动化与接近开关等领域。01 日常生活 手机无线充电线圈：利用电磁互感式传感器，发射端交变磁场让接收线圈感应出电动势，实现无线电能传输。电磁炉：...
传感器与车辆检测技术单元 6 ：磁电式传感器及其应用单元导入：揭秘列车的“速度与激情”这一切的背后，—磁电式传感器。它就像列车的“眼睛”和“神经”，实时捕捉轮轴的转速信号，为牵引控制、制动防滑与信号系统提供精准数据支撑，是列车实现高速、安全、平稳运行的核心感知部件。01 速度精准感知高铁时速 350 公里疾驰、地铁实现厘米级精准停靠，其背后是磁电式传感器对轮轴转速的实时捕捉。它将机械转动转化为电信...
直流电及其应用第四章目录第一节电流与电阻第二节全电路欧姆定律第三节万用表的使用第四节测量电源的电动势和内阻 学习目标：1. 了解电流、电阻概念，知道金属导体电阻的大小与导体的长度、横截面积、温度及材料有关。2. 了解电源电动势及内阻的概念，并能列举生活中各种常见直流电源（如各类电池）的电动势大小。3. 理解闭合电路欧姆定律，了解闭合电路欧姆定律在生活生产中的应用，并能进行简单计算。 学习目标：4....
光现象及其应用第八章目录第一节光的反射、折射与全反射第二节光的干涉、衍射及偏振 学习目标：1. 知道光在同种均匀介质中直线传播的物理模型，理解折射率的物理概念，了解光的折射定律，了解光的全反射现象及其产生的条件，能计算临界角的大小，能解释生活中常见的全反射现象。2. 了解光的干涉、衍射、偏振现象，了解光的干涉条件，了解单缝衍射条纹形状与缝宽之间的关系，了解偏振光的概念，了解偏振片在立体电影中的应用...
电磁感应及其应用第七章目录第一节电磁感应现象第二节交流电及安全用电第三节变压器及电能输送第四节电磁振荡电磁波 学习目标：1. 了解电磁感应现象。了解感应电动势的概念，知道感应电流产生的条件。了解楞次定律，并能用右手定则判断感应电流的方向。2. 理解法拉第电磁感应定律，并能进行简单的计算。3. 理解导体切割磁感线时产生感应电动势的公式并能进行简单计算。4. 了解正弦交流电的产生及变化规律。了解交流电...
《模拟电子技术基础》教学课件第 2 章 半导体二极管及其基本电路半导体材料、 PN 结、二极管模型与基本应用电路依据教材《模拟电子技术基础》（ ISBN 9787121496165 ）第 2 章编写适用对象：本科电类相关专业第 2 章 半导体二极管及其基本电路本章目录2模拟电子技术基础12.1 引言半导体材料的地位与分类 半导体的独特性质22.2 半导体材料2.2.1 本征半导体 2.2.2 掺杂...
第四章 支持向量机 (SVM)支持向量机 (SVM)支持向量机是一种机器学习算法，支持向量（ Support Vector ）就是离分隔超面最近的那些点。而机（ Machine ）则表示一种算法，不是表示机器。在该算法出现后的二十多年里它是最有影响力的机器学习算法之一。在深度学习技术出现之前，使用高斯核（ RBF ）的支持向量机在很多分类问题上一度取得了最好的结果。支持向量机不仅可以用于分类问题，...
第五章 线性模型目录Logistic回归5.1正则化logistic 回归2.2算法案例2.3CONTENTS本章介绍线性模型家族，包括 logistic 回归和线性支持向量机两类，它们的预测函数是线性函数。虽然线性函数的建模能力有限，但当特征向量维数很高、训练样本数很大时它具有速度上的优势，在大规模分类问题中得到成功的应用。Logistic回归5.1logistic 回归logistic 回归即...
第十章 随机森林聚类算法随机森林是一种集成学习算法，它由多棵决策树组成。用多棵决策树联合预测可以提高模型的精度，这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随机抽样，在训练决策树时，每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。目录变 量10.4随机森林案例10.5CO...
第七章 数据降维目录主成分分析7.1数据降维算法案例7.2CONTENTS在很多应用问题中向量的维数会很高。处理高维向量不仅给算法带来挑战，而且不便于可视化，另外还会面临维数灾难的问题。降低向量的维数是数据分析中一种常用的手段。本章介绍经典的线性降维方法 - 主成分分析，以及非线性降维技术 - 流形学习算法。主成分分析7.1主成分分析在有些应用中向量的维数非常高。以图像数据为例，对于高度和宽度都为...
第九章 人工神经网络训练算法人的大脑由大约 800 亿个神经元组成，每个神经元通过突触与其他神经元相连接，接收这些神经元传来的电信号和化学信号，对信号汇总处理之后输出到其他神经元。大脑通过神经元之间的协作来完成它的功能，神经元之间的连接关系是在进化过程中以及生长发育、长期的学习、对外界环境的刺激反馈中建立起来的。人工神经网络是对这种机制的简单模拟。它由多个相互连接的神经元构成，这些神经元从其他相连...
第二章 决策树目录基本流程与划分2.1训练算法2.2决策树算法案例2.3CONTENTS决策树是一种基于规则的方法，它用一组嵌套的规则进行预测。在树的每个决策节点处，根据判断的结果进入下一个分支，反复直行此类操作最终到达叶子节点，得到预测结果。这些规则是通过训练得到的，而不是人工制定的。基本流程与划分2.1基本流程与划分下面我们来对一个简单的案例进行说明：假设孩子们想要出去打羽毛球，尽管愿望非常的...
第八章 聚类算法聚类算法聚类属于无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（ Cluster ）。与有监督的分类算法不同，聚类算法没有训练过程，直接完成对一组样本的划分。与有监督学习算法相比，无监督学习算法的研究进展更为缓慢，但在很多实际问题中得到了成功的应用。目录基于密度的算法8.5算法评价指标8.6聚类算法案例8.7CON...
第十一章 机器学习在生物信息中的应用目录蛋白质相互作用热点识别11.1实验数据集11.2特征提取与机器学习建模11.3CONTENTS近年来，人工智能飞速发展。作为人工智能的核心，机器学习已得到广泛应用，例如：自然语言处理（ NLP ），、计算机视觉，、医学诊断，、生命科学，、金融证券，、推荐系统，、自动驾驶，、物联网，、智慧农业和智慧城市等。实验结果分析11.4蛋白质相互作用热点识别11.1蛋白...
第一章 机器学习基本概念引言机器学习作为当前解决人工智能问题的主要技术，在该体系中处于核心地位。它作为一门多领域交叉学科，涉及了统计学、概率论、逼近论、算法复杂度理论等多门学科。该学科实际上是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。当下主要应用领域有机器视觉、语音识别、数据挖掘等。这些应用在我们的日常生活中随处可见，如：微信上的...
第六章 贝叶斯分类器目录贝叶斯决策6.1朴素贝叶斯分类器6.2正态贝叶斯分类器6.3CONTENTS贝叶斯分类器是一种概率模型，它用贝叶斯公式解决分类问题。如果样本的特征向量服从某种概率分布，则可以计算特征向量属于一个类的条件概率，条件概率最大的类为分类结果。如果假设特征向量各个分量之间相互独立，则为朴素贝叶斯分类器；如果假设特征向量服从多维正态分布，则为正态贝叶斯分类器。贝叶斯分类器案例6.4贝...
第三章 k 近邻算法目录CONTENTS基本概念3.1预测算法3.2距离定义3.3k 近邻算法案例3.4基本概念3.1基本概念俗话说得好，“物以类聚，人以群分”，判别一个人的品质特征，常常可以从他的朋友入手，所谓观其友，而知其人。 K 近邻算法就是和此理论类似的一种简单的机器学习算法。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的 k 个样本，统计这些样本的类别进行...
动物性食品污染 及其安全性评价项目一项目导航动物性食品污染的概念与类型动物性食品污染的危害与控制动物性食品的安全性评价123项目目标知识目标能力目标素质目标 熟悉动物性食品污染的概念与类型。 了解动物性食品污染的特点及其主要危害。 掌握动物性食品污染的控制措施。 熟悉动物性食品安全性评价的概念及常用指标。 能够识别动物性食品污染的类型及其潜在污染源。 能够运用相应的检验方法对常见的动物...
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