简介：魔鬼的身材，天使的面孔……．喝酒喝到夜里两点才回家……

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简介：香港贸发局举办的“香港青年时装设计家创作表演赛2006”是香港国际时尚荟萃最为瞩目的焦点，香港新晋设计师尽情展现设计才华。比赛一共分为便服，牛仔服组，时尚日服组，前卫系列组及派对服组四大组别，

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简介：以量子理论的相对真理性为美学性质核心讨论其理性美、感性美的美学特征。

简介：首先对矩阵和其伴随矩阵的一些性质进行介绍，为后面的命题证明做一些准备；其次在文[1]的基础上给出一些更加具体的推论，并对这些推论进行证明；最后对A与A^＊的特征向量之间的关系给出了一个结果。

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简介：分数、百分数问题巧解南川宁江厂子弟小学支伟力一巧用“不变量”解题在解答复杂的分数、百分数应用题时，从变化的数量中找到不变的量，把它看作单位“１”，通过转化，找到量、率的对应关系乃是解题的关键。例１某厂原有工人３１５名，其中女工占全厂工人总数的１５。后...

简介：四川省卫生学校是直属四川省卫生厅领导的国家级重点中等专业学校，省级文明单位，是国家中级美容师、中级保鳇师资格考点学校，学校占地近180亩．分设简阳校区和成部青羊校区。现学校正积极地努力，争取整体搬迁到成都，在校学生达5300余人，两校园风景秀丽，环境宜人，四季鸟语花香，一派生机勃勃景象。

简介：本文主要研究守恒律方程的特征线问题，考虑方程的势函数的最小值点与特征线上点的关系，最终特征线分成两类，同时给出具体的分类标准，在文献研究的基础上，不再需要初始条件在无穷远处趋于零，同样能得到相同的结论，使得应用的范围更广。

简介：本文首先研究了基本的面向属性归纳,提出了从网站用户登录信息中挖掘用户特征规则的思路.问题从解决多属性归纳着手,特点是首先建立概念树,然后用条件属性组合与约束的方法进行挖掘.实验表明,本文设计的模型能客观地描述客户行为,为从Web信息挖掘客户特征规则提出了一条有效的途径.

简介：显而易见，他们是一群知道自己需要什么的人，或者说是基于非常了解自己而具备了自知之前的人。他们很自信，但并不狂妄，因为事业发展经历的风风雨雨，已经让他们的心态日渐平衡。

简介：针对飞行试验中由于GLONASS星历解算错误导致的定位结果异常问题,研究了GLONASS星历电文下传的基本特征,即通过第1~4串电文下传,并且一个更新周期内下传60组数据完全相同的星历。基于此,提出了基于电文串标识的GLONASS星历解算基本算法,但发现该算法在电文串丢失且发生星历更新时解算出错误星历的问题。为确保星历来源于连续的1~4串电文,提出了基于时间比较的星历解算改进算法,发现GLONASS星历更新时,不保证从第1串开始,也不保证在连续的1~4串电文中更新完毕,改进算法依然无法确保获取到正确星历。最后分析了星历电文误码时的特征,提出了基于星历合法性检测的星历解算可靠算法,该算法综合考虑卫星不健康、星历更新以及电文误码等异常情况,采用轨道特性检测法和原码比对检测法验证星历合法性,采用电文串标识法充分利用有效电文数据。试验结果表明,该算法的星历误码识别率达到100%,星历更新异常识别率达到100%,获取的GLONASS星历数据正确率到100%。

简介：Inthispaper,theinverseeigenvalueproblemofHermitiangeneralizedanti-Hamiltonianmatricesandrelevantoptimalapproximateproblemareconsidered.Thenecessaryandsufficientconditionsofthesolvabilityforinverseeigenvalueproblemandanexpressionofthegeneralsolutionoftheproblemarederived.Thesolutionoftherelevantoptimalapproximateproblemisgiven.

简介：本文将常系数线性微分方程的特征根理论推广到变系数线性微分方程上去,从而建立了线性微分方程系统一的特征根理论。常系数线性微分方程的特征根理论实质是矩阵的特征根理论,因此,我们建立的理论也可以看成将矩阵的特征根理论平移到线性微分方程系上去。矩阵的特征根分简单特征根(初等因子次数为1)与复杂特征根(初等因子次数大于1)两类。本文先推广前者并称之为“方程的特征根”;然后推广后者,并称之为“方程的特征阵”。

简介：研究超图的标号性质,首先利用拉普拉斯张量的第二小和最大特征值给出4一致超图的带宽和与割宽的上下界;其次构造与超图对应的简单图,通过其拉普拉斯矩阵的特征值给出超图带宽的下界.

简介：介绍了对称矩阵的两特征值问题,并给出了计算公式.

简介：考虑ATM交易过程当中产生的一系列参数,如交易量、交易成功率和响应时间等,对交易状态特征进行分析并建立了异常检测模型。针对成功率与响应时间2个参数,利用聚类算法将数据点划分为正常点、疑似异常点、异常点3大类。对于疑似的异常点,再根据其时间序列周围点的分布情况确定是否确实为异常点;对于交易量参数,首先通过LOF局部离群因子对离群点进行识别,再结合交易量随时间的移动均线及标准差加以辅助筛选,得到初步的疑似异常点,进一步通过与不同天同一时刻数据进行比较,最终确定是否为异常点。根据上述模型,本文将异常情况划分为3个预警等级,并对重大故障情况进行预测。