預測出
- 基于組合模型高精度預測彈丸徑向速度的方法
,利用回歸模型預測出缺失的數據,主要研究的是大口徑彈丸,并未提到小口徑彈丸的解決辦法,而且沒有考慮到單項模型預測精度不理想的情況;文獻[3]研究的是根據徑向速度檢測低速目標的問題,前提依然是獲取到部分徑向速度,當徑向速度不完整時該方法將無能為力。由于雷達測試的徑向速度屬于一維數據,而ARIMA(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型、GM(grey model,GM)(1,1)灰色模型和回歸模型(
彈道學報 2022年3期2022-10-08
- 機器學習模型預測信用違約的研究與實證分析
了一部分精度來預測出更多違約事件。應用層面上，logit模型更適合市場風險預警，而SVM模型更適用于提示監(jiān)管機構采取一定措施。利用機器學習模型研究信用債違約，有助于推動我國信用風險評估市場化進程。關鍵詞：信用違約;logit模型;SVM模型;比較分析;應用場景啟示中圖法分類號：F830 文獻標識碼：AResearch and empirical analysis on prediction of credit default usingmachine le
計算機應用文摘·觸控 2022年10期2022-07-05
- 透過“預測”看老屋
驗和常識，可以預測出二十一天后，母雞的孩子會陸續(xù)出生……隨后依據閱讀經驗又可預測——“我到了倒下的時候了”。然而又一個小動物來了——“等等，老屋！”……這次小蜘蛛的故事沒有講完，所以我們在閱讀理解中能預測出——老屋倒不了！曉曉老師：同學們說得真好！希望在之后的閱讀中，同學們能真正做到根據題目、插圖和故事中的一些線索，結合生活經驗和常識，對后面的內容進行大膽預測。老師這里有兩個題目，請同學們預測一下接下來會發(fā)生怎樣的故事？1.正當小蜘蛛講得津津有味時，一只小
作文周刊·小學三年級版 2022年32期2022-05-30
- 基于ExtraTree的軟件缺陷預測方法研究
陷預測技術旨在預測出模型中的缺陷數和缺陷傾向性，從而根據預測結果對資源進行合理的分配，是缺陷檢測技術的重要輔助手段。早期，研究人員通過經驗來估計模型中可能存在的缺陷；后來出現了軟件體積度量元和缺陷的關系式，用關系式來計算系統(tǒng)在測試之前存在的缺陷數；有研究者將代碼對應具體文檔位置，從而給出了缺陷率的公式；也有研究者假設模塊規(guī)模符合指數分布，給出了缺陷密度的估算公式。融合多分類器模型對軟件缺陷預測技術有重大的研究意義，通過融合多分類器模型，不僅可以發(fā)現不同模型
智能計算機與應用 2022年3期2022-05-05
- 英語聽力詞語預測研究
中，如果能預先預測出下一步可能聽到的信息，無疑有助于縮小心理詞匯的檢索范圍，并縮短心理詞匯的提取時間，從而提高聽力理解的準確度和速度。因此，預測成為聽力理解的一個重要研究領域。迄今為止，聽力預測最有影響力也最具代表性的研究成果是“圖式理論”?！皥D式”這一概念由德國哲學家康德（Kant）最早提出，他認為圖式是“學習者以往習得的知識（即背景知識）的結構”，是“人們所常遇到的情景的原型知識（stereotypical knowledge）”，是“人們用已有的結構
科教導刊·電子版 2022年19期2022-03-16
- 微笑的力量
喜歡微笑，可以預測出其婚姻是否圓滿和長久，他的幸福感有多強，以及他會怎樣鼓舞到其他人;一個人微笑的寬度可以預測出他壽命的長度。一個愛笑的人，他的生活態(tài)度一定是樂觀向上的，幸福感是容易滿足的。當人們與正能量的人在一起，自己也會受益。再則，經常面帶笑容的父母家庭氛圍更好，也更容易培養(yǎng)快樂的下一代。對于朋友小雯來說，微笑似一縷清風，可以把她的愉悅吹拂到別人的臉上，也讓她變得更美好。小雯以前是位文靜內向的女孩，不敢也不好意思主動與人打招呼，遠遠看到認識的人不是羞澀
現代養(yǎng)生·上半月 2021年7期2021-08-16
- 蛋白質3D結構可用AI解析
但未公開發(fā)表。預測出的結果會通過實驗方法進行匿名檢驗，二者相似度越高，得分也就越高。比賽中，DeepMind的AlphaFold將深度學習與張力控制算法結合，并應用于結構和遺傳數據，該深度學習網絡利用目前已知的170 000種解析完畢的蛋白質結構進行了訓練。結合蛋白質折疊的物理結構和幾何約束信息，AlphaFold可以預測出目標蛋白質的序列結構——甚至還包括楔入細胞膜的蛋白質，這是理解許多人類疾病的關鍵。但AlphaFold也不是十全十美的，比賽中，在預測
自然雜志 2021年1期2021-04-12
- 基于灰色系統(tǒng)的城市軌道交通換乘站客流預測
通過灰色預測法預測出2021 年該站的日均客換乘流量為135986 人。3.3 灰色預測模型預測精度分析本文采用殘差值對灰色模型預測出的結果與實際調查出的數據進行分析評價。利用殘差值評估灰色預測模型的精度符合模型的假設條件。本文主要利用相對殘差評估模型的精度，即：當σ（i）＜10%時，采用灰色模型預測出的結果符合要求。式中：σ（i）——相對殘差值根據計算得出σ（i）=7.8%。根據殘差檢驗結果，誤差為7.8%＜10%，符合要求，因此，預測2021 年該換乘
建材與裝飾 2020年31期2020-11-12
- 《胡蘿卜先生的長胡子》教學設計
據題目中的人物預測出，故事的主人公是“胡蘿卜先生”。預設2：我根據題目的事物預測出，故事一定跟胡子有關系。預設3：我根據題目中“長”這個關鍵詞預測出，故事一定是圍繞“長”胡子展開的，可能要寫胡蘿卜先生的胡子有多長。預設4：我看了一下插圖，我發(fā)現胡蘿卜先生的長胡子只有一根，我預測可能是這根長胡子給胡蘿卜先生生活帶來了不方便。3.一個課題的預測，同學們就用了4種預測方法，而且都有相應的依據，你們可真棒。板塊二：由會認字所在詞句預測1.課件出示：發(fā)愁沾到了甜甜的
黑龍江教育·中學 2020年10期2020-11-09
- 《胡蘿卜先生的長胡子》教學設計
據題目中的人物預測出，故事的主人公是“胡蘿卜先生”。預設2：我根據題目的事物預測出，故事一定跟胡子有關系。預設3：我根據題目中“長”這個關鍵詞預測出，故事一定是圍繞“長”胡子展開的，可能要寫胡蘿卜先生的胡子有多長。預設4：我看了一下插圖，我發(fā)現胡蘿卜先生的長胡子只有一根，我預測可能是這根長胡子給胡蘿卜先生生活帶來了不方便。3.一個課題的預測，同學們就用了4種預測方法，而且都有相應的依據，你們可真棒。板塊二：由會認字所在詞句預測1.課件出示：發(fā)愁沾到了甜甜的
黑龍江教育·小學 2020年10期2020-11-02
- 大自然的文字（節(jié)選）
子，根據云可以預測出雷雨或者淫雨。那邊，在蔚藍的天空上，伸展著一片白色的絲縷——好像有人把一綹白發(fā)投向天空。認得大自然文字的人，立刻可以說出：這是卷云。有卷云就不會有好天氣。從它們可以預測出，十成有九成是陰雨天。也有時候在炎熱的夏季，遠遠聳立著一座白色的云山。從這座云山向左右伸出兩個尖頭，山變得像鐵匠鋪里的鐵砧了。飛行員知道，砧狀云是雷雨的預兆，應該跟它離得遠才好。如果在它里面飛行，它會把飛機毀掉——在那兒的風就是刮得那么有力。天空的使者——鳥——也會教給
小星星·作文100分 2020年8期2020-08-26
- 基于對機器人的狀態(tài)行為預測和行動糾正的方法研究
的現狀態(tài)和行動預測出新環(huán)境下的未來狀態(tài)，然后通過現狀態(tài)和行動預測值，實現狀態(tài)再定義的觀點。本文為了實現對狀態(tài)行動預測的必要性，解釋說明了關于在線的支持向量回歸機的改良方法，并說明狀態(tài)反饋控制的方法對狀態(tài)行動的預測。首先將預測每1單元時間下的狀態(tài)定義為逐一狀態(tài)預測，在此基礎上進行擴展，在n單元時間下，預測狀態(tài)定義為長期狀態(tài)預測。因此，預測值優(yōu)先度的行動補正方法是預測機器人對狀態(tài)行動中采用最適合行動的補正方法。在線的支持向量回歸機；狀態(tài)行動預測；預測值的優(yōu)先度
網絡安全技術與應用 2020年5期2020-05-11
- 《胡蘿卜先生的長胡子》教學設計
據題目中的人物預測出，故事的主人公是“胡蘿卜先生”。預設2：我根據題目的事物預測出，故事一定跟胡子有關系。預設3：我根據題目中“長”這個關鍵詞預測出，故事一定是圍繞“長”胡子展開的，可能要寫胡蘿卜先生的胡子有多長。預設4：我看了一下插圖，我發(fā)現胡蘿卜先生的長胡子只有一根，我預測可能是這根長胡子給胡蘿卜先生生活帶來了不方便。3.一個課題的預測，同學們就用了4種預測方法，而且都有相應的依據，你們可真棒。板塊二：由會認字所在詞句預測1.課件出示：發(fā)愁沾到了甜甜的
黑龍江教育(教育與教學) 2020年10期2020-01-18
- 羊傳染性膿皰病毒NZ2毒株CBP 蛋白結構分析與表位預測
并結合兩種方法預測出的結果，篩選出優(yōu)勢CTL 表位[14]；分別使用在線服務器ProPred 和在線軟件SYFPEITHI，預測CBP 蛋白所含的HLA-DRB1*0101、HLADRB1*0102、HLA-DRB1*0301三種MHC-II 結合肽段，然后結合兩種方法預測出的結果，篩選出優(yōu)勢Th 表位[15]。2 結果2.1 CBP 蛋白的理化特性預測分析CBP 蛋白的理化特性預測分析結果顯示，CBP 蛋白的分子式為C1357H2155N367O451S
中國動物檢疫 2019年12期2019-12-06
- 關于最小二乘法在人口模型中的應用
獲得的增長率下預測出的2001年至2015年的人口數據，并與真實數據進行比較。2.3 代入數據，繪圖，比較誤差4 結論通過檢驗，可以看出阻滯增長模型所計算出來的數據的誤差比指數增長模型算出來的要小很多，而且比較符合實際，符合人口學規(guī)律，說明阻滯增長模型仍然有實際意義，最小二乘法在人口學中也有很廣泛的應用。但是通過模型預測出來的人口數絕對誤差仍然很大，因為每一年的人口基數都很大，而且人口數量受很多因素影響，因此在一個模型中無法涵蓋所有的變量，目前還沒有能十分
炎黃地理 2019年1期2019-09-10
- 為什么自己胳肢自己不管用
作了如指掌，能預測出你所有的動作，這樣，身體便能自動騎行了。只有在遇到外界情況變化時（比如刮起一陣強風，或者你的車胎癟了什么的），大腦才會想起騎車這件事來。當發(fā)生這些意外事件的時候，大腦便被迫改變原先的預測。如果它干得漂亮，你的身體就會因為強風做出調整：向前傾斜，保持平衡。為什么預測下一步的情況對我們的大腦如此重要呢？因為這能幫助人們少犯錯誤，甚至能挽救性命。例如，消防隊長一看到火災，就要立刻做出決定，將消防隊員布置到最利于滅火的位置上。他以往的經驗能幫他
讀者·校園版 2019年18期2019-09-09
- 人工智能AlphaFold成功預測蛋白質3D結構
功根據基因序列預測出蛋白質的3D結構。該人工智能程序對蛋白質的理解或迎來醫(yī)學進步的新時代。蛋白質是一切生命系統(tǒng)的物質基礎，但其生物功能的發(fā)揮，需要蛋白質正確折疊為特定的3D結構。如折疊錯誤就會導致帕金森癥、阿爾茨海默病等多種疾病。鑒于此谷歌“深度思維”將人工智能“阿法狗”轉型，以解決科學上最棘手的醫(yī)療問題，開發(fā)了可預測蛋白質折疊的程序“阿法折疊”并以該項目參加了在墨西哥坎昆舉辦的全球蛋白質結構預測競賽。 “阿法折疊”首次參加比賽，就在98個參賽團隊中名列榜
醫(yī)學信息學雜志 2019年1期2019-03-05
- 基于轉錄組學分析預測潛在的γ-和β-珠蛋白基因表達調控因子
編碼蛋白以及其預測出的上游調控因子一起導入STRING數據庫，分析各因子間的相互作用，進而用Cytoscape中的CentiScape插件預測其調控關鍵基因。2 結果2.1 差異表達基因的篩選從GSE102201數據中篩選出分化第11天外周血與胎肝來源細胞間差異表達基因為1 857個，分化第14天的差異表達基因為1 530個，共同的差異表達基因為635個；從GSE107218、GSE53983數據庫中篩選出原始紅細胞時期外周血與臍帶血來源細胞間差異表達基因
基礎醫(yī)學與臨床 2018年11期2018-11-14
- 電力負荷預測方法在配網規(guī)劃中的應用
種不同的情況。預測出河北省2018—2022年GDP如表1所示。表1 2018—2022年河北省GDP預測根據河北省三大產業(yè)發(fā)展情況，預測2018—2022年河北省年均第一產業(yè)增加值占GDP比重為12%，河北省年均第二產業(yè)增加值占GDP比重為53%，河北省第三產業(yè)增加值占GDP比重為35%。預測出的2018—2022年河北省三大產業(yè)增加值如表2所示。根據對2018—2022年三大產業(yè)單位產值耗電和居民生活年均增長率的預測，可計算出三大產業(yè)及居民生活用電量，
山東電力技術 2018年5期2018-07-27
- 走路速度也是一種生命力表征
速度是快或慢，預測出你的壽命長或短。因為一個人能夠走得多快，取決于活力、運動控制與協(xié)調性，以及身體多系統(tǒng)包括心血管、神經與骨骼肌肉系統(tǒng)的運作，老年醫(yī)學專家史杜黛絲基（Stephanie Studenski）博士解釋說。她檢視將近34500人延著4米寬步道走路，測量他們的走路速度、性別、年齡、身體質量指數（BMI）、病歷與存活率，以預測他們10年間的存活率。研究顯示，每秒走1米（即每小時能走3.6公里以上的人，會比走較慢的同性別、同年紀老人活得更久。一個人移
分憂 2018年5期2018-04-25
- 泰坦尼克號與地震勘探
提出，能否提前預測出冰山的位置以避免災難的發(fā)生呢？探測冰山位置就要利用冰山與周圍海水性質的差異。1914年，美國人費森登利用水中的聲波探測冰山失敗后，德國人明特羅普設計了一種儀器，使用這種儀器可觀測到由炸藥爆炸后人工產生的地震波，可提前預測出冰山的位置。第一次世界大戰(zhàn)期間，明特羅普及其盟國的合作者們用他們設計的儀器來接收大炮發(fā)射后其后坐力產生的地震波，來確定敵方重機槍陣地和炮位。之后，他又將這種方法用于地質勘探。他在地表離開爆炸源一定距離處放置一臺儀器（這
石油知識 2018年1期2018-03-19
- 天津完成世界首個花椰菜基因組測序可縮短育種周期及選育新品種
花椰菜基因組共預測出47 772個蛋白質編碼基因，其中97.6%可根據已知蛋白庫預測出功能。據介紹，花椰菜全基因組測序工作對花椰菜育種及相關分子生物學研究意義重大。它對挖掘具有重要價值且具有獨立知識產權的基因資源，搶占花椰菜基礎研究的制高點具有重大科學價值?；ㄒ巳蛐蛄械慕沂?，對于開展花椰菜靶向性分子育種、聚合育種，高效精準地培育花椰菜新品種及創(chuàng)制新種質具有極大的促進作用，它好比繪制了一張花椰菜基因地圖，育種工作者可按圖索驥，大大縮短育種周期。利用該項
中國蔬菜 2018年10期2018-02-01
- 在我們這個年齡
加快航速，就能預測出未來可能會降臨的暴風驟雨，大自然的每一次考驗就會變?yōu)槲覀兊膶氋F財富，你也就會發(fā)現屬于自己的那片“新大陸”。如果人生是一次登山，那么在我們這個年齡，就像是剛剛走到山腳。雖然攀登的速度并不快，也可能會被其他登山者超越，但只要我們持之以恒，不被沿途的景致所迷惑，并且懂得在何時休息，何時加速，永不言棄，就一定能攀上人生的頂峰。當你登臨絕頂，胸中定會升騰起“一覽眾山小”的豪情，你就會覺得所有的付出、辛勞都是那么不值一提。如果人生是一條長河，那么在
作文周刊·七年級版 2016年32期2017-04-13
- 在我們這個年齡
加快航速，就能預測出未來可能會降臨的暴風驟雨，大自然的每一次考驗就會變?yōu)槲覀兊膶氋F財富，你也就會發(fā)現屬于自己的那片“新大陸”。如果人生是一次登山，那么在我們這個年齡，就像是剛剛走到山腳。雖然攀登的速度并不快，也可能會被其他登山者超越，但只要我們持之以恒，不被沿途的景致所迷惑，并且懂得在何時休息，何時加速，永不言棄，就一定能攀上人生的頂峰。當你登臨絕頂，胸中定會升騰起“一覽眾山小”的豪情，你就會覺得所有的付出、辛勞都是那么不值一提。如果人生是一條長河，那么在
作文周刊·七年級讀寫版 2016年32期2017-03-03
- 纖維纏繞復合材料彎管的強度分析
吳張量強度準則預測出該彎管的承壓能力，證明了利用ANSYS有限元軟件對于不等厚度以及不等角度鋪層復合材料結構分析的可操作性。為后續(xù)彎管的進一步研究奠定了一定的基礎。復合材料彎管；強度分析；有限元1 引言復合材料以良好的性能應用于各個行業(yè)。對于復合材料的形成，有多種方式。目前較為廣泛應用的是纖維纏繞工藝技術。纖維纏繞技術對于芯摸的要求較高，對于軸對稱部件，比如圓管軸承，其纏繞線型較為簡單。但對于像彎管這種拓撲結構較為復雜，具有負高斯曲面的部件，從其纏繞線型上
四川水泥 2016年3期2016-12-18
- “9”的神奇魔力
出現——你早就預測出了結果！多么刺激的游戲??！要想準確無誤地預測出結果，你只要在朋友寫下第一個六位數時，你用這個六位數減2，再在所得差的前面加個“2”！隱藏著的余數你可能最討厭的就是有余數的除法計算了，因為如果有余數，你就不能使用計算器幫你計算了，計算器此時對你來說是沒有用的，它不會告訴你余數是多少，也不能幫你把結果轉化為分數。可是，如果除數是9，那么計算器就可以告訴你余數是多少。取一個計算器，輸入任意一個你喜歡的數，可以是517。鍵入“÷9=”。屏幕出現
數學大王·中高年級 2016年9期2016-05-14
- 猴年可看5次日月食
學家們也為大家預測出了今年觀賞日月食的最佳時期。今年，全球會出現5次日月食，其中有3次在我們國家境內可以觀賞到。地球上平均每3年就會出現2次日全食，典型的全食帶長約1.2萬千米，寬200千米左右，因此日全食發(fā)生時地球上只有很小范圍的地區(qū)可以觀測到。今年的2次日食的時間分別為3月9日（日全食）和9月1日（日環(huán)食）。3月9日的“全食帶”出現在東起印度洋東部、西至太平洋西部的區(qū)域，大部分分布在海上，所穿過的陸地僅有印度尼西亞的部分島嶼。雖然我們無法觀看到此次日全
學苑創(chuàng)造·C版 2016年4期2016-04-14
- 預測未來的機器
里，用那臺儀器預測出她們未來的模樣?！爱吘梗l不想知道自己將來會不會變成美女呢？”他對坐在自己鄰桌的女生列娜吹噓著，“怎么樣？讓我也給你預測一下吧！”“我才不想知道這么無聊的事情！”列娜根本對他不屑一顧。凱爾看著她，心想：十年之后，她說不定會變成一個丑八怪，戴著厚厚的近視眼鏡，坐在書堆里。現在，列娜一邊翻著一本和磚頭一樣厚的百科全書，一邊傲慢地說：“能預測容貌算什么能耐？如果能預測出人的壽命能有多長，那才是真正的神奇機器呢！”“是的?！眲P爾不得不承認這一點
山海經 2016年6期2016-04-13
- 點燃希望之火
能掐會算，可以預測出學生的未來。原來，有的學生回到家里對家長說“老師說我將來能當作家”，有的學生則說“老師說我將來能當科學家”。沒想到十余年后，奇跡發(fā)生了，凡是過去說自己將來能當作家或科學家的學生，都在高考時以優(yōu)異的成績考上了大學。這位教師退休時，又將自己的秘密傳授給了接班的新老師，就這樣，孩子們心中的希望之火一直被這些老師們點燃著。哈佛大學最杰出的心理學教授威廉·詹姆斯說：“不管什么事情，只要滿懷希望就會成功。你希望行為善良，便會為人善良；你如果想富有，
愛你 2015年11期2015-11-17
- S波段兩狀態(tài)LMS信道模型的自適應長期預測
5)，在t時刻預測出的狀態(tài)概率分布為將最大概率max{p1，p2}作為t時刻預測出的信道狀態(tài)，進而可預測出此狀態(tài)持續(xù)時間內的衰落序列.2.2 迭代自適應跟蹤預測方法假設采用一步預測，在預測出狀態(tài)持續(xù)時間內，由MMSE算法計算t時刻LAR模型系數，并由迭代自適應跟蹤方法更新各時刻系數，且將K個最新觀測值作為LAR模型在各時刻的輸入.具體過程如下.首先，利用MMSE算法的正交化原則計算出t時刻信道狀態(tài)i的優(yōu)化系數為式中:Di=［di1，…，diK］T，Ri是觀
哈爾濱工業(yè)大學學報 2015年3期2015-09-03
- 點燃希望之火
能掐會算，可以預測出學生的未來。原來，有的學生回到家里對家長說“老師說我將來能當作家”，有的學生則說“老師說我將來能當科學家”。沒想到十余年后，奇跡發(fā)生了，凡是過去說自己將來能當作家或科學家的學生，都在高考時以優(yōu)異的成績考上了大學。這位教師退休時，又將自己的秘密傳授給了接班的新老師，就這樣，孩子們心中的希望之火一直被這些老師們點燃著。哈佛大學最杰出的心理學教授威廉·詹姆斯說：“不管什么事情，只要滿懷希望就會成功。你希望行為善良，便會為人善良;你如果想富有，
愛你·心靈讀本 2015年6期2015-07-06
- 行情在提心吊膽中奮力向前發(fā)展
化情況，誰就能預測出一只股票的價格乃至預測出大盤的點位。你們自己說，天底下誰有這本事？”徒弟們面面相覷，無言以對。老李繼續(xù)解釋道：“其次，股市與經濟形勢有一定的聯系，誰能說清楚它們之間的互動關系，誰就能判斷市場未來的高度。你們倒是說說，這段時間中國的經濟怎么樣?。俊薄吧习肽闓DP同比增長7.4%。”小林搶答道：“中國的經濟增速在全球依然是較快的?！薄翱晒墒卸嗄瓴粷q是為什么呢？”老李接著問道?！霸圻@不是正處于轉型期嗎？”“怎么轉？往哪兒轉？轉的效果啥時候能看
投資者報 2014年35期2014-09-19
- 常懷千歲憂
人口學指標能夠預測出如此強烈的全球經濟變革”，我家不妨也是其中一個縮影。中國的很多家庭都一樣，對于現行經濟，無非是供孩子上學，供房買房娶妻，周而復始。我們并不想想得太深太遠，我們只想在生活中取得一點天時、地利。我們不想學經濟知識，我們想對我們未來的生活有一點規(guī)劃。當然，《人口峭壁》這本書可能帶給你一些奮斗的精神，也可能是一出噩夢的憧憬，我們拭目以待。輪到消費浪潮的閃亮登場——這是作者一再強調的，能夠提前數十年預測出經濟與支出基本走勢的最有力的唯一經濟指標。
投資與理財 2014年16期2014-08-20
- 為什么自己胳肢自己不癢癢
作了如指掌，能預測出你所有的動作，身體便能自動騎行了。只有遇到情況變化時（比如：刮起一陣強風，或者車胎突然癟了），大腦才會想起騎車這件事來。發(fā)生這些意外事情時，大腦便被迫改變原先的預測。如果它干得漂亮，面對強風你的身體就會做出調整：向前傾斜、保持平衡。為什么預測下一步的情況對我們的大腦如此重要呢？因為這能幫助人們少犯錯誤，甚至能挽救性命。例如消防隊長一看到火災，就要立刻作出決定，將消防隊員布置到最有利的位置上。他以往的經驗能幫他預見到接下來發(fā)生的事情，從而
少年科學 2014年6期2014-08-02
- 大腦掃描可解碼夢中所見
的腦電活動，能預測出夢的某些特征。他們分別對3名志愿者做夢的情況進行了研究，利用功能神經成像技術在睡眠時掃描他們的大腦，用腦電圖記錄下他們的腦電活動。只要探測到表示志愿者開始睡眠的腦電波信號，就叫醒他們問他們剛才夢到了什么，然后讓他們再接著睡。每次實驗持續(xù)3小時，志愿者每小時被叫醒10次，其中有6～7次會報告他們夢到了些什么，這樣總共獲得了大約200個夢的報告。大部分的夢反映了志愿者日常生活中的經歷，但有些夢也包含了不尋常的內容。研究人員對V1、V2和V3
黑龍江科學 2013年3期2013-07-26
- 基于運動矢量可分級的視頻編碼方法*
測第2幀，并將預測出的第2幀與原視頻序列第2幀進行差值的效果。從圖2和圖3的比較中可以看出，若不加運動矢量，第1幀和第2幀的差值是明顯的，兩幀之間的變化部分可以清楚得看到；若加入運動矢量預測下一幀，預測效果明顯變好，預測出的幀圖像與原序列幀相差不大，其中可以根據搜索匹配塊和精度的大小調節(jié)預測精度。2.2 可分級技術圖1 第1幀到第2幀的運動矢量表示圖圖2 原序列第1幀圖像與第2幀直接差值圖3 加入運動矢量預測出的幀圖像和原序列第2幀圖像差值可分級性（Sca
電視技術 2010年4期2010-06-25