北邮-语义分析

合集下载

北邮研究生泛函分析 - 加强版 - 最终稿--2016修改

泛函分析基础(2015年加强版) ,设(,d x]0,1为闭区间]0,1上赋予度量]为定义在3的哪些子集构成3的线性子空间【[0,2],Cπ【为赋范空间,,,n nx Xαα∈[0,1]上的∞和1不为等价范数∞中除有限个坐标之外均为.p【19】.X '∈【190E 是X 的真闭子空间.y X ∈【23固定,考虑3的线性子空间}33:0x =为赋范空间,M 为X 的线性子空间】为赋范空间*,.f X ∈【31】Banach 空间Y 为赋范空间为一系列有界线性算子【1,【34】】存在唯一的[0,1],x C ∈,<∞-∞<},n e 为和{:n f n ≥的子空间,,M N ⊥是线性子空间并对于∞中只有有限多个零项的序列构成的子空间,,n x 是赋范空间(,)B xε≠∈使得M,=根据下确界的重要条件，得0inf{d. (略)n n a t .对于n n na t -+2n n b t nb t -++)()g t -<是一个有理数,且().t{()|s f t s 中任何两个不同元素之间的距离均为且有不可数多个.,则这些不相交的小球每一个必含有,,n n x y ∃∈).→+∞②2中元素e 1,0,1,0,.n⎫-⎪⎭{|n e n =≥,0,).下面证明M 是有界闭集但不是紧集.2(,0)1,n d e =<故M 是有界集有2(,)n m d e e ⎛= 2时,则必有0,0,N ∃>当.M .,)d 是完备的的闭子集定义映射,T Tx =,)|Tx Ty Tx =3的哪些子集构成3的线性子空间3).2,x =且3x 11x =+的0≥且2x ≤},1,2.i =)1,0,y M ∈,,1,2,3i =2,1,M α=}:,[,].n n i a t a t a b +∈∈容易验证在通常多项式的加法和与实数的乘法运算下有()(p t p t α且易验证加法与数乘满足线性空间的八个条件},n t 线性无关},n t 是X 的不是Y 的线性子空间∈K ,有()p t α为赋范空间,,n n x y ,y α→→∞和1不为等价范数110|()|max t x t dt ∈=≤⎰⎰使得()[0,1],x t C ∀∈[0,1],C 使得nx ∞>∞中除有限个坐标之外均为不为Banach ∞的线性子空间.1111,,,,,0,0,.23n⎫⎪⎭则()n x ∈})n 是一个Cauchy 列.,n >则()()1110,,0,,,,,0,,12n m x x n n m⎛⎫-= ⎪++⎝⎭10(,).1n m n =→→+∞+故{}()n x 是Cauchy 111,,,,12n n n ⎫⎪++⎭,则()()11sup 0(1n n k k k x x x x n n ≥-=-=→+),n →+∞但x M ∉,故M 不完备.}}:lim 0n n x ∞→∞∈=,由例1.3.6知0C)10,,,,,n n x x C +∈存在),,,0,0,,n x M ∈()11sup sup n k k k k k n x x x ≥≥+-=→时).中稠密.故0C 是M 的完备化空间上定义线性泛函(=(),[1,1].f x x t dt x C ∈-） sup ()sup 212n n f x n ∈∈=- ⎪⎝⎭()x t ⇔在(1,0)-上符号相同且},n e 为,1,i j n ≤≤唯一确定,,n α∈K ,n β∈K 1111n n n nx e e y e e αααββ=++=++,11,,,nni ii i i j i i ij i j ee e βαβαβγ===∑∑∑00,x ⇔=),,n α∈K 12212222120,n n n n n nn n γγαγγγα⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪≥ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎭⎝⎭⎝⎭①满足①式,则由11nni i ij i j αβγ==∑∑所定义的映射是一个内积Hilbert 空间为H 的闭线性子空间.求证:M 为H[1,1]odd C -[1,1],even C ∈-Hilbert 空间{sup,x y =,,n k 有0,=即j e ),j j x e e e 固定,考虑3的线性子空间}33:0Z x =上的线性泛函2311(,)f x x x a x =到3上的所有保范延拓的有界线性泛函.3中定义范数1x x =首先证{12max ,f a a =因为对12(,,0)x x Z ∀∈∈又若取(sgn x =3,定义F ,Z 有()F x }时,有F故,此时F 是f 到3上的保范延拓.32★4-4.设X 为赋范空间,M 为X 的线性子空间,0.x X ∈ 求证0x M ∈当且仅当任取,0,Mf X f'∈=都有0()0.f x ="":⇒若0,x M ∈则{},n x M ∃⊂且0().n x x n →→∞ 因,f X '∈且0,Mf=则()()0()lim lim 0.n n n n f x f x x →∞→∞===""⇐:反证法.若0,x M ∉因为M 是闭集,故()0,0.x M d ρ=> 则根据定理4.1.7,则,f X '∃∈使得01,0,()0Mf ff x d ===>，与条件矛盾. 34●4-17.设X 为Banach 空间,Y 为赋范空间,(,)n T B X Y ∈为一系列有界线性算子,设任取{},n x X T x ∈都是Y 中的Cauchy 列,求证:存在常数0,C ≥使得任取1,.n n T C ≥≤35 ●4-18.在上题中又设Y 为Banach 空间,求证:存在(,),T B X Y ∈使得任取,,n x X T x Tx ∈→且1sup .n n T T ≥≤因为{}n T x 是Y 中的Cauchy 列,则{}n T x 是有界集,即,x X ∀∈有sup .n n T x ∈<+∞因为X 是Banach 空间,故由一致有界原则有sup ,n n T ∈<+∞即0,c ∃>使得对,n ∀有.n T c ≤若Y 完备,则,Tx Y ∃∈使得n T x Tx →(参考定理2.4.5的证明), 且lim lim sup ,n n n n n n Tx T x T x T x →∞→∞∈==≤⋅故sup .n n T T ∈≤36★4-20.设X 为赋范空间,,,n n x x X x ∈⇀.x 求证:{:1}.n x span x n ∈≥ 若n x ⇀x ,则,f X '∀∈有()().n f x f x →若{}:1,n x span x n ∉≥则{}(),:10.n d x span x n d ≥=> 根据定理4.1.7知,存在{}:1,1,0,n span x n f X f f≥'∈==且()0f x d =>与()()n f x f x →相矛盾.1,级数1n ≥∑.∞)1,,,n x ∈定义1()nn i i i f x y x ==∑是定义在1上的线性泛函且1max n f ≤=1,级数1n n n y x +∞=∑收敛,故lim n →∞1,都有sup (n n f x ∈根据一致有界原则,得sup ,n n f ∈<+∞即1sup max sup .i n i nn y y ≤≤∈∈=<+∞∞中只有有限多个零项的序列构成的子空间)()1,,,,,,,n n x y y y →=式中k y =并计算;T 逆算子定理矛盾?21∞有Tx (1,1,,1,)x =(全为1),111,,,,,2Tx n ⎛⎫= ⎪⎝⎭且1,1,x Tx == 1sup 1,x Tx Tx >=≥=故 1.T =()()1121212:,,,,,2,,,,,,k k k k T y y y y x y y ky ky ky -++=→= 111,1,,1,,,,k k y k k ⎛⎫ ⎪= ⎪⎝⎭项故,k y X ∈且()11,2,,,1,1,,k T y k X -=∈ 11,(),k k k y x T y k k -===→+∞→+∞故1T -无界.这与开映射定理不矛盾,因为X 不完备.取1010,0,,0,,,n n x X n -⎛⎫ ⎪=∈ ⎪⎝⎭个因为110,(,),n m x n m n m =-→→∞所以但是当n →∞时,有(0,0,,0,),n x X →∉故。

北京邮电大学《计算机网络》2 课后题

整理课件
计算机学院：王小茹
2-24 调制解调器的速率
• 一个使用DMT的ADSL系统将3/4可用数据信道分配了下行链路。它在每个通道上都使用QAM-64调制。那么下行链路的容量是多少？
• 解答如下：
✓ 总共有256个通道，除去6个用于POTS的通道，再除去用于控制的2个信道，剩下248个用于数据。如果通道中3/4用于下行，那么有186个用于下行。ADSL调制在4000波特上进行，因此使用QAM-64(每波特6位），186个通道中的每一个都是24000bps, 因此下行带宽=4.464Mbps。
计算机学院：王小茹
2-28 速率换算
• 比较以下两种情况下一个无噪声4kHz信道的最大信息传输速率：
1) 使用每次采样产生2bit的模拟信号编码； 2) 使用T1 PCM系统。
• 解题思路
✓ 在两种情况下，根据乃奎斯特定理，采用速率为每秒8000次； ✓ 每秒采样产生2bit的模拟信号情况下，每次采样发送2bit信息，则
• 解答思路：
✓ 四个坐标点，表示每个码元可携带2个bit，因此信息传输速率＝2倍的码元传输速率=1200×2＝2400bps。
整理课件
计算机学院：王小茹
调制解调器的星座图
• 一个全双工QAM-64的调制解调器使用多少个频率？
• 解答如下：
✓ 两个。一个用于上行，一个用于下行。调制机制本身仅使用振幅和相位，频率没有被调制。
A
S
B
整理课件
计算机学院：王小茹
附加题：理解线路传输的时间安排和计算方法• 解题原理：• 源自t=0开始发送分组，然后依次计算。
整理课件
计算机学院：王小茹
• 作为单个分组发送 • 每条链路的发送延迟：10000/10Mbit/s＝1000us，总的时间＝2＊1000＋2＊20＋35＝2075us

北京邮电大学自动机课后习题答案

北京邮电大学__自动机__课后习题答案形式语言与自动机第二章4．找出右线性文法，能构成长度为1至5个字符且以字母为首的字符串。

答：G={N,T,P,S} 其中N={S,A,B,C,D} T={x,y} 其中x ∈{所有字母} y ∈{所有的字符} P 如下: S →x S →xA A →y A →yBB →y B →yC C →y C →yD D →y6．构造上下文无关文法能够产生L={ω/ω∈{a,b}*且ω中a 的个数是b 的两倍} 答：G={N,T,P,S} 其中N={S} T={a,b} P 如下: S →aab S →aba S →baa S →aabS S →aaSb S →aSab S →Saab S →abaS S →abSa S →aSba S →Saba S →baaS S →baSa S →bSaa S →Sbaa7．找出由下列各组生成式产生的语言（起始符为S ）(1) S →SaS S →b (2) S →a S b S →c(3) S →a S →aE E →aS答：（1）b(ab)n /n ≥0}或者L={(ba)n b /n ≥0}(2) L={a n cb n /n ≥0} (3) L={a 2n+1 /n ≥0}第三章1．下列集合是否为正则集，若是正则集写出其正则式。

（1）含有偶数个a 和奇数个b 的{a,b}*上的字符串集合（2）含有相同个数a 和b 的字符串集合（3）不含子串aba 的{a,b}*上的字符串集合答：（1）是正则集，自动机如下a ab b b baa(2) 不是正则集，用泵浦引理可以证明，具体见17题（2）。

偶a 偶b 偶a 奇b 奇a 奇b 奇a 偶b(3) 是正则集先看L’为包含子串aba的{a,b}*上的字符串集合显然这是正则集，可以写出表达式和画出自动机。

（略）则不包含子串aba的{a,b}*上的字符串集合L是L’的非。

根据正则集的性质，L也是正则集。

离散数学北京邮电大学

– Analysis using order-ofgrowth notation.
• §3.5: Primes and Greatest Common Divisors • §3.6: Integers & Algorithms
– Alternate bases, algorithms for basic arithmetic
Algorithm Characteristics
Some important general features of algorithms: • Input. Information or data that comes in. • Output. Information or data that goes out. • Definiteness. Algorithm is precisely defined. • Correctness. Outputs correctly relate to inputs. • Finiteness. Won‟t take forever to describe or run. • Effectiveness. Individual steps are all do-able. • Generality. Works for many possible inputs. • Efficiency. Takes little time & memory to run.
– Example assignment statement: v := 3x+7 (If x is 2, changes v to 13.)
• In pseudocode (but not real code), the expression might be informally stated:

语义分析的一些方法

语义分析的一些方法语义分析的一些方法(上篇)•5040语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。

wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。

工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。

要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。

而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。

接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。

本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。

先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。

接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。

最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。

1 文本基本处理在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。

而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。

1.1 中文分词拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。

分词的方法一般有如下几种：•基于字符串匹配的分词方法。

此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。

语义分析：理解自然语言中潜在的意义

语义分析：理解自然语言中潜在的意义语义分析是自然语言处理领域的一个重要分支，旨在通过计算机对自然语言中的句子及其语义进行深入理解和分析。

语义分析的目标是将句子中的各个组成部分（例如词、短语、句子等）与其在语言中所代表的真实世界实体或概念相对应，从而揭示句子的潜在意义。

在语义分析的过程中，计算机需要对句子进行语法解析、语义角色标注、义原提取、语义关系抽取等一系列操作，以便准确地理解句子的含义。

语义分析涉及的关键技术包括词向量表示、情感分析、实体关系抽取、信息抽取等。

语义分析在自然语言处理领域有着广泛的应用。

其中一个重要的应用领域是机器翻译。

在翻译过程中，语义分析可以帮助翻译系统更加准确地理解源语言句子的意思，并将其转化为目标语言的等效表达。

此外，语义分析还可以应用于文本分类、情感分析、问答系统、信息检索等领域。

语义分析的技术方法非常丰富多样。

下面将介绍一些常用的技术方法：1.词向量表示：词向量是将单词或短语映射到向量空间中的表示形式。

通过将单词映射到高维空间，并使用相似度或距离度量来衡量词之间的语义关联性，可以帮助计算机更好地理解句子中的词义。

目前，常用的词向量表示方法包括word2vec、GloVe等。

2.语法解析：语法解析是指将句子分解为一系列短语、从句等语法结构的过程。

语法解析可以帮助计算机理解句子的结构和语法规则，从而更好地抽取句子的语义信息。

常用的语法解析方法包括基于规则的语法解析、基于统计的语法解析等。

3.情感分析：情感分析旨在计算出句子中所包含的情感倾向，例如积极、消极和中性。

情感分析可以通过分析句子中的情感词、情感强度、情感极性等来判断句子的情感色彩。

常见的情感分析方法包括基于词典的情感分析、基于机器学习的情感分析等。

4.实体关系抽取：实体关系抽取是指从文本中提取出实体之间的语义关系。

实体关系抽取可以帮助计算机更好地理解文本中描述的现象、事件和实体之间的关系。

常用的实体关系抽取方法包括基于规则的实体关系抽取、基于模式匹配的实体关系抽取、基于深度学习的实体关系抽取等。

语义物联网

语义搜索——架构
关键技术——语义抽取
RDF(Resource Description Framework) 是一个处理元数据的 XML应用，所谓元数据，就是“描述数据的数据”或者“描述信息的信息”。用于语义物联网中的资源描述，能很好地描述资源。RDF三元组也能够完全包含一个句子中的信息。 RDF三元组包含三个组成部分：主语，这是一个RDF URI引用或空白节点，即一些资源。谓语，这是一个RDF URI引用，代表一定的关系宾语，这是一个RDF URI引用，文字或空白节点，即一些资源或价值。一个RDF三元组通常写成(主体，谓语，宾语)。谓词也被称为主语的属性。一个正常的查询语句包含主语，谓语，宾语和修饰成分（定语，状语，补语等）等关键组成部分。一个或多个三元组能很好的表达一个句子的所有意思，句式是有限的，我们可以总结一些规则和模板来提取三元组。
与非结构化信息源相比结构化信息源提供了更为精炼的知识表达方式和精确的分层知物联网本体构建模型基于结构化信息源的物联网本体自动构建物联网环境下含有大量的结构化信息源这些结构化文档从平台网关设备数据等不同侧面提供了领域概念及关系
移动生活与新媒体实验室
语义物联网
徐源祝云凯北京邮电大学
目录
语义技术物联网本体物联网资源描述语义搜索
语义搜索——现状分析
自然语言包含关键词，同时也可以蕴含着关键词之间的结构关系。自然语言的退化就是关键词检索，完整的自然语句既包含了关键词信息又包含了词汇之间的语法结构关系。自然语言具备关键词查询无需具备专业知识的优点。同时自然语言查询又具有结构查询的结构关系，加入关键词之间的结构信息，使查询倾向更加确定。选用语义网中的RDF三元组作为自然语言抽取后的表示形式，可以很好的表达自然语言的语义。

北邮计算机专硕考研科目

北邮计算机专硕考研科目北邮计算机专硕考研科目主要包括科目一：政治、外语、专业综合知识，科目二：数据结构与算法设计、计算机组成与体系结构、操作系统原理，科目三：计算机网络原理、数据库原理、编译原理，科目四：计算机高级语言程序设计、面向对象程序设计、软件工程原理。

科目二主要考察计算机基础知识，包括数据结构与算法设计、计算机组成与体系结构和操作系统原理。

数据结构与算法设计的考试内容包括线性表、树、图等数据结构的基本概念和应用，以及常见算法的设计与分析。

计算机组成与体系结构的考试内容包括计算机硬件体系结构、指令系统和数据通路等相关内容。

操作系统原理的考试内容包括进程管理、内存管理、文件系统等操作系统的基本原理和实现方法。

科目三主要考察计算机网络原理、数据库原理和编译原理。

计算机网络原理的考试内容包括网络拓扑、传输协议、网络安全等相关内容。

数据库原理的考试内容包括数据库模型、关系代数、数据完整性等数据库的基本原理和应用。

编译原理的考试内容包括词法分析、语法分析、语义分析等编译原理的基本概念和实现方法。

科目四主要考察计算机高级语言程序设计、面向对象程序设计和软件工程原理。

计算机高级语言程序设计的考试内容包括C++、Java等高级程序设计语言的语法和应用。

面向对象程序设计的考试内容包括面向对象的基本概念、类和对象的设计和应用等。

软件工程原理的考试内容包括软件开发过程、软件项目管理、软件测试等软件工程的基本原理和方法。

以上就是北邮计算机专硕考研科目的大致情况。

考生在备考过程中，除了对各科目的考试内容进行逐一了解和学习，还需要注重练习和实践，提高解题和编程能力。

此外，注意及时了解考试动态和要求，合理安排备考时间，制定科学的复习计划，有针对性地进行复习和训练，才能取得好的考研成绩。

欧文休斯-公共管理导论考研精编笔记

育明教育中国考研专业课辅导第一品牌八年专注于北京邮电大学行政管理考研专业课辅导。

2014年，育明教育共有4名学员成功考上北京邮电大学行政管理专业，包括初试第二名侯liyuan（1对1学员，374分，二本）。

更有8名学员成功考上北大行管，12名学员成功考上中国人民大学公共管理学院。

2015年北京师范大学行管考研全程班（基础+强化+冲刺）优惠价2500元！赠送阅卷人指导一对一指导！2015年北邮行管考研参考书（官方版）615 公共管理理论《公共管理学》（修订版），张成福、党秀云，中国人民大学出版社，2007年1月版（为主）；《公共管理导论》，欧文·休斯，中国人民大学出版社（第三版）。

819公共管理专业综合《行政管理学》（第四版），夏书章主编，高等教育出版社、中山大学出版社，2008年版；《社会学概论新修》（精编版），郑航生，中国人民大学出版社，2009年版（为主）；北邮参考书复习特点解析：夏书章的《行政管理学》框架非常明晰第一遍背诵的时候列出整体框架笔记《社会学》关注重点概念的定义重点理论的内容张成福的《公共管理》条目较多我认为公共政策是重点一定要熟练背诵可能有些问题会混淆注重重点概念的区分休斯的《公共管理导论》在近两年的比重越来越大可能因为翻译的问题或者外国人思路的不同以下由育明教育考研考博辅导中心提供欧文休斯-公共管理导论第一章改革的年代一、导言：公共治理的“典范转移”：（一）行政管理的三阶段[①]：1、前传统阶段；2、公共行政传统模式阶段；3、公共管理改革阶段。

1、“公共行政传统模式阶段”的主要特点：“唯一最佳方法”的神话（1）政府本身应按照“等级制－官僚制原则”进行组织；（2）政府可以通过官僚制组织结构成为公共物品的“直接提供者”；（3）“政治－行政两分法”的意识形态[②]；（4）“公共行政”是行政官僚的一种特殊形式，准此，“职业官僚”就需终身任职、政治中立等。

2、“新公共管理”的批判－改革趋向：（1）NPM对古典模式的批判：①．弹性化的管理系统VS.僵化的官僚等级体制；②．宏观性间接性运作VS.微观性直接性运作；③．行政的政治化，政治－行政二分理论的破产；④．短期合同任职制VS.终身任制；（2）NPM的内在特质＆改革趋势：（胡德[③]－休斯[④]－奥斯本[⑤]解读）“新公共行政”（NPA）与“新公共管理”（NPM）间的区分：（1）“明布鲁克会议”和《黑堡宣言》：NPA是对“进步时代”技治主义流毒的一种的反击和回应：马克·霍哲和张梦中在一篇论及新公共行政的文章中提到NPA的回应性、代表性、公共性和参与性等；其中的主要代表人物是沃尔多、弗雷德里克森、丹哈特、拉波特等；主要的代表作是：《黑堡宣言》。

人工智能语言处理技术的语义分析技巧

人工智能语言处理技术的语义分析技巧语义分析技术是人工智能语言处理领域的一项重要技术，它的目标是理解人类语言中的语义信息。

通过对语句、句子或文本的分析，语义分析技术可以从中提取出关键信息，帮助机器理解人类的意图和含义。

本文将介绍一些人工智能语言处理技术中的语义分析技巧，包括词义消歧、语义角色标注和情感分析。

一、词义消歧词义消歧是一种常见的语义分析技巧，它在处理具有多义词的语句时起到关键作用。

多义词是指具有多个不同意义的词，如英语中的“bank”可以指银行或河岸。

在语义分析过程中，词义消歧技术通过上下文信息来确定词语的具体含义。

词义消歧可以使用多种方法，其中一种常见的方法是基于统计的方法。

这种方法通过分析大规模语料库中的词语使用情况，计算不同上下文中词语的概率分布，从而判断一个词在特定上下文中的具体含义。

另一种方法是基于知识图谱的方法，通过构建词语之间的关系网络，判断一个词在特定上下文中的含义。

这些方法可以结合使用，提高词义消歧的准确性和效果。

二、语义角色标注语义角色标注是对句子中的词语进行语义角色标签的标注，旨在分析句子中不同词语之间的语义关系。

通过语义角色标注，可以确定一个句子中不同词语在语义上的作用和关系，从而帮助理解句子的语义含义。

语义角色标注可以分为浅层语义角色标注和深层语义角色标注。

浅层语义角色标注主要关注词语在句子中的语法角色，如主语、宾语、谓语等，而深层语义角色标注则更关注词语之间的语义关联，如施事角色、受事角色、目标角色等。

实现语义角色标注可以采用机器学习的方法，通过构建训练数据集，训练一个能够自动标注语义角色的模型。

该模型可以使用多种特征表示，如词性、依存关系、上下文等，来预测词语的语义角色标签。

此外，还可以结合语义角色标注和其他语义分析技术，进一步提高语义分析的准确性和效果。

三、情感分析情感分析技术是一种通过对文本、句子或语句中的情感信息进行分析的技术。

它可以识别并提取出文本中的情感极性，如积极、消极或中性。

北邮数据库单项选择题

单项选择题（每小题1分）1．实体-联系方法，即E-R图用来表示( D )A.物理模型B.逻辑模型C.关系模型D.概念模型2．数据库管理系统（DBMS）的功能不包括( B )A.数据定义B. 磁盘管理C. 库运行管理D.数据操纵3．使用CREATE SCHEMA 语句建立的是( A )A.数据库模式B.表C.视图D.索引4．设关系R和S的结构相同，并且各有80个元组，假如这两个关系作交运算，其运算结果的元组个数为（ B ）A.80B.小于等于80C.大于等于160D.大于等于80，小于等于1605．在SQL的授权语句中使用“ALL PRIVILEGES”，表示( B )A.授权所有用户B.所有的操作权限C.对所有的数据集合D.允许再授权6*．对数据库模式进行规范化处理，是在数据库设计的( C )A.需求分析阶段B.概念设计阶段C.逻辑设计阶段D.物理设计阶段7．能够消除多值依赖引起的冗余的范式是( C )A.2NFB.3NFC.4NFD. BCNF8*．在下列几种故障中,不破坏数据库内容的是( B )A.计算机病毒发作B.供电系统故障C.瞬时的强磁场干扰D.磁盘介质损坏9．在数据库技术中，独立于计算机系统的模型是( A )A.E-R模型B.层次模型C.关系模型D.面向对象的模型10．五种基本关系代数运算是( A )A.∪，-，×，π和σB.∪，-，∞，π和σC.∪，∩，×，π和σD.∪，∩，∞，π和σ11．SQL中，下列涉及空值的操作，不正确的是( C )A.AGE IS NULLB.AGE IS NOT NULLC.AGE = NULLD.NOT (AGE IS NULL)12．单个用户使用的数据视图的描述称为( A )A.外模式B.概念模式C.内模式D.存储模式13．在删除基本表中某个元组时，将以此表为参照表的关系中外键与主键相同的元组一起删除，应采用的方式是( B )A.RESTRICT方式B.CASCADE方式C.SET NULL方式D.CHECK方式14．在客户机/服务器体系结构的DBS中，数据库功能分为前端和后端两部分，下列功能属于后端的是( B )A.用户界面B. 存取结构C.数据输入D. 报表输出15．下述各项中，属于数据库系统的特点的是( C )A.存储量大B.存取速度快C.数据独立性D.操作方便16．在关系中，能唯一标识元组的属性集称为关系模式的( A )A.候选键B.内键C.外键D.超键17．在数据操作语言(DML）的基本功能中，不包括的是( B )A.插入新数据B.描述数据库结构C.对数据库中数据排序D. 删除数据库中数据18．数据库中全体数据的整体逻辑结构和特征的描述称为( B )A.存储模式B.模式C.外模式D.右外模式19．在关系R与关系S进行自然连接时，只把R中原该舍弃的元组保存到新关系中，这种操作称为( C )A.外连接B.内连接C.左外连接D.右外连接20．在SQL中使用FOREIGN KEY 时，与之配合的语句是( D )A.EXISTSB.EXCEPTC.TABLED.REFERENCES21．( C ) 保证了数据库的数据具有逻辑独立性。

北邮模式识别课堂作业答案（参考）

北邮模式识别课堂作业答案（参考）第⼀次课堂作业1.⼈在识别事物时是否可以避免错识2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底是真是的，还是虚假的3.如果不是，那么你依靠的是什么呢⽤学术语⾔该如何表⽰。

4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采⽤的是错误概率评价分类器性能。

如果不采⽤统计学，你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。

错觉是错误的知觉，是在特定条件下产⽣的对客观事物歪曲的知觉。

认知是⼀个过程，需要⼤脑的参与.⼈的认知并不神秘，也符合⼀定的规律，也会产⽣错误2.不是3.辨别事物的最基本⽅法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. ⼀种是对事物的属性进⾏度量，属于定量的表⽰⽅法(向量表⽰法 )。

另⼀种则是对事务所包含的成分进⾏分析，称为定性的描述(结构性描述⽅法)。

4.风险第⼆次课堂作业作为学⽣，你需要判断今天的课是否点名。

结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天⽓预报”)，说明:先验概率、后验概率和类条件概率按照最⼩错误率如何决策按照最⼩风险如何决策ωi为⽼师点名的事件,x为判断⽼师点名的概率1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该⽼师点名的概率,即为先验概率P(ωi )后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。

人工智能12(北邮课件)

深度学习简介
了解深度学习的原理和应用，探索人工
自然语言处理基础
4
智，应用于文本处理和语言模型。
人工智能技术应用
语音识别与合成技术
探索语音识别技术，包括语音指令、语音翻译等应用。
图像识别与处理技术
了解图像识别和处理的原理和技术，应用于人脸识别、图像搜索等领域。
人工智能12(北邮课件)
人工智能12(北邮课件) PPT大纲第一部分：人工智能概述 - 什么是人工智能？ - 人工智能的历史和发展 - 人工智能应用领域
人工智能基础
1
数据结构与算法
学习不同数据结构和算法，为人工智能
统计学习方法
2
的应用打下基础。
掌握统计学习的基本原理和方法，为机
器学习奠定基础。
3
大数据和人工智能的关系
探究大数据对人工智能的支持作用，其与人工智能的关系。
未来展望
人工智能未来可能的发展方向
展望人工智能领域的发展趋势，包括智能机器人、自动驾驶等。
人工智能与科技创新的关系
探讨人工智能如何推动科技创新和产业变革。
人工智能实现智能化社会
思考人工智能如何改变我们的生活和社会。
自然语言处理相关应用
深入了解自然语言处理的应用，包括机器翻译、情感分析等。
机器学习算法应用
应用机器学习算法解决实际问题，如推荐系统、预测分析等。
人工智能与社会
人工智能发展对社会的影响
探讨人工智能对社会的经济、文化等方面的影响。
人工智能应用的伦理和法律问题
讨论人工智能应用中的伦理和法律挑战，并提出解决方案。

语义角色

一．32种概念角色是：1．主体（1）施事：发出意志活动的主体。

如：老师来了。

（2）当事：执行非意志活动的主体、经历变化的主体或呈现性状的主体。

如：他收到了一封信。

（3）指事：类属关系或比喻关系的主体。

如：我是学生。

（4）领事：领属关系的主体或包括关系的整体。

如：我有词典。

2．客体（5）受事：活动所支配的原有的直接客体。

如：他踢足球。

（6）客事：心理活动、感知活动，或非意志得失活动所涉及的直接客体。

如：他爱祖国。

（7）成果：活动所创造的新生的客体。

如“：他写了一封信。

（8）与事：获益或受损的间接客体。

如：送了弟弟一本书。

3．系属（9）系事：主体的等同者、类别、身份或角色。

如：他是学生。

（10）喻事：主体的相似者或比喻。

如：他像小老虎。

（11）属事：主体所领有的财物、亲属或关系者。

如：我有词典。

（12）分事：主体所包括的组成部分。

如：牛有双角。

4．关涉（13）同事：事件中的伴随者或排除者。

如：你别跟他去。

（14）参照：事件中比较或测量的参照者。

如：我比他高。

（15）范围：事件中所关涉的方面或范围。

如：产品要比质量。

（16）限定：事件所关涉的事物的限定者。

如：词典是我的。

5．因果（17）原因：引起事件发生或发展的原因。

如：她在哭奶奶。

（i8）依据：事件所关照或依靠的凭据。

如：吃房租。

（19）目的：事件所要达到的目的。

如：考驾驶证。

（20）结果：事件所造成的结局或效果。

如：他急了一头汗。

6．情形（21）方式：事件中的态度、方法或状况。

如：吃包伙。

（22）工具：事件中所用的器具、材料或资金。

如：弹钢琴。

（23）程度：事物的水平或情感、性状的程度。

如，达到国际先进水平。

（24）数量：事件所涉及的事物的数量。

如：梨吃了四个。

7．时况（25）时间：事件发生的时点。

如：起五更。

（26）期间：事件起止的时段。

如：过春节。

（27）久暂：事件延续的时量。

如：等三天。

（28）频度：事件中活动或变化的重复。

如：吃三次。

8．空间（29）处所：事件发生的处境或场所。

temu的逻辑

temu的逻辑Temu的逻辑近年来，随着人工智能技术的快速发展，Temu作为一种新兴的逻辑推理系统，受到了广泛的关注和应用。

Temu通过网络搜索，分析和处理大量的语义信息，可以帮助我们更好地理解和推理复杂的问题。

下面将从几个方面介绍Temu的逻辑。

Temu的逻辑基础是一种基于语义的推理方法。

它通过分析句子、段落或文章中的关键词和语义关联，来构建逻辑关系，从而进行推理和判断。

与传统的逻辑推理方法相比，Temu能够更好地处理自然语言的语义信息，从而在推理过程中避免了一些歧义和错误。

Temu的逻辑推理能力非常强大。

它可以根据已有的语义信息和知识库，自动推断出新的结论和答案。

例如，在问题解答方面，当我们提出一个问题时，Temu可以通过搜索互联网上的相关信息，并对这些信息进行分析和处理，从而给出一个准确的答案。

Temu还具有一定的学习能力。

它可以通过不断地分析和处理语义信息，逐渐提高自己的推理能力和准确度。

通过与人类的交互和反馈，Temu可以不断优化自身的推理算法和模型，从而更好地适应各种复杂的问题和场景。

Temu还具有一定的可扩展性和适应性。

它可以根据不同领域的需求，自动学习和构建相应的知识库和推理模型。

无论是医学、金融、法律还是其他领域，Temu都能够根据不同的语义规则和知识结构，进行相应的推理和分析。

总的来说，Temu作为一种新兴的逻辑推理系统，具有很大的潜力和应用前景。

它不仅可以帮助我们更好地理解和推理复杂的问题，还可以为我们提供准确的答案和解决方案。

随着人工智能技术的不断发展和Temu自身的不断优化，相信它将在更多的领域发挥重要作用，为人类的智能化进程做出更大的贡献。