简介：Gler在文[1]中首先引入2—距离空间的概念,并较为深入地讨论了这一空间的拓扑性质.Iseki和Sharma在文[2]中将熟知的Banach压缩映象原理推广到2一距离空间,从而揭开了研究2—距离空间不动点的序幕.张石生和丁佐华又在文[3]中引入2—距离空间的凸结构概念,并据此得到一类非扩张映象的不动点定理.本文将率先引入K—距离空间的一些概念,并讨论K—距离空间的凸结构,将Iseki—Sharma定理推广到K—距离空间,且由此得到一类K—距离空间的非扩张映象的不动点定理,包含文

简介：

简介：摘要：随着快速发展，与体育相关的不同信息现在可以通过可穿戴和传感技术记录为有用的大数据形式。大数据技术已成为当前篮球训练中亟待解决的挑战，提高了棒球分析的效果。在本研究中，我们提出了基于内存计算的Spark框架进行大数据处理。首先，我们使用了一种新的群体智能优化布谷鸟搜索算法，因为该算法参数少，全局搜索能力强，支持快速收敛。其次，我们应用传统的K-clustering算法，在Spark分布式环境中使用聚类手段提高最终输出。最后，我们考察了可能导致高压比赛环境的方面来研究职业运动员的防守表现。招聘人员和培训师都可以使用我们的技术来更好地了解基本球员的素质，并最终评估和提高团队的表现。实验结果表明，所建议的方法在聚类性能和实用性方面优于以前的方法。它在移动时对射击训练效果的影响最大，在训练效果上产生了互补的结果。

简介：提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。

简介：英国,是一个面积不足25万平方公里的岛国。就在这个国土面积不大,高等院校及机构也仅200多所的国家里,却已培育出90多位诺贝尔奖获得者。英国的教育尤其是高等教育素来以治学严谨而闻名。其次,英国教育融灵活性与人性化的特点于一体。英国大学课程设置极为灵活,学生有极大的选择范围。海外的留学生可在上学期间每周兼职工作不超过20个小时,假期可全日制工作。

简介：笔者在美国访学期间,对K-12汉语教材情况进行调查后发现,K-6教材匮乏,7-12年级中高中教材多。这些汉语教材在许多方面体现了功能法的理论指导,ACTFL的5C标准在教材内容上得到贯彻。K-6教材具有浓厚的故事性,7-12教材的会话贴近学生生活,两者均图文并茂,以学生为中心。美国K-12教材在立体化方面做得较好,尤其是教师手册的内容很有特色。这些特点很值得国内同行借鉴,它有助于开发优质且适用的对美汉语教材。

简介：“他者”是拉康相对于“自我”而提出的概念。拉康认为“他者”涉及“我们存在的核心”问题,即对我们自我存在的反思。卡夫卡小说《城堡》里的k作为主线人物,围绕着“我是谁？”这个问题试图通过城堡与村子共建的“他者”语境中来确认自己的身份。呈现K从最初身份认同焦虑到最终身份认同失败的整个过程,探究K身份认同失败的原因,体悟K的身份认同所蕴含的意义。

简介：摘要本文主要阐述对S700K电动转辙机电路故障进行分析，并给出故障处理方法。

简介：定理若P(a,b)是双曲线y=k/x上任意一点，PA⊥x轴，BP⊥y轴，垂足分别为A、B，则|k|=S矩形OAPB．

简介：医学中的彩色超声图像受成像机理的影响,会出现对比度不高、边缘不清晰的现象。传统的图像分割方法存在处理结果准确率低、部分目标丢失等问题。文章针对图像分割中广泛应用的K-means算法依赖初始聚类中心和搜索易收敛于局部最优等不足,在基本粒子群算法中加入惯性权重来提高收敛性能,并用该算法确定初始聚类中心,解决K-means的缺陷,然后将改进算法应用于L＊a＊b颜色空间的彩色超声心脏图像分割中。实验显示,改进方法改善了聚类结果的准确率和稳定性,且聚类时间也短,对色彩度低的超声图像可取得很好的分割效果。

简介：研究了二部图与一些图的笛卡尔乘积图的平衡指标集，得到K1，m□K1，m，K2，m□K2，m，Kn，n＋1□Pn＋1，Km，n□Ct的平衡指标集的准确值。

简介：句型解析1.Whilewatching,hemakesnotes.（p.29）

简介：翻阅近几年的中考试卷,可以发现命题专家围绕反比例函数中k的几何意义进行设计的试题,可谓是层出不穷.如果我们能够灵活运用反比例几何意义的两个结论,就可以帮助我们快速简捷地解决与反比例函数的图象和面积有关的许多问题.一、根据反比例函数比例系数k的几何意义求图形的面积例1(黔南)如图1,反比例函

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简介：（Soundbiteofsong,＂（Don＇tFear）TheReaper＂）DavidGreene（Host）：ThisisfromthebandBlue？ysterCult.AndtheauthorRobertGalbraithlovesthem.Actually,lyricsfromthisgrouparealloverGalbraith＇slatestbook,＂CareerofEvil.＂J.K.Rowling：Tobehonest,it＇stheguitar1）hook.I＇mareal2）suckerforguitars...andalwayshavebeen.Greene：OK.

简介：本文在贵刊文[1]的基础上,探讨平面闭折线A(n)关于点P的k号心与它的一级顶点子集Vj(1≤j≤n)关于点P的k号心之间的关系.定理1设闭折线A(n)关于P的k号心为Q.闭折线A(n)一级顶点子集Vj关于点P的k号心为Qj(1≤j≤n),过点P任作一直线l,且Q、Qj、Aj三点到直线l的有向距离分别为d(Q)、d(Qj)、d(Aj),则d(Q)=d(Qj)+d(Aj)/k.证明以任意一点P为原点建立平面直角坐标系xPy,则可设直线l的方程为ax+by=0.设各点的坐标分别为:Ai(xi,yi),Q(x,y),Qj(x'j,y'j)(i=1,2L,n且1≤j≤n),则11niix=k∑=x,y=1k∑in=1yi,'1j1(nij)ix=k∑=x?x,y'j=1k(∑in=1yi?yj).于是由“点到直线的有向距离公式”得112211()nniiiiaxbydQkkab==?+?=+∑∑①11221()1()()nnijijiijaxxbyydQkkab==??+??=+∑∑,②d(Aj)=axaj2++bby2j.③由①式、②式和③式可得...

简介：针对复杂工业生产过程中，多工况数据的中心漂移、模态密度差异大和变量尺度不同的三个特征，提出了基于局部马氏距离的加权k近邻（1m—w—kNN）故障检测方法．首先在欧式距离下寻找训练样本X在训练数据集中的前N近邻集，在前N个近邻集下计算X与其第k个近邻的马氏距离，其次以此近邻的局部k近邻集的平均局部马氏距离的倒数为权重，把加权马氏距离作为统计量D，统计量D能够降低中心漂移和模态方差差异大的影响且能在同一尺度上度量各变量，利用D的分布确定检测控制限；最后计算待检测数据的统计值，并与控制限作比较，实现在线故障检测．使用lm—w-kNN方法对非线性和多模态两个模拟实例进行故障检测，并与PCA方法、欧式kNN方法、马氏kNN方法作比较，验证了lm—w-kNN方法的有效性．

简介：借助K-means聚类算法等数据挖掘技术,从我国博士研究生招生实际状况入手,从博士招生的结构质量、生源质量和选拔质量等角度分析研究生招生质量,提出科学合理的优化选拔方式、提升生源质量的博士生招生方案,对博士研究生招生单位具有良好的借鉴意义。

简介：我们知道，过反比例函数y=k/x（k≠0）图象上的任一点分别向两坐标轴作垂线，则两垂线与坐标轴所围成的矩形的面积不变，等于[k]．这个结论很容易证明．