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MATLAB语音数字识别，识别0-9十个数字

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（1）两化融合是战略，智能制造转型升级是目标，工业互联网平台是新载体，面向使用和开发者，加速物联网+互联网+智联网融合，构建数字孪生和信息物理系统推动全方位虚实互进。
（2）智能制造不是简单的信息化升级和机器换人，而是践行动态感知-智能诊断-精准决策-优势适应的技术路径，专家经验规则化，技术原理模型化，数据关联智能化，"中医"是战略，"西医"是战术，中西合璧，方可融通。（3）工业互联网平台的落地和推广始终以价值驱动为导向，各种类型技术的融合应用才能解决综合问题，理论和实践的结合必然是一个研发-检验-试错-完善-再检验-再完善的迭代过程，相信科学。
（4）生态圈需要工业互联网平台来链接产学研用，超大型集团需要工业互联网平台来构建IT自主可控和全面移植的底座，大型企业需要工业互联网平台作为业业融合和业财融合的集成载体，中小微企业需要端-边-云可持续升级且松耦合、低成本的杀手级app。
（5）工业互联网的数据标准和安全问题，工业数据的归属和再利用问题，知识产权保护问题，需要被重视和解决。（6）切勿忽悠不落地，不辜负期望，要从锦上添花努力走向不离不弃。


本书全面系统地讲述了软件工程的概念、原理和典型的方法学，并介绍了软件项目的管理技术。本书正文共13章，第1章是概述，第2章至第8章顺序讲述软件生命周期各阶段的任务、过程、结构化方法和工具，第9章至第12章分别讲述面向对象方法学引论、面向对象分析、面向对象设计和面向对象实现，第13章介绍软件项目管理。正文后面有两个附录，分别讲述了用面向对象方法和结构化方法开发两个软件的过程，对读者深入理解软件工程学很有帮助，也是上机实习的好材料。 本书可作为高等院校“软件工程”课程的教材或教学参考书，也可供有一定实际经验的软件工作人员和需要开发应用软件的广大计算机用户阅读参考。

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4、误差分析 例 记方程组（1） 为Ax＝b，其精确解为：x1*=2，x2*=0 现考察方程组（2） 可将其表示为：A(x+x)=b+b，其中 b= (0,0.0001)T ，x为（1）的解。 显然（2）的解为：x+x= (1, 1)T 结论：（1）的常数项b的第二个分量只有1/1000的微小变化，方程组的解变化却很大。

三、数据特征 用于支持风控计算的最终数据，在静态与动态数据为基础计算出来的带置信度的推算数据为主的离散数据，有点绕 口，我们详细分析下这里涉及到的几个概念，来说明最终用来支持风控计算的数据有什么特征。 3.1 静态数据与动态数据 上述采集到的数据，大部分是静态数据。也就是这些数据一旦产生，一般不会被修改。但在分析时，还需要一些易 变的动态数据来，比如用户的 年龄，每天的访问量，每天消费金额等。 3.2 原始数据与推算数据 不管静态还是动态数据，他们都是从用户输入或者系统采集的方式产生。但我们知道，互联网的数据可靠性是有问 题的。网上千娇百媚的姑娘，在现实中可能是一位抠脚大汉。虽然系统中设计了复杂的表格来收集用户信息，但会 提供全部信息的用户还是很少，大家对隐私内容还是捂得很紧。所以，在进行风险计算前，还需要对数据进行验证 和补充。这都需要借助其他数据来进行推算，这些数据被称为推算数据。推算数据和原始数据不同之处在于它会有 多个可能取值，每个值都带有置信度。完全可信为100%，不可信为0。置信度总和为1。比如正常情况下，用户的 性别要么男，要么女。假如有个用户注册时选择性别女，但经常买刮胡刀，衬衣，没有买过女性用品，那实际性别 为男的置信度就非常高。 3.3 离散数据与连续数据 这是从属性值的取值范围来评估。比如用户每天的订单额，一般来说是连续分布的。而性别，职业，爱好等，是离 散值。一般来说，离散值更容易做分析处理，刻画特征，所以在分析前，需要对连续数值做离散化处理。 四、名单数据 名单数据是支付风控数据仓库中最重要的内容。 风控系统数据仓库建设，也一般都从名单数据开始。 名单加上简 单的拦截规则，已经可以解决绝大部分风控的问题。就算在更先进的风控系统中，名单仍然是风控中的基础数据。 在评估事件风险时，名单往往是用来执行第一道拦截时所用的数据。比如用户交易时使用的手机是黑名单中的手 机，则必须终止本次交易。 4.1 黑白灰名单 大家都熟知黑名单与白名单，一个是必须阻止，一个是必须放行。 除此之外，还有灰名单。灰名单用于对一些高风 险的用户进行监控。 这些用户的行为不是直接阻止，而是延迟交易，经人工确认无问题后再放行。