A题：芯片热弹性物理参数估计.docx

《Expert Choice教程详解》 Expert Choice是一款广泛应用在决策分析领域的软件，它主要支持层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），这是一种科学的决策分析工具，尤其适用于处理多目标、多因素、多层次的复杂决策问题。本教程将对Expert Choice软件以及层次分析法进行深入探讨，帮助用户掌握其核心概念和实际应用。 一、Expert Choice简介 Expert Choice是由美国ELECTRE公司开发的决策支持系统，旨在为用户提供一个直观、易用的平台，来执行层次分析法和其他决策分析方法。该软件结合了定量与定性的分析手段，帮助用户在不确定性和复杂性中找到最佳决策路径。 二、层次分析法（AHP） 层次分析法是由Thomas L. Saaty教授提出的，它将复杂问题分解为多个层次，包括目标层、准则层和方案层，通过比较矩阵和一致性检验来量化各层次之间的相对重要性，最终形成决策方案。AHP的特点在于其结构化、定性和定量相结合的特性，能够处理非数值型数据，适合于专家经验与定量分析的结合。 三、Expert Choice与AHP的结合 在Expert Choice软件中，用户可以方便地构建层次结构，设定权重，进行比较矩阵的输入和一致性检验。软件会自动计算出各元素的相对权重，并提供图形化的展示，使得决策过程更加透明和易于理解。此外，Expert Choice还提供了冲突解决、敏感性分析等功能，增强了决策的可靠性和灵活性。 四、教程内容概览 本次提供的压缩包包含9个章节的PDF文件，分别是： 1. **Chapter 1：入门** - 引导读者了解Expert Choice的基本界面和操作流程，以及层次分析法的基本概念。 2. **Chapter 2至4：构建层次结构** - 教授如何在软件中建立问题的层次结构，定义目标、准则和备选方案。 3. **Chapter 5至7：权重分配与比较矩阵** - 讲解如何设置比较矩阵，进行权重计算和一致性检验。 4. **Chapter 8：决策计算与结果分析** - 展示如何在Expert Choice中进行决策计算，解释决策结果并进行有效性分析。 5. **Chapter 9和10：敏感性分析与优化** - 探讨决策的敏感性，学习如何调整参数进行优化。 6. **Chapter 11：案例研究** - 提供实际案例，让读者通过实践进一步掌握AHP和Expert Choice的运用。 通过阅读这些章节，读者不仅可以深入了解Expert Choice的功能，还能掌握层次分析法的实际应用技巧，从而在实际工作中做出更为明智的决策。 Expert Choice作为层次分析法的优秀工具，不仅简化了决策过程，还提高了决策的科学性和准确性。通过这个详细的教程，无论你是初学者还是经验丰富的决策者，都能从中受益匪浅，提升自己的决策能力。

里面是2008.10.28步步高视听电子部分笔试题+10.30 深圳理邦精密电子公司的笔试题。都是刚考完的，部分是我所做的，这两个公司，本人都参加了面试，其中文档里面还给了我面试理邦精密电子的面试经历，希望对大家有所帮助。 这篇内容主要涵盖了两场2008年的笔试题目，分别是步步高视听电子和深圳理邦精密电子公司的笔试。这两家公司分别涉及消费电子和医疗电子设备领域。以下是对这些笔试题目的详细解析： 步步高视听电子的笔试题包含了综合测试和模拟部分。综合测试主要考察考生的基础知识，包括语文、数学、物理、化学、历史等多学科，以及逻辑思维能力。例如，题目要求填写2008年北京奥运会的相关信息，如届数、理念、口号以及奖牌数量。此外，还涉及了商、唐、明三个朝代的开国皇帝，牛顿万有引力定律，化学方程式的配平，几何定理的证明，以及一道利用11两和7两酒勺解决实际问题的逻辑题。 模拟部分主要测试电子工程的基础知识，比如共发射级电路的输入输出电压和电阻计算，二阶低通滤波电路的分析，JK触发器的状态图，单片机指令周期，数据分配器74LS138的逻辑功能，以及与非门的应用。 深圳理邦精密电子公司的笔试题则更加侧重于电子技术的深入理解。题目询问了影响三极管性能的参数，高频放大和前段放大所需关注的特性；要求设计并解释同向放大电路和差分放大电路的工作原理；画出二阶低通滤波器的电路图；根据D触发器的初始状态推导Q0和Q1的波形图，状态关系式和真值表，以及电路功能的描述；列举并说明所用过的接口芯片的电平关系，如IIC、IIS、串口、网口和USB；识别AD转换芯片的类型和位数，如MAX197和0809；列举实时操作系统的例子，如uC/OS-II、uClinux、Wince和Vxworks。 在面试环节，面试官可能会根据笔试内容深入提问，例如询问使用的AD芯片的详细规格，如位数、采样率和带宽，以及特定网络接口芯片如CS8900的工作原理，如MAC地址的写入、电平标准和接口类型。 总体来说，这两家公司的笔试和面试都反映了对候选人扎实的基础知识、逻辑推理能力和实践经验的要求，特别是对于电子工程和相关领域的深入理解。对于想要在消费电子和医疗电子领域发展的求职者，具备这些技能和知识是非常重要的。

SW5.2及更高版本 SRAM NCK 机床数据 WZK,NV,SD 工件 主/子程序 … 611D 驱动数据 引导EPROM DRAM DPR 驱动611D DRAM SRAM COM系统文件 DPR COM PLC DPR FEPROM PLC系统文件 SRAM PLC程序 MPI/BTSS 图 2-2 840D 软件系统结构 2.2 西门子 840D 数控系统数据采集方法分析 根据西门子相关手册以及某机械制造企业的现场需求，总结出以下三种可用 的西门子 840D 数控系统的数据采集方法。 （1）从 PLC 读取 NC 变量 在调试数控系统的过程中，数据交换经常发生在 NC 与 PLC 之间，以保证整 个系统在程序的控制下正常进行。840D 系统为系统应用人员提供了各种技术支持 和数据通道，来实现 PLC 数据与 NC 数据的交换。西门子 840D 系统的 toolbox 就 具有 FB2/FB3 功能块，其中 FB2 用于读取 NC 变量，FB3 则用于写入 NC 变量， 利用该功能块并结合 NC_var Selector 软件就可以实现 NC 变量的读取和写入功能。 与 840D 配套的 NC_var Selector 软件如图 2-3 所示。 万方数据

简鹿文件批量重命名功能特色 一键智能重命名 告别繁琐的手动编辑，简鹿支持批量修改文件或文件夹名称，无论是替换、删除、插入特定字符，还是按照自定义规则进行精细调整，只需简单几步，即可完成大量文件的命名规范化。 Excel 智能导入 创新性地引入Excel表格作为命名规则来源，只需将预设好的文件名列表导入，软件即可自动匹配并重命名对应文件，极大提升工作效率，尤其适用于项目管理、图片编辑等需频繁更名的场景。 时间与类型管理 简鹿不仅仅是一款重命名工具，它还能批量修改文件的创建时间、修改时间及后缀名，让文件管理更加细致入微。无论是文档的时间戳调整，还是图片格式的统一转换，都能轻松搞定。 批量创建与排序 无论是需要批量生成文件夹，还是根据特定规则创建多个文件，简鹿都能一键完成。可视化编辑器让文件排序变得直观易行，无论是按名称、时间或自定义顺序，都能迅速完成。 编号与格式转换 无论是需要为文件添加连续编号，还是进行大小写转换以符合特定规范，简鹿均能精准执行，确保每份文件命名既有序又专业。

七、异常检查 Fatal assertion Nonfatal assertion Verifies ASSERT_THROW(statement, exception_type); EXPECT_THROW(statement, exception_type); statement throws an exception of the given type ASSERT_ANY_THROW(statement); EXPECT_ANY_THROW(statement); statement throws an exception of any type ASSERT_NO_THROW(statement); EXPECT_NO_THROW(statement); statement doesn't throw any exception 例如： int Foo(int a, int b) { if (a == 0 || b == 0) { throw "don't do that"; } int c = a % b; if (c == 0) return b; return Foo(b, c); } TEST(FooTest, HandleZeroInput) { EXPECT_ANY_THROW(Foo(10, 0)); 9

具有语音识别功能，能用语音搜索天气，可进行简单的对话功能。 基于STM32的智能桌面天气预报系统，具有语音识别功能，可用语音搜索天气，可进行简单的对话。 STM32微控制器作为系统的核心，负责处理各种任务，包括数据采集、处理、显示等。 它提供了丰富的外设和强大的计算能力，能够满足系统的需求。 功能 实时天气显示,温湿度显示,日历显示; 空气质量显示; 收音机功能; 语音识别功能，可用语音搜索天气。 可用触摸屏搜索天气。 使用LCD显示屏或LED显示屏在桌面上显示天气信息和环境数据，如温度、湿度、气压、天气预报等。 也可以通过数码管、液晶显示器等显示设备显示简单的数字信息。 注意 基于STM32的智能桌面天气预报系统，本工程使用keil4.54创建，使用其他高版本的keil打开可能编译不通过。若想要使用高版本的keil打开，需重新创建工程。并且，本工程经过严格排版的，如打开发现格式混乱、注释混乱，可在Edit->Configurationx中把Tab size改为4.

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特征选择与PCA用于心脏病预测模型分类 心脏病是全球最主要的致死原因之一，根据世界卫生组织（WHO）的报告，每年有1790万人死亡。由于导致超重和肥胖、高血压、高血糖血症和高胆固醇的不良行为，心脏病的风险增加。为了改善患者诊断，医疗保健行业越来越多地使用计算机技术和机器学习技术。 机器学习是一种分析工具，用于任务规模大、难以规划的情况，如将医疗记录转化为知识、大流行预测和基因组数据分析。近年来，机器学习技术在心脏病预测和诊断方面的应用日益广泛。研究人员使用机器学习技术来分类和预测不同的心脏问题，并取得了不错的成果。 本文提出了一种降维方法，通过应用特征选择技术来发现心脏病的特征，并使用PCA降维方法来提高预测模型的准确率。该研究使用UCI机器学习库中的心脏病数据集，包含74个特征和一个标签。通过ifX ML分类器进行验证，随机森林（RF）的卡方和主成分分析（CHI-PCA）具有最高的准确率，克利夫兰数据集为98.7%，匈牙利数据集为99.0%，克利夫兰-匈牙利（CH）数据集为99.4%。 特征选择是机器学习技术中的一种重要技术，用于删除无用特征，减少数据维度，并提高算法的性能。在心脏病预测方面，特征选择技术可以用于选择与心脏病相关的特征，如胆固醇、最高心率、胸痛、ST抑郁症相关特征和心血管等。 PCA是一种常用的降维方法，通过将高维数据降低到低维数据，提高数据处理的效率和准确率。在心脏病预测方面，PCA可以用于降低数据维度，提高预测模型的准确率。 此外，本文还讨论了机器学习技术在心脏病预测和诊断方面的应用，如Melillo等人的研究使用机器学习技术对充血性心力衰竭（CHF）患者进行自动分类，Rahhal等人的研究使用深度神经网络（DNN）分类心电图（ECG）信号，Guidi等人的研究使用临床决策支持系统（CDSS）对心力衰竭（HF）进行分析。 本文提出了一种结合特征选择和PCA的降维方法，用于心脏病预测模型分类，并取得了不错的成果。机器学习技术在心脏病预测和诊断方面的应用日益广泛，特征选择和PCA降维方法将在心脏病预测和诊断方面发挥着越来越重要的作用。