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考虑一个医学诊断问题，用快速生化检验筛查病人。根据下列似然函数，健 康者的检验返回结果接近0，受感染者的返回结果接近 1: p(xw)=N(μ=0,o=0.3) p(x/w₂)=N(μ=1,σ=0.1) 假设平均1万个患者中有1人受感染，且误诊的代价如下: (1)将健康者诊断为“感染者”:预计病人综合医疗费用为2万人民币。 (2) 将感染者诊断为“健康者”:预计由于误诊导致的医疗费用为 100 万人 民币。 根据下列准则，分析并确定决策规则: (a) 最大似然, (b)最大后验概率，(c)最小贝叶斯风险。讨论你的结果。 注意，可以使用 MATLAB 中的 solve 命令求解多项式的用符号表示的根， 用命令 subs 把符号表达式转换为数值。

(1)冬1显示了4种装配零件的彩色冬像:螺母(nuts)、螺钉(screws)、支架(brackets) 和垫圈(washers)。请你设计一组特征(不超过4种)，能很好地把4种零件分开。 分析、讨论你的特征和背后的原理。 (2) 编写代码提取每种模式的上述4种特征，绘制每对特征的二维散点图(如.fl vs.f2,f3 vs.f4，等)，讨论你的结果。 (3)计算原始空间中每一对样本之间的欧式距离。首先，你得把所有图像都转换 为同样大小,比如 32x32 彩色像素(提示:在 MATLAB 中,可使用函数 imresize)。 把距离组成30x30 的矩阵进行显示(提示:在 MATLAB中,可使用承数 imagesc)。 在一维特征空间中，重复上述过程。比较两种距离矩阵，在原始图像空间中和特征 =====================================================================================================================================================

本文档主要介绍ER图到关系模式的转换，如果了解ER图到关系模式的转换，则为数据库的学习打下一个好的基础。

【S7-1200】CPU的启动模式 启动模式 S7-1200 CPU 通电后，它在开始执行循环用户程序之前首先执行启动程序。 CPU 支持以下组态选项： 1 不重新启动（保持为 STOP 模式） 2 暖启动 – RUN 模式（主要设置） 3 暖启动 – 断电前的模式（系统默认） 启动模式设置

主要为大家详细介绍了vue实现滑动切换效果，仅在手机模式下可用，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

该算法计算时间序列的时间频率分布 (TFD)、递归图 (RP) 和动态复杂度 (DC)，并将变化点分析应用于原始以及 TFD、RP 和直流。 详细信息可以在我们随附的论文中找到（提交出版）。

精通正则表达式（第三版）简体中文版

jsonschema-schema.org JSON 模式中的 schema.org 词汇表。 make build # => Fetch and compile schema.org definitions to JSON Schema into /build dir. make fetch # => Fetch htmls and put into /tmp dir. make compile # => Convert fetched htmls to JSON Schema into /build dir.

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