导读:本文包含了表示方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:稀疏,圆括号,质量,浓度,原子,百分,符号。
表示方法论文文献综述
本刊编辑部[1]（2019）在《关于计量单位等表示方法的说明》一文中研究指出根据有关规定,我们对来稿中有关计量、浓度等表示方法有统一要求,望作者参照执行。1时间表达:正文中时间的表达,凡前面带有具体数据者应采用d、h、min、s,而不用天、小时、分钟、秒。例:3 d、19 h、20 min、5 s,不用3天、19小时、20分钟、5秒。2人体及动物内压力测定的计量单位:根据国家质量技术监督局和卫生部联合发出的质技监局量函[1998]126号文件《关于血压计量单位使用规定的补充通知》,凡是涉及人体及动物体内的压力测定,可以使(本文来源于《山西医药杂志》期刊2019年24期）
[2]（2019）在《量和单位的表示方法》一文中研究指出各种量和单位除在无数值的叙述性文字和科普期刊中可使用中文符号外,均应使用量和单位的国际符号,如:天(日)用d,小时用h,分钟用min,秒用s。非物理量的单位(例如个、次、件、名等)用汉字表示。凡是涉及人体压力的测定,可以使用mm Hg或cm H_2O为计量单位,但首次使用时应注明mm Hg或(本文来源于《齐鲁护理杂志》期刊2019年24期）
黄艳群,王妮,刘红蕾,费晓璐,巍岚[3]（2019）在《基于Skip-gram词嵌入算法的结构化患者特征表示方法研究》一文中研究指出目的基于表示学习中的Skip-gram词嵌入算法,寻找能够克服电子病历中结构化特征的高维性并在语义层次上表示特征的方法。方法本文的数据来源于北京市某叁甲医院的电子病历系统,从中提取患者的结构化特征,包括疾病、药物和实验室指标,其中实验室指标通过正常值范围离散化;利用Skip-gram算法,将电子病历中离散型患者特征(疾病和药物)和离散后的连续型患者特征(实验室指标)嵌入到同一个低维实数向量空间中。通过t-SNE降维可视化方法显示低维实数空间中特征向量的关系,并与特征向量间的余弦距离计算结果相互印证,从而评价特征表示的有效性和揭示特征向量间的潜在联系。结果患者特征的低维实数向量既降低了患者特征的维度,又很好地表征了特征间的潜在联系,临床含义相关的特征表示成的低维实数向量也很相近。结论基于Skip-gram算法将患者结构化特征表示成低维实数向量取得了较好的效果,为解决EMR数据表示的高维性以及结构化特征间潜在关系分析提供一种思路。(本文来源于《北京生物医学工程》期刊2019年06期）
胡静,陶洋,郭坦,孙雨浩,胡昊[4]（2019）在《基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法》一文中研究指出针对训练集和测试集均存在光照、遮挡、噪声污染等情况下的人脸识别问题,提出一种基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法。将人脸图像由空域变换到对数域,通过低秩矩阵恢复算法恢复每子类训练样本,增强恢复数据的鉴别力;学习恢复低秩成分与原始训练数据之间的低秩映射关系矩阵,利用该矩阵将测试样本映射到其潜在的子空间下,移除测试样本中存在的误差;计算恢复的测试样本在恢复的训练集上的群稀疏表示,结合重构残差与类关联系数进行识别。在CMU PIE、Extended Yale B和AR数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率和较强的鲁棒性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
袁梁,林金芳[5]（2019）在《基于文档分层表示的恶意网页快速检测方法》一文中研究指出近年来,恶意网页检测主要依赖于语义分析或代码模拟执行来提取特征,但是这类方法实现复杂,需要高额的计算开销,并且增加了攻击面.为此,提出了一种基于深度学习的恶意网页检测方法,首先使用简单的正则表达式直接从静态HTML文档中提取与语义无关的标记,然后采用神经网络模型捕获文档在多个分层空间尺度上的局部性表示,实现了能够从任意长度的网页中快速找到微小恶意代码片段的能力.将该方法与多种基线模型和简化模型进行对比实验,结果表明该方法在0.1%的误报率下实现了96.4%的检测率,获得了更好的分类准确率.本方法的速度和准确性使其适合部署到端点、防火墙和Web代理中.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
[6]（2019）在《关于计量单位等表示方法的说明》一文中研究指出根据有关规定,我们对来稿中有关计量、浓度等表示方法有统一要求,望作者参照执行。1时间表达:正文中时间的表达,凡前面带有具体教据者应采用d、h、min、s,而不用天、小时、分钟、秒。例:3 d、19 h、20 min、5 s,不用3天、19小时、20分钟、5秒。2人体及动物内压力测定的计置单位:根据国家质量技术监督局和卫生部联合发出的质技监局量函[1998]126号文件《关于血压计量单位使用规定的补充通知》,凡是涉及人体及动物体内的压力测定,可以使用毫米汞(本文来源于《齐鲁护理杂志》期刊2019年23期）
[7]（2019）在《关于计量单位等表示方法的说明》一文中研究指出根据有关规定,我们对来稿中有关计量、浓度等表示方法有统一要求,望作者参照执行。1时间表达:正文中时间的表达,凡前面带有具体教据者应采用d、h、min、s,而不用天、小时、分钟、秒。例:3 d、19 h、20 min、5 s,不用3天、19小时、20分钟、5秒。2人体及动物内压力测定的计置单位:根据国家质量技术监督局和卫生部联合发出的质技监局量函[1998](本文来源于《齐鲁护理杂志》期刊2019年22期）
刘树吉,刘颖,刘为,同东辉,刘雪松[8]（2019）在《基于稀疏表示的电力设备图像识别方法》一文中研究指出电力设备图像分析对于电力巡线、检修具有重要的实用意义。本文提出一种基于稀疏表示的电力设备图像识别方法。考虑到图像采集过程中不可避免受到光线条件、噪声干扰等因素的影响,本方法采用贝叶斯压缩感知算法求解稀疏表示问题。该算法具有较强的噪声稳健性和抗干扰能力,适用于电力设备图像面临的不同条件。实验中,对绝缘子、变压器和断路器叁类电力设备的图像进行分类,提出方法的准确率达到93.56%,并且在噪声干扰条件下可以保持较强的稳健性,表明了其有效性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年22期）
宇欣,雷志春[9]（2019）在《基于通用叁原色信道的四原色图像颜色表示方法》一文中研究指出本文针对当前多原色宽色域成像系统的图像信号无法在现有标准叁原色信道传输、以及多原色宽色域显示系统没有多原色图像源的问题,提出了一种基于通用叁原色信道的四原色图像颜色表示方法。由四原色构成的四边形被分解为两个叁角形,位于每个叁角形内的复合色光可以由叁原色进行唯一地表达。若四原色成像系统摄取的彩色像素位于由红绿蓝叁原色构成的叁角形内,该像素将按照标准YUV格式进行编码,形成YUV序列;若四原色成像系统摄取的彩色像素不位于由红绿蓝叁原色构成的叁角形内,该像素将采用非标准YUV格式进行编码,也形成YUV序列。标准YUV格式与非标准YUV格式的区别使得解码器能够盲识别彩色像素来自红绿蓝叁原色还是来自其他叁原色,从而使得宽色域视频显示系统使用相应的叁原色进行正确显示。实验结果表明:本文提出的图像编码方法可以完全利用标准叁原色信道传输四原色图像信号,解码器可以100%正确识别YUV信号的叁原色来源。作者利用JPEG图像压缩算法测试YUV序列,相较于RGB叁原色系统下的标准YUV序列,非红绿蓝叁原色下的YUV序列压缩率提升0.07～5.99,色域覆盖率远远超过Pointer色域,更加接近人眼可视色域。(本文来源于《液晶与显示》期刊2019年11期）
本刊编辑部[10]（2019）在《关于计量单位等表示方法的说明》一文中研究指出根据有关规定,我们对来稿中有关计量、浓度等表示方法有统一要求,望作者参照执行。1时间表达:正文中时间的表达,凡前面带有具体数据者应采用d、h、min、s,而不用天、小时、分钟、秒。例:3 d、19 h、20 min、5 s,不用3天、19小时、20分钟、5秒。(本文来源于《实用医技杂志》期刊2019年11期）
表示方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
各种量和单位除在无数值的叙述性文字和科普期刊中可使用中文符号外,均应使用量和单位的国际符号,如:天(日)用d,小时用h,分钟用min,秒用s。非物理量的单位(例如个、次、件、名等)用汉字表示。凡是涉及人体压力的测定,可以使用mm Hg或cm H_2O为计量单位,但首次使用时应注明mm Hg或
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
表示方法论文参考文献
[1].本刊编辑部.关于计量单位等表示方法的说明[J].山西医药杂志.2019
[2]..量和单位的表示方法[J].齐鲁护理杂志.2019
[3].黄艳群,王妮,刘红蕾,费晓璐,巍岚.基于Skip-gram词嵌入算法的结构化患者特征表示方法研究[J].北京生物医学工程.2019
[4].胡静,陶洋,郭坦,孙雨浩,胡昊.基于低秩矩阵恢复的群稀疏表示人脸识别方法[J].计算机工程与设计.2019
[5].袁梁,林金芳.基于文档分层表示的恶意网页快速检测方法[J].计算机系统应用.2019
[6]..关于计量单位等表示方法的说明[J].齐鲁护理杂志.2019
[7]..关于计量单位等表示方法的说明[J].齐鲁护理杂志.2019
[8].刘树吉,刘颖,刘为,同东辉,刘雪松.基于稀疏表示的电力设备图像识别方法[J].电子设计工程.2019
[9].宇欣,雷志春.基于通用叁原色信道的四原色图像颜色表示方法[J].液晶与显示.2019
[10].本刊编辑部.关于计量单位等表示方法的说明[J].实用医技杂志.2019
论文知识图
