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UPSC CAPF ACs 2022 往年试卷 - Amazon S3
UPSC CAPF ACs 2022 往年试卷 Q1。下列哪一项是前十个自然数的立方和与前十个自然数的平方和之间的差？(a) 2400 (b) 2640 (c) 2880 (d) 2000 答案。(b) Q2。一个人从一家商店购买一件商品，店主在标价上提供 10% 的折扣。此人使用电子钱包付款，可获得 10% 的现金返还。下列哪一项是有效折扣的价值？(a) 20% (b) 18% (c) 19% (d) 21% 答案。(c) Q3。将一个由铁制成的实心球体熔化，然后制造两个新球，其直径之比为 1：2。较小新球与原始球的体积比为 (a) 1：3 (b) 1：5 (c) 2：9 (d) 1：9 答案。(d) Q4。假设一家银行为两年期定期存款提供每年 10% 的复利。如果两年后的到期金额保持不变，则每年的单利利率应该是多少？(a) 10% (b) 10 ∙ 5% (c) 11% (d) 12% 答案。(b)
最小二乘的通用数学模型...
关键词：三维表面匹配，三维相似变换，带状平差，激光测高 摘要：机载激光扫描仪、摄影测量方法或其他三维测量技术获取的点云中的系统误差需要通过平差程序进行估计和消除。所提出的方法使用数学平差模型估计参考表面和配准表面之间的变换参数。三维表面匹配是二维最小二乘图像匹配的扩展。估计模型是典型的高斯-马尔可夫模型，目标是最小化相邻表面之间的欧几里得距离的平方和。除了通用数学模型外，我们还提出了适用于特殊配准应用的共轭点规则的概念，并将其与三种典型的共轭点规则进行了比较。最后，我们解释了该方法如何用于真实三维点集的配准，并展示了基于机载激光扫描仪数据的配准结果。实验的最终结果表明，该方法具有良好的三维表面匹配性能，最小法线距离规则为机载激光测高数据的条带平差提供了最佳结果。
基于 CEEMD 和... 的飞机故障率预测方法
准确预测飞机故障率可以提高飞行安全和备件供应效率，有效提供良好的维修保养决策和健康管理指导。为了实现非线性非平稳飞机故障率的准确预测，提出了一种基于互补集经验模态分解（CEEMD）与组合模型融合的飞机故障率预测方法。首先利用互补集经验模态将故障率分解为多个不同频率的分量，然后选取集成移动平均自回归模型（ARIMA）模型和灰色Verhulst模型对不同分量进行预测，利用熵权重法求解组合模型的系数，最后将各预测模型的预测结果乘以各自的权重系数，得到最终的预测结果。以飞机燃油控制系统故障率数据的实际案例应用为例进行试验，采用7个评价函数作为评价标准来评估组合模型的性能。实验结果表明，所开发的组合模型优于其他误差平方和（SSE）、平均绝对误差（MAE）等模型，可以显著提高飞机故障率的预测精度，证明了该模型可以提高飞机故障率的预测精度。
使用数据驱动的方法对政府支出与影子经济之间的非线性依赖性进行建模
摘要：本文旨在使用非线性方法对影子经济规模与最重要的政府支出分别建模社会保护，健康和教育之间的关系。我们在1995年至2020年之间的横截面数据集上应用了四种不同的机器学习模型，即支持向量回归，神经网络，随机森林和XGBoost。我们的目标是校准一种算法，该算法可以比线性模型更好地解释影子经济规模的差异。此外，最大的模型已被用来预测30,000多个模拟支出组合的影子经济规模，以概述一些可能的拐点，之后政府支出变得适得其反。我们的发现表明，ML算法在R平方和根平方误差方面优于线性回归，而社会保护支出是阴影经济规模的最重要决定因素。进一步进行了我们对28个欧盟州的分析，在1995年至2020年之间，结果表明，当社会保护费用大于GDP的20％，健康费用大于GDP的6％，而教育费用占GDP的6％和8％的范围。据作者所知，这是第一篇用ML模拟影子经济及其决定因素（即政府支出）的论文。我们提出了一种易于复制的方法，可以在未来的研究中开发。
在数字微流体平台上用于定向液滴运动的不对称电极
开发具有大量集成功能的大规模电解式 - 电气（EWOD）平台需要大量电极。传统上通过针计算最小化策略和路线路线方案来解决这一挑战，但我们提出了心形电极，当液滴运动是单向运动时，允许使用更少的引脚。此电极几何形状可确保液滴与前电极的重叠相比，而不是后部电极，从而产生了净毛细管将液滴向前拉的净毛细管。底部直径在0.8到1倍的底部液滴可以在长距离内可靠地驱动电极宽度，仅使用两个交替应用的驱动信号。最大信号开关频率使液滴的可靠运动与施加电压的平方和间隙高度成正比，但与电极直径成反比。互连电路的每个段仅跨越两个电极长度，这简化了电路路由并避免了大规模电极阵列中可能的迹线重叠。通过最小化销钉数，这种不对称设计为多功能大规模的EWOD平台中的电极布置提供了有希望的策略。
EN010 101 工程数学 – I
模块 I（18 小时）- 矩阵初等变换 – 阶梯形式 – 通过简化为阶梯形式利用初等变换进行排序 – 利用初等变换解线性齐次和非齐次方程。向量的线性相关性和独立性 – 特征值和特征向量 – 特征值和特征向量的性质（不要求证明） – 线性变换 – 正交变换 – 对角化 – 利用正交变换将二次型简化为平方和 – 二次型的秩、指标、签名 – 二次型的性质 模块 2（18 小时） - 偏微分 偏微分：链式法则 – 齐次函数的欧拉定理陈述 – 雅可比矩阵 – 泰勒级数在二元函数中的应用 – 二元函数的最大值和最小值（不要求证明结果） 模块 3（18 小时） - 多重积分 笛卡尔和极坐标中的二重积分 – 积分阶数变换 – 使用二重积分计算面积 – 使用雅可比矩阵计算变量变换 – 笛卡尔、圆柱和球坐标中的三重积分 – 使用三重积分计算体积– 使用雅可比矩阵改变变量 – 简单问题。模块 4（18 小时） - 常微分方程 具有常数系数的线性微分方程 - 互补函数和特殊积分 - 使用参数变异法寻找特殊积分 - 欧拉柯西方程 - 勒金德方程 模块 5（18 小时） - 拉普拉斯变换 拉普拉斯变换 - 移位定理 - 变换的微分和积分 - 导数和积分的拉普拉斯变换 - 逆变换 - 卷积特性的应用 - 单位阶跃函数的拉普拉斯变换 - 第二移位定理（不需要证明） - 单位脉冲函数和周期函数的拉普拉斯变换 - 使用拉普拉斯变换解具有常数系数的线性微分方程。
信息技术 - 网络工程师 第 1 页，共 4 页
最低资格 — — 教育和经验 至少 2-4 年相关行政或办公室支持工作经验，或任何同等的教育、培训和经验组合，证明有能力履行职位职责。 最好拥有环境科学、自然科学或物理科学、健康促进学位，重点是环境健康或相关领域。 最低资格 — — 知识、技能和能力 技术：计算机基本知识，如文字处理（如 Word）和电子表格软件（如 Excel），用于输入数据和处理信息。熟悉网络系统和一般计算机技术支持。能够使用互联网提取和记录数据。能够使用 GPS 和基本的地理空间服务。需要有良好的认知和解决问题的能力。 数学：基本数学，如加、减、乘、除。能够测量空间；计算线性、平方和立方测量值；计算速率、比率和百分比；并能够准确地测量地图上的距离。人际交往：能够灵活地适应不断变化的情况、信息、员工和客户需求。强大的多任务处理能力。表现出主动性的意愿。在很少或没有监督的情况下独立工作。在履行义务时可靠、负责和值得信赖。高度诚信，并能保守机密。沟通：出色的口头和书面沟通技巧。能够有效地与县官员、员工和公众沟通和呈现信息并做出回应。与公众、其他政府实体和其他外部来源建立并保持建设性和合作性的工作关系。建立并保持有效的工作关系。语言：能够阅读、分析和解释数据、法律文件或政府法规。能够编写报告、一般信函和清单。能够口头和书面地说和理解流利的英语。组织：能够组织、计划和确定工作优先次序。利用解决问题的技能、分析性思维、收集和分析数据。能够在压力、时间限制和最后期限下工作。安全：了解并在工作现场实践安全的工作习惯。 执照/认证和其他要求 要求：持有有效驾驶执照并拥有良好的驾驶记录，可以驾驶县属车辆进行工作相关的旅行和活动。 其他要求：及时了解联邦/州强制法律和运营法规的所有变更和修订。参加适用的工作相关培训、讲习班和研讨会。
人工智能算法预测骨科手术后处方镇痛鸡尾酒的疗效
骨科手术后使用止痛药缓解术后疼痛是围手术期医学的一个主要问题。特别是在肩部手术（例如肩袖修复）、全关节置换和肢体创伤的情况下，预计疼痛程度会很高；因此，必须采用高效的策略来加快恢复，避免患者不适和痛苦，并降低疼痛相关并发症的风险 [ 1 – 3 ]。在多模式疼痛治疗中，医生通常会联合使用两种或两种以上的止痛药 [ 4 , 5 ]。由于这些药物之间可能存在药理学相互作用，因此很少知道疗效的预测。相互作用可以基于作用机制（例如受体上的药效学）或药代动力学途径。例如，高达 95% 的双氯芬酸在吸收后与血清白蛋白结合，在肝脏中经 CYP 3A4 羟基化和葡萄糖醛酸化后经肾脏消除。临床效果是通过阻断环氧合酶 I 和 II 实现的，从而导致前列腺素的合成减少。对乙酰氨基酚也通过环氧合酶途径表现出其作用，抑制前列腺素合成。另一方面，阿片类药物通过受体起作用，这些受体对这些镇痛药具有特异性，在肝脏中经 CYP 3A4 羟基化后消除。因此，对于临床医生来说，两种以上药物的组合可能不清楚，并且对处方的净效应感到困惑。术后处方中含有具有各种药代动力学和药效学特性的阿片类药物和非阿片类药物。据我们所知，关于当以两种以上药物组合使用时这些特性如何变化的数据很少，而且很少发表（如果有的话）[6-11]。对具有大量止痛药组合的止痛药的任何统计评估都面临着严峻的挑战：使用传统统计方法得出结论极其困难。我们使用人工智能方法 [12-15] 来克服这一困难。我们使用（人工）神经网络（NN）进行数据分析；具体来说，我们使用称为自动编码器的无监督神经网络（图 1）。这些无监督神经网络通过最小化损失（输入和输出之间的差异的平方和，在训练集上取平均值）来生成高精度模拟输入的输出（因此得名：自动编码器）。特征向量在下一段中描述。然后，我们将每个输入特征向量的代码层权重用作降维特征向量的坐标（图 1）。疼痛程度是分类变量，所施用的止痛药也是如此。我们使用独热编码为每个患者生成一个 38 维特征向量（参见方法部分）。这些特征向量并不独立。降维算法（神经网络自动编码器）找到独立性并将结果映射到二维流形（平面图）上。每个患者都是这个平面上的一个点，这些点不是随机分布的；相反，它们是聚集的。在我们掌握的众多聚类算法中，我们使用 DBSCAN 聚类算法 [ 16 ]，因为将其应用于点可以识别出具有许多共同止痛药的鸡尾酒聚类。相互依赖性产生包含高效止痛药的聚类；正如我们下面讨论的那样，这一发现无法通过任何其他方式找到（有 61 种不同的止痛药鸡尾酒，总共 750×2 = 1500 种疼痛