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2.3.1 Methodology ...................................................................................... 9 2.3.2 Weighted populations ........................................................................ 9 2.3.3 Fair shares formula ......................................................................... 11 2.3.4 Population base ............................................................................... 11 2.3.5 Variation in need ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .......................................................
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深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是,人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效,但它们通常会做出表示权衡,从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中,我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法,旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑;例如,一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法,并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
7.1。Section headings ......................................................................................... 6 7.2.Mathematical formulae .............................................................................. 7 7.3.Figures and Tables ...................................................................................... 7 7.4.Lists ............................................................................................................. 8 7.5.Theorem-like environments ....................................................................... 8 7.7.Algorithms, Program codes, and Listings ................................................... 9 7.8.交叉引用.....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Citations ... ............................................................................................ 10
定向理论众所周知,如果房间的吸声分布不均匀,Sabine 或 Eyring 公式将出现严重错误。然后,为了预测具有非均匀吸声分布的房间的混响时间,必须使用其他公式。已经开发了一些对经典理论进行修正的公式:Fitzroy (1959)、Arau (1988)、Tohyhama (1995)、Neubauer (2000)、Nilsson (EN 12354-6)。不幸的是,即使实际问题非常普遍(例如:教室仅在天花板有吸声,办公室在天花板和地板上有吸声),也很难推荐其中一个公式用于一般用途。一些研究表明,根据使用的公式,结果会有很大差异。但这些研究是针对不同的房间和情况进行的,很难比较结果以给出建议。
(a) 每位考生的答案都必须按照这些一般评分原则和本评估的具体评分说明来评分。 (b) 评分必须始终为正数。这意味着,对于每位考生的答案,分数都是根据其展示的相关技能、知识和理解而累积的:不会因为错误或遗漏而从最高分中扣除。在理论问题中,如果错误答案前后有正确答案,则忽略错误答案,除非答案相互矛盾。 (c) 考生展示工作原理并证明已遵循会计流程,即使提供的数字不正确,也可以获得分数。 (d) 打印输出 考生在说明中会清楚地了解打印要求。如果公式打印输出缺失,则不会获得公式分数。如果值视图打印输出缺失,评分员应根据公式视图打印输出尽可能多地评分。不需要绝对单元格引用。命名单元格是可以接受的。每次公式被截断时,都不能为该组公式分数评分。忽略包含书面数据的单元格中的截断。如果公式分数是分组的,而考生没有尝试某些组成部分——只要尝试的公式正确,仍可授予公式分数。 (e) 格式 如果考生将格式更改为不同的小数位,则接受。 (f) 添加额外单元格 考生可能在额外单元格中插入数据以帮助他们构建公式。只要额外数据使用单元格引用,这是可以接受的。如果额外数据没有使用单元格引用,则不要每次都授予公式分数。如果考生插入了额外单元格,评分员应密切注意公式的构建方式。 (g) 错误的处理 具体评分说明中提供了有关错误处理(例如无关项目、算术错误和后果错误)的指导。 (h) 后果错误 后果错误会被考虑在内,考生因遵循正确的会计流程和电子表格公式而获得学分。
2 Pearson Edexcel GCE 物理 — 高级水平 — 数据、公式和关系列表 — 第 3 期
- 算术和计算:分数;索引规则; SI单位;科学符号;舍入和估计;显着的数字;准确性和精度;使用计算器。- 基本代数评论:公式中的替代;重新安排公式;比例推理。- 解释:函数;图 - 线性,抛物线,对数,指数;线性方程,二次方程。- 不确定性和概率:入门概率;基本统计;描述性统计;随机变量和概率分布;正态分布;误差的治疗和评估;入门假设检验;入门L