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数值方法模块 14：等值插值...
此公式可以更好地估计 xn 附近点 x 处的 f 值，因为公式尽可能早地使用最接近该 x 的数据点，并且还利用了最多 n 阶后向（实际上是相除）差值。同样的推理表明，该公式可能不适合估计远离 xn 的点 x 处的 f 值，即靠近观测数据的中间或开始处。但是，正如下图和下一模块中介绍的数值实验所示，这种限制没有任何实际意义。例 1：设 f(x) = e 2x Cos 3x，其中 x Є [0, 1]。使用 5 次牛顿前向/后向差分插值多项式，在节点 x = 0、x = 0.2、x = 0.4、x = 0.6、x = 0.8 和 x = 1 上找到 f(0.1)、f(0.5) 和 f(0.9) 的近似值。给定 6 个节点和相应的函数值，计算表 2 中给出的前向/后向差分。然后根据牛顿前向/后向差分插值公式，计算 f(0.1)、f(0.5)、f(0.9) 的值并将其与实际值进行比较。
碘插层 HfS2 的激子发光
1 华沙大学物理学院实验物理研究所，ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa，波兰 2 弗罗茨瓦夫理工大学技术基础问题学院半导体材料工程系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27, 50-370 Wrocław，波兰 3 华沙大学化学学院电化学实验室，ul. Pasteura 1, 02-093 Warszawa，波兰 4 北京航空航天大学微电子学院合肥创新研究院，合肥 230013，中国 5 巴塞罗那地球科学中心 (GEO3BCN)，CSIC，Llu ıs Sol ei Sabar ıs sn，加泰罗尼亚，08028 巴塞罗那，西班牙 6 弗罗茨瓦夫理工大学实验物理系，Wybrze _ ze Wyspia nskiego 27，50-370 弗罗茨瓦夫，波兰
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
插电式电动汽车用户充电的影响 - ...
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网，其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而，考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益，这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如，需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用，以优化对能源需求的满足，而不会使电网过载 [3]。通常，这些操作会融合可再生能源，例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素，这带来了一个有趣的挑战 [4]。
使用人工智能（AI）编程的医疗设备
1. Hagiwara, H.、Yamashita, Y.、Yagi, S. 等人。经鼻内镜在多中心个体胃癌筛查中的现状及准确性。 J Cancer Screening 2009;47:683-92。2. Menon S、Trudgill N。内镜检查漏诊上消化道癌的可能性有多大？一项荟萃分析。Endosc Int Open 2014;2:E46-50。3. Kumar S、Thosani N、Ladabaum U 等人。3 分钟与 6 分钟结肠镜检查停药时间相关的腺瘤漏诊率：一项前瞻性随机试验。Gastrointest Endosc 2017;85:1273-80。4. Robertson DJ、Lieberman DA、Winawer SJ 等人。结肠镜检查后不久发现的结直肠癌：一项汇总多队列分析。Gut 2014;63:949-56。5. Ladabaum U、Fioritto A、Mitani A 等人。社区实践中窄带图像老化的结肠息肉实时光学活检尚未达到临床决策的关键阈值。胃肠病学 2013；144：81-91。6. 下一代医疗器械评估指标公布（药品上市通知第 0523-2 号，2019 年 5 月 23 日）。 7.《关于修订《药品、医疗器械等质量、功效和安全保障法》的法案》（2019年第63号法案）。 8. 有关程序对医疗器械的适用性的基本原则（2014年11月14日役所官发第1114-5号） 9. Takemura Y, Yoshida S, Tanaka S 等. 定量分析及开发计算机辅助系统以识别结直肠病变的规则小凹模式. Gastrointest Endosc 2010；72：1047-51. 10. Kominami Y, Yoshida S, Tanaka S 等. 利用实时图像识别系统和窄带成像放大结肠镜对结直肠息肉组织学进行计算机辅助诊断. Gastrointest Endosc 2015；83：643-9. 11. Byrne MF, Chapados N, Soudan F 等. 利用深部增强扫描对标准结肠镜检查未改变的视频进行分析以实时区分腺瘤性和增生性小结直肠息肉
国防部标准 NDS Y 7101C 轻武器弹药测试枪械
说明··········································································································································································································· 59
Viper 内存加载器/验证器 (MLV) 和 Viper MLV II
Viper MLV / MLV II 在严苛的航线环境中拥有 20 年的可靠性和耐用性。BAE Systems 不断开发和集成新功能，以支持 F-16 的所有 Block/版本，包括新型 F-16V 和 Block 70 F-16。Viper MLV / MLV II 支持 100 多个 F-16 航空电子系统，为整个 FMS 和美国空军 F-16 用户社区提供功能更新，而开发成本仅为独立系统的一小部分。我们通过识别复杂需求和开发独特的软件和硬件解决方案来满足客户需求。新型 Viper MLV II 提供网络强化硬件架构，确保长期的 F-16 航空电子设备支持。
ECL 15B驱动的堆叠器ECL 15B驱动的堆叠器
电池深部排放保护设备，电压放电指示器，具有低压自动切割和效力功能，可用于更高的电池寿命。证明的紧急开关和电压放电指示器，使其更耐用和可靠。指示器通过CAN-BUS显示故障，无需删除指示外壳。
K-12 人工智能教育的非插电作业
不需要技术的计算机科学 (CS) 教育资源在计算机教育中变得有价值，原因多种多样，包括成本低、易于实施、结合物理/体现交互以及通常具有趣味性 (Nishida 等人，2009 年)。受这些“CS Unplugged”材料的启发 (Bell、Rosamond 和 Casey，2012 年)，过去一两年内开发了一些现有的不需要技术的 AI 教育在线资源。Ali 等人开发了一门针对 AI 伦理的非插电中学课程 (Ali、Payne、Williams、Park 和 Breazeal，2019 年)，Lindner 等人。已经开发了一个六课时的非插电课程，用于教授决策树和强化学习等概念（Lindner、Seegerer 和 Romeike，2019 年）。最近，一些其他未正式发布的非插电 AI 资源已作为课程计划在线提供（Microsoft，n.d.；Group，n.d.；Krueger，n.d.；Seegerer 和 Lindner，n.d.）。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对