函数计算

摘要： 随着社交网络的广泛使用,针对同时爆发的多个网络舆情突发事件,在仔细分析网络舆情突发事件的成因与应急决策特性的基础上,本文提出了一个基于球形模糊集的网络舆情突发事件的多指标应急群决策模型.在本文中,我们研究了球形模糊集的基本运算,并将运算法则扩展到聚合算子.即基于球形模糊数引入加权算术平均聚合算子.首先,提取可有效衡量网络舆情突发事件危机程度的指标;其次,利用球形模糊加权算术平均算子聚合专家评价矩阵.然后,利用危机程度函数计算各网络舆情突发事件的危机程度,并根据危机程度的大小将各网络舆情突发事件进行排序,即可得到舆情最为严重的突发事件.最后通过案例分析验证了本文方法的实用性和有效性.

摘要： 以高精度、高效率检测运动损伤恢复程度为研究目标,提出基于红外热成像的运动损伤恢复检测方法.通过基于红外热成像的运动损伤处温度检测方法检测运动损伤处温度情况,结果以基于温度差异的人体红外热图像呈现.针对所获取的基于温度差异的人体红外热图像,采用基于支持向量机分类算法的运动损伤恢复程度评价方法,计算红外热图像最佳分类函数,对运动损伤恢复程度进行分类,完成运动损伤恢复检测.实验结果证明,所提方法对运动损伤恢复程度的检测结果和实际情况一致,验证了该方法对运动损伤恢复检测存在有效性;该方法在检测运动损伤恢复程度时,红外热成像标椎差与梯度均值均较大,图像质量较佳,且该方法能够缩短运动损伤恢复检测时间,提升检测效率.

摘要： 随着线上经济与线下经济的激烈竞争,传统的线下实体经济已经无法适应如今互联网迅猛的发展趋势。为了解决该问题,需要着力将线下经济与线上经济相结合,但标准的软件开发流程与维护存在开发周期长、维护成本高等问题。为解决大量实体经济转线上需求导致的开发门槛高等难题,本文构建了全新的无服务快速接入平台,无需烦琐的软件开发流程即可快速上云,并能及时完成快速迭代与功能更新。

摘要： 目前,在焦化企业,焦炉加煤车大量采用的加煤量统计方式一般有两种:一种是在焦炉煤塔下部设置轨道秤,通过加煤车加煤前后触发轨道秤进行称量,通过函数计算(车载PLC或是地面用PLC)得出当前加煤车对某一碳化室的加煤量;另一种是采用车载煤斗秤(一般采用的4~20 mA标准信号传感器)来计算统计加煤车当前碳化室的加煤量。

摘要： 高性能计算问题通常具有子任务并行化的特点,同时在执行过程中需要消耗大量计算资源.以虚拟机作为分布式节点的传统云计算已经被证明能够很好地处理一些常见的高性能计算问题,但分布式环境的管理和解决方案的分布式设计令处理过程变得较为复杂.函数计算是一种新的无服务器云计算范型,其自动扩容的特性和可观的计算资源恰好与高性能计算问题能够很好地结合,但函数计算自动扩容的特性带来的冷启动延迟却是函数计算平台上一个无法避免的问题,尤其是在执行高性能计算这一类存在高并发量作业的任务时,这种延迟会被进一步放大.首先分析一个高性能计算任务在冷启动和热启动情况下的完成时间,同时分析造成额外延迟的原因,然后结合时间序列分析工具和平台自身的扩容机制,提出一种预热方法,这种方法能够有效地降低高性能计算任务在函数计算平台上产生的冷启动延迟.

摘要： 初中学生计算能力中存在的问题:对知识点基本要求和基本思想掌握不牢;在有理数计算、解方程、解不等式、函数计算等方面的准确性不高;对基本知识点的拓展和能力要求了解得很少,没有应用知识和活用知识能力,从而导致计算能力不能上一个台阶。如何提升初中学生的计算能力?核心素养要求:数学核心素养包含数学抽象、逻辑推理、数学建模、数学运算、直观想象、数据分析等六个方面。数学学科核心素养的培养,要通过学科教学和综合实践活动课程来具体实施。

摘要： 本文以XXX成教学院为例,探讨运用取整l函数修正高校绩效工资管理系统计算工资中出现的求和偏差,以求更加精确高效完成每个月的教职工工资的薪金所得税的核算.

摘要： 本文基于生存率组合技术给出了一种计算多级接入网生存率的快速算法。利用该算法，可以将对一个具有n个分组、每个分组k个独立节点、共计m=nk个接入节点的接入网的生存率函数计算的复杂度从0(2m)降低到0(2k+m3logm)以下。

摘要： 在测量内业计算领域是离不开计算机的应用,在计算机的许多功能中函数计算功能是经常用到的功能之一,在应用函数进行计算时,就会经常用到取整函数,本文介绍了研究的意义、研究过程.

摘要： 随着工作频率不断提高,待分析问题的电尺寸也迅速增大,全波分析方法面临着内存需求巨大,仿真周期长等极大的挑战.物理光学方法求解电大问题速度快,资源少,但要求网格划分与矩量法划分规则一致,当处理超电大尺寸模型时,同样面临着网格数量多,仿真时间长,内存需求大等问题.而大面元物理光学(Large Element Physical Optics)方法对传统物理光学基函数相位修正,可以采用大尺寸单元进行网格划分,相比传统的物理光学方法,求解速度更快,需求资源更少,FEKO[2]采用大面物理光学方法可实现超电大尺寸目标的天线分析、天线布局、雷达隐身等.

摘要： 随着工作频率不断提高,待分析问题的电尺寸也迅速增大,全波分析方法面临着内存需求巨大,仿真周期长等极大的挑战.物理光学方法求解电大问题速度快,资源少,但要求网格划分与矩量法划分规则一致,当处理超电大尺寸模型时,同样面临着网格数量多,仿真时间长,内存需求大等问题.而大面元物理光学(Large Element Physical Optics)方法对传统物理光学基函数相位修正,可以采用大尺寸单元进行网格划分,相比传统的物理光学方法,求解速度更快,需求资源更少,FEKO[2]采用大面物理光学方法可实现超电大尺寸目标的天线分析、天线布局、雷达隐身等.

摘要： 随着工作频率不断提高,待分析问题的电尺寸也迅速增大,全波分析方法面临着内存需求巨大,仿真周期长等极大的挑战.物理光学方法求解电大问题速度快,资源少,但要求网格划分与矩量法划分规则一致,当处理超电大尺寸模型时,同样面临着网格数量多,仿真时间长,内存需求大等问题.而大面元物理光学(Large Element Physical Optics)方法对传统物理光学基函数相位修正,可以采用大尺寸单元进行网格划分,相比传统的物理光学方法,求解速度更快,需求资源更少,FEKO[2]采用大面物理光学方法可实现超电大尺寸目标的天线分析、天线布局、雷达隐身等.

摘要： 随着工作频率不断提高,待分析问题的电尺寸也迅速增大,全波分析方法面临着内存需求巨大,仿真周期长等极大的挑战.物理光学方法求解电大问题速度快,资源少,但要求网格划分与矩量法划分规则一致,当处理超电大尺寸模型时,同样面临着网格数量多,仿真时间长,内存需求大等问题.而大面元物理光学(Large Element Physical Optics)方法对传统物理光学基函数相位修正,可以采用大尺寸单元进行网格划分,相比传统的物理光学方法,求解速度更快,需求资源更少,FEKO[2]采用大面物理光学方法可实现超电大尺寸目标的天线分析、天线布局、雷达隐身等.

摘要： 本文介绍了使用Microsoft Execl电子表格软件绘制p控制图的一般方法,并巧妙地利用该软件提供的函数,使得添加新数据后的重算工作能自动进行.

摘要： 本文介绍了使用Microsoft Execl电子表格软件绘制p控制图的一般方法,并巧妙地利用该软件提供的函数,使得添加新数据后的重算工作能自动进行.

摘要： 本文介绍了使用Microsoft Execl电子表格软件绘制p控制图的一般方法,并巧妙地利用该软件提供的函数,使得添加新数据后的重算工作能自动进行.

摘要： 本文介绍了使用Microsoft Execl电子表格软件绘制p控制图的一般方法,并巧妙地利用该软件提供的函数,使得添加新数据后的重算工作能自动进行.

摘要： 一种被配置成计算关于函数‑输入值（w）的数据函数（f）的计算设备，所述设备包括存储被配置用于所述数据函数（f）的第一表格网络的电子存储装置，所述计算设备包括耦合至所述存储装置并且被配置成获取用于所述第一表格网络的多个第一表格输入的电子处理器，所述多个第一表格输入 (x=E(w,s))包括所述函数‑输入值（w），并且所述电子处理器被配置成通过向所述多个第一表格输入（x）应用所述第一表格网络以产生多个第一表格输出 (u=E(f(w),g(w,s))来计算所述数据函数（f），所述多个第一表格输出（u）包括函数‑输出值(f(w))，所述函数‑输出值(f(w))对应于向所述函数‑输入值（w）应用所述数据函数(f)的结果，所述电子存储装置还存储第二表格网络，所述第二表格网络被配置成与所述第一表格网络合作以反击针对所述第一表格网络做出的修改，所述电子处理器被配置成获取用于所述第二表格网络的多个第二表格输入，所述第二表格输入包括所述多个第一表格输出（u）和所述多个第一表格输入（w;s）中的至少一个，并且所述电子处理器被配置成向所述多个第二表格输入应用所述第二表格网络，所述第二表格网络被配置成针对所述多个第一表格输出中的至少具体的一个 (f(w) 或g(w,s))验证未修改的第一表格网络是否能够从所述多个第一表格输入（w;s）中的给定的至少一个获取所述多个第一表格输出 (f(w)；g(w,s))中的所述具体的一个，所述第二表格网络产生包括被保护的函数输出(w’)的第二表格输出 (v=E(w’,s’))，在所述验证是成功的情形中所述被保护的函数输出等于所述函数输出(f(w))，以及在所述验证是不成功的情形中，所述被保护的函数输出(w’)不等于所述函数输出。

摘要： 在保持隐匿性的状态下高效地求聚合函数中使用的中间数据。比特分解部(11)生成将键属性比特分解并结合后的比特串的份额。组排序生成部(12)生成将比特串按升序进行稳定排序的第一置换的份额。比特串排序部(13)生成将比特串以第一置换进行排序后的排序完毕比特串的份额。标志生成部(14)生成表示组的边界的标志的份额。键聚合排序生成部(15)生成将标志的非按升序进行稳定排序的第二置换的份额。重复排除部(16)生成重复排除完毕键属性的份额。键排序部(17)生成将重复排除完毕键属性以第一置换和第二置换按顺序进行排序后的排序完毕键属性的份额。值排序部(18)生成将值属性以第一置换进行排序后的排序完毕值属性的份额。

摘要： 本发明公开了一种激活函数安全计算方法和Tanh函数安全计算方法，本发明为了保留原有的Sigmoid函数算法结构，采用随机参数的方式实现安全计算，解决了现有技术中将隐私保护深度学习算法中的Sigmoid函数替换为相应密码学友好的函数进行安全计算，改变了原有的算法结构，导致隐私保护深度学习算法性能变差的问题。

摘要： 本发明提供了一种三角函数和双曲函数扩展指令计算装置及处理器核，所述装置包括控制信号生成模块、特殊角度判别模块、存储模块、迭代模块以及输出选择模块。对三角函数和双曲函数扩展指令计算装置的控制信号进行独热码编码，由于独热码只有一位为1，避免了对funct3信号的二次译码，从而节省硬件扩展电路的资源消耗。

摘要： 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数，根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]]，包括：第一比较单元，生成第一比较结果[[c]]＝less_than([[x]],t1)；第二比较单元，生成第二比较结果[[d]]＝greater_than([[x]],t0)；第一逻辑计算单元，生成第一逻辑计算结果[[e]]＝not([[c]])；第二逻辑计算单元，生成第二逻辑计算结果[[k]]＝and([[c]],[[d]])或者[[k]]＝mul([[c]],[[d]])；以及函数值计算单元，计算份额[[σ'(x)]]＝mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

摘要： 一种秘密S型函数计算系统，将mapσ设为由表示S型函数σ(x)的定义域的参数(a0,…,ak‑1)和表示值域的参数(σ(a0),…,σ(ak‑1))(a0,…,ak‑1为满足a0k‑1的实数)定义的秘密批量映射，所述秘密S型函数计算系统由3个以上的秘密S型函数计算装置构成，从输入向量x→的份额[[x→]]，计算对于输入向量x→的S型函数的值y→的份额[[y→]]，所述秘密S型函数计算系统包含通过[[y→]]＝mapσ([[x→]])＝([[σ(af(0))]],…,[[σ(af(m‑1))]])计算份额[[y→]]的秘密批量映射计算单元，其中，f(i)是成为aj≤xij+1的j，0≤i≤m‑1。

摘要： 本发明提供一种高速且高精度地对归一化指数函数进行秘密计算的技术。根据份额([[u1]]，…，[[uJ]])来计算份额([[softmax(u1)]]，…，[[softmax(uJ)]])的秘密归一化指数函数计算系统包括：减法单元，计算份额([[u1‑u1]]，[[u2‑u1]]，…，[[uJ‑uJ]])；第一秘密批量映射计算单元，计算([[exp(u1‑u1)]]，[[exp(u2‑u1)]]，…，[[exp(uJ‑uJ)]])；加法单元，计算份额([[∑j＝1Jexp(uj‑u1)]]，…，[[∑j＝1Jexp(uj‑uJ)]])；及第二秘密批量映射计算单元，计算份额([[softmax(u1)]]，…，[softmax(uJ)]])。

摘要： 在秘密计算中快速计算指数函数。秘密指数函数计算系统(100)将[a]作为输入，计算[exp(a)]。最小值减法部(11)计算[a']:＝[a]‑μ。比特分解部(12)根据[a']，生成a'的高位u比特的比特表现[a'

摘要： 本发明公开了一种幂函数计算装置及幂函数计算方法，其中，装置包括：输入电路，用于接收第一输入信息；存储电路，用于存储指定幂函数查找表；第一判断电路，连接输入电路，用于判断第一输入信息是否处于预设区间内；移位电路，连接第一判断电路，用于在第一输入信息未处于预设区间内时，利用第一移位值对第一输入信息进行移位得到第二信息，第二信息在预设区间内；运算电路，连接移位电路及存储电路，用于使用处于预设区间内的第一输入信息或第二信息在指定幂函数查找表中进行查找得到查表结果，并利用查表结果及幂函数的指数进行第一计算获取第一输入信息的幂函数值。用以在数字电路中实现特殊幂函数的计算，并且输出结果精度高。

摘要： 本申请实施例公开了一种函数计算方法、计算装置及计算器，先对函数中的某一项进行转化，在对转换后的结果利用泰勒展开式进行快速计算，从而可以快速的得出函数中该项的结果，简化了复杂函数的计算过程，节约了计算耗时和功耗。