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关于系统工程的论述——钱学森

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简介：
《关于系统工程的论述》是钱学森先生对系统工程理论与实践的重要见解，全面阐述了其在国家建设、科技发展中的应用价值。 《论系统工程》——钱学森的文章是一篇不错的科普资料参考。

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  • 关于系统工程的论述——钱学森
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    《关于系统工程的论述》是钱学森先生对系统工程理论与实践的重要见解，全面阐述了其在国家建设、科技发展中的应用价值。 《论系统工程》——钱学森的文章是一篇不错的科普资料参考。
     
  • 关于系统工程的论述（修订版）——钱学森著作
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    《关于系统工程的论述（修订版）》是钱学森先生的经典之作，该书深入浅出地阐述了系统工程的基本原理与应用实践，全面反映了作者在系统科学领域的卓越贡献和深邃思考。 论系统工程（修订版）钱学森 扫描版 这段文字是为了纪念钱老而写的，内容介绍了《论系统工程》一书的修订版本，并指出这是钱学森先生的作品扫描版。
     
  • [关于系统工程（修订版）].钱学森.扫描版.pdf
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    《关于系统工程（修订版）》是由著名科学家钱学森编著的一本经典著作。该书详细阐述了系统工程的基本理论与方法，结合实际案例深入浅出地介绍了如何运用系统科学的思想和手段解决复杂问题。本书的修订版在原基础上进行了更新和完善，更加全面地反映了系统工程领域的新发展和新趋势。 钱学森大师的经典著作具有很高的学术价值，非常值得大家阅读。
     
  • 工程控制论（中文版）-钱学森
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    《工程控制论》是钱学森撰写的一部经典著作，系统阐述了控制论的基本理论及其在工程技术中的应用，对相关领域研究产生了深远影响。 钱学森是一位伟大的科学家，他的著作也非常出色。
     
  • 工程控制论 (英文原版) - 钱学森著.pdf
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    《工程控制论》是钱学森撰写的一部经典著作，本书英文原版深入探讨了控制系统理论与应用，对自动化、航空航天等领域产生了深远影响。 《工程控制论》（英文原版）是一本需要读者具备一定控制论基础的系统性著作，全面涵盖了控制领域的各种命题。作者是钱学森。
     
  • 工程控制论 上册（第三版）_钱学森_宋健
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    《工程控制论》上册（第三版），由钱学森与宋健合著，深入探讨了系统工程和自动化领域的理论基础及其应用，是该学科的经典著作。 《工程控制论（上册）》是钱学森英文原著《Engineering Cybernetics》的第三版修订本。原书曾获得中国科学院1956年度一等科学奖金。新版对前一版本中的文字、符号错误进行了修正和补正，全书共分为上下两册二十一章，上册包含十二章节的内容。 该书籍保留了原著的核心内容，并在叙述方式上保持并发扬了原有的特点：从浅入深地讲解知识，既强调物理概念的重要性也注重理论的严谨性。同时，《工程控制论（上册）》将一般性的、概括性的理论和实际工程技术经验很好地结合在一起，在探讨系统分析与设计问题时采用传递函数及状态空间描述方法并重的方式。 《工程控制论（上册）》对于自动化、无线电电子学、航天技术以及系统工程等领域的研究者和技术人员来说是一本非常有价值的参考书籍，同时也适用于相关专业的教学活动。
     
  • 工程控制论（下册·第三版）_钱学森_宋健
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    《工程控制论》是由著名科学家钱学森与宋健合著的经典著作，本书下册第三版深入探讨了系统工程和自动化领域的理论与应用。 《工程控制论（上册）》是钱学森英文原著《Engineering Cybernetics》的第三版修订本。原书曾在中国科学院1956年度科学奖金评选中荣获一等奖。本次新版对第二版的文字、符号等错误进行了修正，全书分为上下两册共二十一章，其中上册十二章。 本书保留了原有的基本内容和叙述方式，从浅入深地介绍工程控制论的相关理论知识，并兼顾物理概念与数学严谨性的结合。在系统分析和设计方面，书中既使用传递函数的方法也采用状态空间的描述方法进行讨论并相互补充。 《工程控制论（上册）》对于自动化、无线电电子学、航天技术及系统工程等领域的研究人员和技术人员来说是一本重要的参考书籍，并且也可以作为高等院校相关专业的教学辅助材料。
     
  • 首篇关于「课程学习（Curriculum Learning）」的综述论文
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    这篇综述性论文全面总结了课程学习(Curriculum Learning)领域的最新研究成果和理论进展，旨在为研究者提供该领域的一个全景概览。文章深入探讨了课程学习的基本原理、算法实现及其在机器学习任务中的应用案例，并分析其面临的挑战与未来的发展方向，是了解这一重要技术的入门佳作。 课程学习是一种机器学习训练策略，强调按照从易到难的顺序对数据进行训练。这种方法可以提升模型性能而无需额外计算成本，并可应用于图像识别、医学影像分析、文本分类及语音识别等任务中。其核心在于通过合理组织训练样本顺序，使模型更有效地学习复杂特征。 然而，实施课程学习策略存在挑战，如确定样本难易程度和加入更难数据的正确节奏（pacing function）。相关文献探讨了如何克服这些限制，并展示了不同领域的课程学习方法实现方式。文章构建了一个多视角分类体系并使用聚类算法来建立层次结构树，将发现的类别与该体系联系起来。 深度神经网络已成为广泛任务中最先进的方法，涵盖图像物体识别、医学成像、文本分类和语音识别等。研究重点在于构建越来越深的神经网络架构以提高性能。例如，Krizhevsky等人提出的CNN模型在ImageNet上达到15.4%的top-5错误率；而ResNet则通过更深层架构将这一比率降低至3.6%，并在过去几年中进化为适应新的挑战和提升性能。 课程学习策略之所以成功是因为它们使模型从简单样本开始，逐步引入复杂度更高的样本。这种方法模拟了人类的学习顺序——先掌握基础再深入研究，相比直接在复杂数据上训练更有效率地提升了模型能力。 文献表明作者们通过不同方式克服了排序问题和难度节奏的挑战：一些采用自适应方法让模型决定训练样本的难易程度；另一些则依赖于人工设计从简单到复杂的顺序。这些课程学习策略被应用于深度网络，增强了其泛化能力。 综述中提出了一种多视角分类体系，并通过聚类算法构建层次结构树来指导理解和应用课程学习。同时指出目前研究中的不足和未来的研究方向，如优化策略以适应更多任务、结合其他先进技术提升效率及效果等。这些探讨对推动该领域的发展具有重要意义。 总之，作为一种有效的性能改进策略，课程学习通过合理排序和教学节奏让模型逐步从简单到复杂样本中学习，有效避免训练初期的困难并提高准确率与泛化能力。尽管存在挑战，其在多种任务中的成功应用为未来研究提供了广阔前景和发展方向。
     
  • 关于学生选课系统的论文
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    本论文深入探讨了当前高校学生选课系统中存在的问题，并提出了一系列改进方案和技术优化建议，旨在提升用户体验和课程资源管理效率。 随着时代的进步，学生不再被强制性地上课，而是可以根据个人需求自主选择课程。因此，学生选课系统数据库应运而生。 该选课系统的数据库旨在为师生提供课程信息，一方面支持学生的个性化选课需求；另一方面则服务于教务员和系统管理员的管理需要。
     
  • 关于 AlexNet 的论文概述
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    本文对AlexNet的经典论文进行了综述，详细介绍了其网络结构、训练方法及在ImageNet竞赛中的优异表现，开创了深度卷积神经网络的应用先河。 二、论文笔记 （一）网络架构梳理 1. 卷积层 1（conv1） 2. 卷积层 2（conv2） 3. 卷积层 3（conv3） 4. 卷积层 4（conv4） 5. 卷积层 5（conv5） 6. 全连接层 1（fc1） 7. 全连接层 2（fc2） 8. 全连接层 3（fc3） （二）局部响应归一化（LRN） 1. 引入LRN层的原因在于它能够增强网络对输入特征的非线性处理能力，通过模拟生物视觉系统中的侧抑制机制来提升模型在图像识别任务上的表现。具体来说，在每个位置上，神经元之间的竞争关系有助于突出显著区域并减少不重要的背景信息影响。 2. 局部响应归一化（LRN）是一种用于增强网络鲁棒性的技术，通过调整相邻通道间特征图的激活值来实现。这一过程模拟了生物学中侧抑制现象的作用机制，在视觉处理过程中起到关键作用。当神经元接收到较强的输入信号时，它们会抑制周围其他神经元的活动，从而使得突出显著区域变得更加明显，并且有助于减少背景信息对识别任务的影响。