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摘要第5-6页ABSTRACT第6-7页符号对照表第10-11页缩略语对照表第11-14页第一章绪论第14-20页研究背景第14-15页网络表示学习的研究现状第15-18页基于矩阵分解的方法第15-16页基于深度学习的方法第16-18页网络表示学习面临的挑战第18页本文的主要工作内容第18-20页第二章网络表示学习与相关工作第20-32页网络表示学习及其应用第20-23页网络表示学习定义第20-21页节点分类第21页链接预测第21页可视化第21-22页社区检测第22页推荐系统第22-23页知识图谱第23页特征哈希第23-24页深度学习第24-30页感知机第24-25页多层感知机第25-28页自编码器第28-29页孪生神经网络第29-30页基于深度学习的多任务学习第30-32页第三章基于特征哈希的网络表示学习第32-48页引言第32-34页模型框架第34-41页随机游走第34-37页构建关系矩阵第37-38页多核特征哈希第38-41页实验结果与分析第41-47页数据集第41页对比算法及参数设置第41-42页模型评估第42-43页链接预测第43-44页节点分类第44-46页参数敏感性分析第46-47页本章小结第47-48页第四章基于多任务的网络表示学习第48-62页引言第48-49页模型框架第49-54页模型结构第50-51页关系矩阵的构造第51-52页损失函数第52-54页算法第54页实验结果与分析第54-60页数据集第54-55页对比算法第55页参数设置第55-56页节点分类第56-58页链接预测第58-60页网络可视化第60页本章小节第60-62页第五章总结与展望第62-64页参考文献第64-70页致谢第70-72页作者简介第72-73页摘要第4-5页ABSTRACT第5页第1章绪论第8-39页课题背景及研究意义第8页氰根桥连的分子纳米磁体第8-16页氰根桥连的单分子磁体第8-14页氰根桥连的单链磁体第14-16页氰根桥连的自旋交叉化合物第16-29页基本概念第16-17页零维氰根桥连自旋交叉化合物第17-22页一维氰根桥连的自旋交叉化合物第22-24页氰根桥连霍夫曼型自旋交叉化合物第24-29页氰根桥连的电子转移化合物第29-38页基本概念第29页零维氰根桥连的电子转移化合物第29-36页一维和二维氰根桥连电子转移化合物第36-38页本论文的主要研究内容第38-39页第2章实验材料和测试方法第39-40页实验仪器和测试方法第39页主要实验药品第39-40页第3章三氰合铁(Ⅱ)构筑基元的合成与表征第40-46页引言第40页前驱体以及三氰合铁(Ⅱ)构筑块的合成第40-43页相关前驱体及配体的合成第40-42页三氰合铁[Fe~Ⅱ(R)(CN)_3]~(n-)(n=1,2)的合成第42-43页三氰合铁(Ⅱ)的晶体结构解析第43-45页本章小结第45-46页第4章基于氰根及Tpp的自旋交叉化合物的合成及表征第46-62页引言第46页化合物3-8的合成及表征第46-47页化合物3-8的合成第46-47页结果与讨论第47-61页化合物3-8的晶体结构及性质表征第47-61页本章小结第61-62页第5章基于氰根及Tpp的Fe~Ⅲ/Fe~Ⅱ普鲁士蓝类似物(PBAs)的合成与表征第62-71页引言第62页相关前驱体及化合物9-11的合成及表征第62-64页三氰合铁[Fe~Ⅲ(R)(CN)_3]~-的合成第62-63页化合物9-11的合成第63-64页结果与讨论第64-69页化合物9-11的晶体结构及性质表征第64-69页本章小结第69-71页结论第71-72页参考文献第72-77页攻读硕士学位期间发表的论文及其其它成果第77-79页致谢第79页

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在此,我也想提醒大家,以后在搬家过程中,一定要派人跟车,以免因自己的失误造成损失。澳门葡京pj竞彩足球胜平负二、眼科1.开诊范围:普通门诊、视光门诊和专家门诊(限号);2.眼科特殊检查及治疗限量开展(部分项目需预约),验光配镜正常开放;3.眼科急诊继续正常开诊,处理眼科急性感染、外伤、异物、视力急剧下降等疾病。

摘要第5-6页ABSTRACT第6-7页符号对照表第12-17页缩略语对照表第17-22页第一章绪论第22-30页引言第22-23页课题研究意义与目的第23-24页研究现状第24-28页论文主要研究内容及章节安排第28-30页第二章光学传输矩阵法透过散射介质实现聚焦成像理论分析第30-50页光学传输矩阵测量方法原理第30-42页散射介质的光学传输模型第30-35页光学传输矩阵的测量方法第35-39页光学传输矩阵的影响因素第39-42页基于光学传输矩阵实现聚焦与成像原理第42-46页基于光学传输矩阵实现透过散射介质聚焦的基本原理第42-44页基于光学传输矩阵实现透过散射介质成像的基本原理第44-46页基于光学传输矩阵实现聚焦和成像算法研究第46-49页直接求逆以及OPC理论推导第46-47页算法理论研究第47-48页算法理论研究第48-49页本章小结第49-50页第三章光学传输矩阵方法透过散射介质聚焦成像仿真研究第50-86页仿真估计空间光调制器的调制深度第50-55页空间光调制器简介第50-52页空间光调制器灰度-相位调制深度测量与矫正仿真第52-55页散射介质的光学传输矩阵测量数值仿真第55-66页三步相移干涉法与任意步相移干涉法第57-60页散射介质光学传输矩阵的构造第60-62页光学传输矩阵仿真测量结果讨论第62-66页基于光学传输矩阵方法仿真实现透过散射介质聚焦第66-79页透过散射介质的单点聚焦数值仿真第69-73页透过散射介质的多点均匀聚焦数值仿真第73-76页透过散射介质的涡旋聚焦数值仿真第76-79页基于光学传输矩阵方法仿真实现透过散射介质成像第79-84页透过散射介质的二值与灰度目标成像数值仿真第79-82页透过散射介质的运动目标成像数值仿真第82-84页本章小结第84-86页第四章光学传输矩阵法透过散射介质聚焦成像的实验研究第86-106页散射介质光学传输矩阵测量系统搭建第86-92页空间光调制器调制深度测量与矫正第86-89页氧化锌介质制备与平均自由程测量第89-91页散射介质光学传输矩阵系统实验装置第91-92页散射介质光学传输矩阵实验测量第92-96页三步相移干涉法测量散射介质光学传输矩阵第92-94页光学传输矩阵实验测量结果分析第94-96页基于光学传输矩阵实现透过散射介质聚焦第96-102页透过散射介质的单点聚焦实验第97-99页透过散射介质的多点均匀聚焦实验第99-101页透过散射介质的涡旋聚焦实验第101-102页基于光学传输矩阵实现透过散射介质成像实验第102-105页透过散射介质对二值与灰度目标成像的重建实验第102-104页透过散射介质的运动目标成像实验第104-105页本章小结第105-106页第五章散射介质光学传输矩阵应用延拓第106-118页任意步相移干涉法测量多波段散射介质光学传输矩阵第106-114页多波段散射介质光学传输矩阵聚焦数值仿真第106-112页多波段散射介质光学传输矩阵成像数值仿真第112-114页反射式散射介质光学传输矩阵测量与聚焦实验第114-116页反射式散射介质光学传输矩阵测量第114-115页基于反射式光学传输矩阵实现聚焦第115-116页本章小结第116-118页第六章总结与展望第118-120页全文总结第118-119页未来展望第119-120页参考文献第120-126页致谢第126-128页作者简介第128-130页摘要第5-6页ABSTRACT第6-7页符号对照表第11-13页缩略语对照表第13-16页第一章绪论第16-22页研究背景及意义第16-17页国内外研究现状第17-20页大气光学湍流的研究进展第17-19页基于机器学习估算大气光学湍流强度的研究现状第19-20页论文研究内容及结构安排第20-21页论文创新点第21-22页第二章基础理论介绍第22-34页大气湍流概述第22-25页大气湍流概念第22-23页大气折射率结构常数第23-25页大气光学湍流强度模型第25-32页边界层湍流第25-28页自由大气湍流第28-32页机器学习基本介绍第32-33页本章小结第33-34页第三章近地大气光学湍流参数化模型训练及验证第34-60页数据预处理与模型评估指标第34-38页数据预处理第34-36页模型评估指标第36-38页基于后向传播神经网络估算大气光学湍流强度第38-43页后向传播神经网络算法介绍第38-40页估算模型构建第40-41页结果与分析第41-43页基于支持向量回归机估算大气光学湍流强度第43-54页支持向量机算法介绍第43-50页估算模型构建第50-52页结果与分析第52-54页基于K-近邻估算大气光学湍流强度第54-58页近邻算法介绍第54-56页估算模型构建第56页结果与分析第56-58页三种估算模型对比分析第58-59页本章小结第59-60页第四章BP估算模型结合WRF模式估算近地大气光学湍流强度第60-74页基本介绍第60-65页气象参数数值模拟第65-71页模式参数设置第65-66页气象参数数值模拟结果第66-71页模拟气象参数结合BP模型估算大气光学湍流强度第71-73页本章小结第73-74页第五章总结与展望第74-76页主要研究内容总结第74-75页后续研究展望第75-76页参考文献第76-80页致谢第80-82页作者简介第82-83页

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