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整式的运算范文1
这种巧妙的求和法，实际是反序相加再求和. 大家虽然对这个故事耳熟能详，但常常忽视了这种方法在计算时的应用.下面举例说明，运用反序求和法的巧妙与简捷.
一、直接应用
例1 计算1+5+9+13+17+21+ …+2009+2013.
解：设S=1+5+9+13+17+21+ …+2009+2013.①
将等式①右边的代数式倒序书写，得到S=2013+2009+2005+…+9+5+1.②
①+②，得2S=2014×504，
所以S=1007×504=507528.
二、整体应用
例2 计算：a+（a+b）+（a+2b）+（a+3b）+…+（a+2011b）.
解：设S=a+（a+b）+（a+2b）+（a+3b）+…+（a+2011b）.①
反序变为S=（a+2011b）+（a+2010b）+（a+2009b）+…+a.②
①+②，得2S=（2a+2011b）×2012.
所以S=（2a+2011b）×1006=2012a+2023066b.
三、综合应用
反序相加后，各项值相同，因而能快速得出答案.有时，也可经过几次反序相加，再求出结果.
我们再回头看看这些复杂的计算题，因为有了“反序”这种方法，计算显得特别简单；反之，不用“反序”法，求和会非常困难. 而这种看似“简单”的方法其实来自我们早就熟悉的数学故事，只不过同学们忽略了对方法的提炼. 这也启示我们，在平时的生活中，要善于发现蕴含有数学思想、数学方法的素材；同时，在学习过程中，遇到不易解决的问题时，我们要象高斯一样，从多角度去想一想，或许也能找到一种奇妙的方法，使问题得以创造性地解决.
下面有一道中考题，同学们试试看.
（2012年湖北省黄石市中考题）“数学王子”高斯从小就善于观察和思考.在他读小学时就能在课堂上快速地计算出1+2+3+…+98+99+100=5050，今天我们可以将高斯的做法归纳如下：
令 S=1+2+3+…+98+99+100， ①
S=100+99+98+…+3+2+1. ②
①+②有2S=（1+100）×100 ，解得S=5050.
请类比以上做法，回答下列问题：
整式的运算范文2
根据《证券法》第一百四十九条的规定，证券登记结算采取全国集中统一的运营方式。证券登记结算机构章程、业务规则应当依法制定，并须经国务院证券监督管理机构批准。
这一规定表明，证券登记结算机构必须有自己的组织章程和业务规则。制定的章程和业务规则经过国务院证券监督管理机构的批准方可发生效力。
整式的运算范文3
关键词:运动目标检测;混合高斯模型;对称差分;阴影检测
中图分类号:TP391.41文献标识码:A
1 引 言
在视频监控中,常用的运动目标检测算法主要有背景差分法和帧间差分法｡大多数背景差分法主要讨论了如何建立一个稳定可靠的背景模型｡如Mittal等人提出了采用变带宽核密度估计法建立背景模型[1];Haritaoglu等人提出的采用最大值､最小值与最大帧间变化建立背景模型的W4算法[2];以及Stauffer等人采用混合高斯模型(MoG,mixture of Guassian)作为背景统计模型的算法[3]｡背景差分法通常能提取较为完整的前景信息,MoG等方法对于逐渐变化的背景也具有一定适应性;但是它对运动检测的敏感性与实时性不如帧间差分法｡而帧间差分法则是由两帧连续图像的差值得到运动物体的位置和形状等信息,能比较准确地检测到运动目标轮廓,它的实时性和对运动物体的敏感性比较高;但是由于运动目标上象素的纹理､灰度等信息比较相近,通常只能得到部分运动信息｡
运动目标检测是各种后续高级处理如目标分类､行为理解等的基础和关键｡为了实现对视频监控系统中的运动目标的精确检测,以满足其后续处理的需要,本文提出了一种将帧间差分法和基于混合高斯模型的背景差分法相融合的算法,并结合阴影检测､连通组件分析和形态学滤波等方法,能准确地分割出运动物体的边界｡
2 背景模型及其更新
2.1 背景模型
在视频监控系统中由摄像机输入的图像是由R､G､B 3个分量组成,它混合了色度和亮度信息｡区分色度和亮度信息能更好的描述物体,我们首先将输入图像由R､G､B空间转换到亮度､色度空间(s,r,g)｡其中亮度坐标s定义为[4]:
色度信息由R､G､B 的相对确定为
r､g､b称为色度坐标,并有r+g+b=1｡色度空间是二维的,只有两个色度坐标独立,我们选r､g作为色度空间坐标｡
固定摄像机输入视频图像序列为{1,2,…t,…},第t帧视频图像中像素X=(x,y)的输入信号为I(X,t)=(Is(X,t),Ir(X,t),Ig(X,t))｡这里采用混合高斯分布来描述背景模型｡设用来描述每个象素点Xt颜色的高斯分布共K个,K的值通常取3～5个｡则象素点Xt的概率函数可用式(1)表示:
其中:ωi,t是第i个高斯分布在t时刻的权值,μi,t,Σi,t分别第i个高斯分布在t时刻的均值和协方差矩阵,η表示高斯概率密度函数:
在亮度､色度空间(s,r,g)中,μi,t,Σi,t豢梢孕闯扇缦滦问:
计算技术与自动化2007年6月第26卷第2期唐宜清等:视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法各高斯分布按照优先级高低排列,优先级PRIi计算如下:
背景建模过程如下:
1) 初始化模型:用第一幅图像每点的象素值作为均值,给一个较大的方差､较小的权值｡
2) 模型学习:取背景场景图,将每个象素与该象素的已有的i(i
则I(X,t)与模型Pi匹配｡其中τ为正常数,是一个全局阈值,在这里我们取τ=2.5｡下标i表示第i个分布模型,下标j表示在(s,r,g)空间中的分量｡否则,且i
2.2 背景模型的更新
1) 权重的更新
2) 均值和方差的更新
对于未匹配的高斯分布,不予更新｡对于匹配的第i个高斯分布如下:
3 帧间差分
帧间差分是把当前帧与前一帧图像的像素亮度或者梯度值[5]相减,从而得到运动物体的位置与形状等信息,它对光照的适应性较强｡一个改进的方法是对称差分法,它采用三个连续帧取代两帧[6],能很好提取出中间帧运动目标的轮廓｡其基本算法如下:
1) 视频序列连续三帧源图像为I(X,t-1),I(X,t)和I(X,t+1),分别计算相邻两帧源图像的绝对差灰度图像D(t-其中,W是一个抑制噪声的窗口函数｡由于均值滤波会使图像模糊化,从而失去边缘信息,因此我们选用高斯滤波函数来抑制噪声｡
2)对D(t-1,t)(x,y)和D(t,t+1)(x,y)分别取阈值T1,以进行二值化,得到两个二值化图像B(t-1,t)(x,y)和B(t,t+1)(x,y)｡将B(t-1,t)(x,y)和B(t,t+1)(x,y)在每一个象素位置进行逻辑与操作,得到对称差分结果二值图像,计算公式如下:DS,t(x,y)
4 运动目标提取
4.1 阴影检测
在光照较强的情况下,检测出的运动物体会包含它的阴影,这会在很大程度上影响后续跟踪和识别的正确率,因此我们希望在检测阶段尽量消除阴影,以提高后续处理的正确率｡
阴影在图像中可以看作半透明区域[7]｡漫反射物体被阴影遮挡时其表面物理反射特性并没发生任何改变,只是光照度发生改变｡因此图像中阴影遮挡部分的色度(r,g)相对于背景没有发生变化,而亮度s相对背景增大或减小｡设t时刻图像中前景目标像素点集合为Σ,阴影部分像素点集合为Ζ,则:
Z={X|X∈Σ,m≤IS(X,t)μS(X,t)≤n且存在与X在(r,g)空间满足式(4)的背景分布模型}｡
其中IS(X,t)为像素点X在t帧取值,m为阴影导致的亮度最大衰减比率,n为阴影造成的物体亮度增大的最大比率,μS为背景物体没有阴影遮挡时的期望值｡用(r,g)空间与X匹配的各背景分布模型均值的加权平均值作为μS,即
其中ωi,tΩi,t为权重,Ωi,t=∑i∈Zωi,t,Z为在(r,g)空间与X匹配的背景分布模型的集合,M为集合Z中背景分布模型的个数｡
4.2 目标提取
为了从视频场景中精确地提取出运动目标,本文采取了如下六个步骤:
1) 由第2节所建立的背景模型,得到一个前景图像,记为DB,t(x,y)｡它可以获得比较好的前景信息细节,并且能克服背景场景缓慢变化的干扰｡
2) 由第3节的对称差分法,得到另一个前景图像DS,t(x,y)｡它能灵敏地捕捉到运动目标,并且可检测到比较准确的运动目标轮廓,检测的实时性强｡
3) 将1)和2)结合,在每一个象素位置将DS,t(x,y)和DB,t(x,y)逻辑“或”操作,可以得到一个完整､准确的前景图像Ft(x,y):
通过上述3步,在像素级低层次处理上我们得到了前景目标的像素点集合;随后须对这些集合作进一步的高层次处理,去除噪声才能完成目标提取｡步骤如下:
4) 按照4.1节中所述方法,除去Ft(x,y)中阴影部分的像素点｡
5) 采用开､闭运算等形态学滤波方法对Ft(x,y)进行滤波,抑制噪声｡
6) 利用区域标记和连通性分析计算各个变化的连通区域的面积,当某一区域面积大于给定阈值T2(即最小区域面积)时就认为背景图像有变化,并认为该变化区域就是检测到的目标范围;并删除含极少数像素点､不可能是运动目标的孤立区域,进一步消除噪声｡
5 实验结果与讨论
利用文中方法对一段320×240视频序列图像进行处理,在普通PC机(Intel Pentium 4 3.00GHz,256M)上能够达到每秒约11帧的速度,基本满足实时处理要求,结果如下图所示｡根据第2节所述,混合高斯模型的各初始值设置为:K=5,ω=0.05,σ=30,α=0.005,τ=2.5,其中,如果学习率取的比较小,适应环境变化的能力就低,只能适应缓慢的环境变化;如果α取的比较大,适应环境变化能力强,但容易受噪声影响,不够稳定｡这里根据经验调整为0.005｡对于对称差分阈值T1,如果设置过大,则可能会丢失掉一些运动信息;如果设置过小,则可能会引入一些额外的噪声,在这里设置为7｡最小区域面积T2设置为100｡
图1(a)是视频序列中的一帧源图像｡图1(b)是采用本文算法得到的背景图像｡图1(c)是由对称差分法得到差分图像,可以看出,虽然对称差分法能得到一个完整的运动轮廓,但却忽略了很多细节信息｡图1(d)是基于Stauffer等人的混合高斯模型得到的差分图像｡可以看到,它能得到较好的前景细节信息,但是受阴影的干扰很大;同时,由于噪声和背景扰动的影响图1(c)､图1(d)还含有一些非运动目标的噪声点｡图1(e)是利用本文算法得到的运动目标图像｡从结果图像图1(e)中可看到,本文算法可以得到精确完整的前景目标信息｡
6 结 论
整式的运算范文4
从去年开始，阿里巴巴在全国各地频繁举办云栖大会，不断地教育用户。到近期，摩根士丹利报告称，阿里巴巴的云计算业务阿里云其单独估值已经高达390亿美元。而全球最早投身云计算的亚马逊7月12日市值再创历史新高达到3557亿美元，超过伯克希尔哈撒韦公司跻身美国前五大公司。
今年上半年以来深陷舆论漩涡的互联网巨头百度继去年推出百度开放云之后，7月13日正式了2016百度开放云战略。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏表示，百度天生就是云计算公司。云计算已经不是简单的云存储以及计算能力的需求，大数据、云计算、人工智能三位一体才是真正的云计算。
巧合的是，在百度2016开放云战略此前不久，阿里巴巴云栖峰会（成都）、腾讯“云+未来”峰会也相继召开。昔日国内互联网领域三巨头BAT在云端的交锋已经不可避免，与阿里巴巴和腾讯相比，百度能否在云端后发先至呢？
三大智能平台
百度云计算事业部总经理刘炀正式智数大数据平台――天算，智能多媒体云平台――天像，以及智能物联网平台――天工，其中包含众多全新上线的行业解决方案和产品。三大智能平台，连同已有的云服务，共同构成了百度开放云成熟、完整的产品矩阵。
天算平台整合百度大数据服务和人工智能技术，提供从数据收集、存储、处理分析到应用场景的一站式服务，广泛适用于诸多行业场景，在生命科学、数字营销、日志分析、金融征信、智能客服等领域变现尤为突出。
随着传播媒介的演变，传播的方式也开始走向智能化，百度天像智能多媒体云平台通过人工智能、大数据的技术，增加互动时的用户体验。天像平台依托百度海量资源，提供了包括从文档到视频的多媒体处理服务；同时基于百度人工智能技术，开放百度在图像、语音处理的智能服务。
百度天工平台提供从设备端的SDK到接入、协议解析、设备管理、存储、数据等全栈产品，让企业和合作伙伴可以快速搭建一个满足行业诉求的物联网应用。万物互联的时代正在开启，然而行业之间的技术和产品天然存在着鸿沟，传统行业和互联网之间更是有着完全不同的技术栈和语言。对此百度天工智能物联网平台，深入行业，用行业的语言和行业交流，做更懂行业的物联网平台。百度天工的物接入服务是国内首个支持原生MQTT协议的公有云物联网服务，物解析服务是国内第一个支持工业Modbus协议的云服务，抹平行业技术鸿沟，降低传统企业上云门槛。
生态之争
伴随着云计算、大数据等技术愈发成熟，云计算已经跨越技术层面演变为生态之争，谁能获得更多合作伙伴的支持，已经成为最关键的竞争维度。
李彦宏表示，虽然大家一直认为是个toC的公司，但是其实百度在搜索领域有超过100万家企业，从去年开始全力发展O2O业务，又有超过200万家企业进入百度生态之中，对于企业级服务百度从来不陌生。百度开放云已经在各个领域陆续取得成效。
北京诺禾致源生物信息科技有限公司副总裁吴俊表示，诺禾致源使用百度智能大数据生命科学解决方案，有效解决了基因测序和生命科学研究海量的数据存储和分析需求。
百度智能多媒体云为业内知名的直播平台――全民TV提供了全方位的支撑，全民TV CEO李然表示通过百度开放云有效帮助平台降低延迟、过滤违法信息，提高了用户体验，大大降低了平台内容审核的成本。
太原铁路局和百度开放云合作，借助百度的云计算、大数据、人工智能和物联网技术平台打造集铁路、公路、航空为一体的智慧物流云平台。太原铁路局表示双方的合作将大大提升物流效率，助力传统物流行业的升级改造。
对于生态问题，刘炀表示希望通过技术输出，用科技的力量为更多的企业服务。百度希望通过技术、产品创新和行业形成紧密结合。同时在行业构建云计算生态，和合作伙伴共建生态，协同共赢，为面临升级转型的传统行业提供帮助支持。
殊途同归
无疑，以BAT为代表的互联网巨头都视云为未来，但是在具体策略上又略有不同。
刘炀表示，百度开放云将继续以三大智能平台为依托，不断创新，精益求精，将未来智能的触角延伸至360行。云计算是百度的战略，人工智能是云计算的未来。
百度首席科学家吴恩达表示希望通过人工智能帮助百度开放云用户。目前百度人工智能在图像识别、语音识别、机器学习平台和大数据领域拥有成熟的应用技术，吴恩达相信人工智能将像100年前的电力一样改变诸多行业。
在此前腾讯的“云+未来”峰会上，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾介绍了腾讯的云计算发展之路。腾讯云与业内其他云解决方案的不同是：腾讯云方案不是作为一个独立的业务来考虑的，而是作为整个平台战略去考虑。
整式的运算范文5
(讯)云计算领域投资中有太多真实的谎言，需要我们建立理性的分析逻辑：现实投资世界是大量的谎言当中包含着极少量真实。全局来看，投资真的与买彩票类似，中奖概率极低，不仅仅是中国A股，其实美股也是如赌场一般，很难轻易实现可观的投资盈利。我们从行业未来的发展趋势出发，是可以提高胜率，分清楚什么是真实，什么是谎言，而后积极参与到谎言破灭之前的阶段，坚定持有真实部分。我们希望能够梳理云计算和大数据行业发展逻辑，整理行业内技术、市场等各方面问题，从最简单的逻辑出发，找寻投资价值。
横看成岭侧成峰，云计算大数据一体两面：大数据指数式增长，逐步形成海量规模。为了应对海量增长，我们需要存储，处理这些数据，从这个角度而言，就是云计算；数据处理的结果有现实意义，被广泛应用，从做这个角度而言，就是大数据应用，因此，云计算和大数据是一体两面的表达，只是角度不同而已。
云计算=PC+网络，多层次服务相对应：云计算分为三个层面，分别是IAAS--PAAS—SAAS。PC分为三个层面：硬件--操作系统--应用软件。云计算的三个层面就是PC的三个层面加上网络。所谓IAAS就是网络硬件，所谓PAAS就是网络操作系统，所谓SAAS就是网络应用软件。本质上，云计算就是一台放大到极致的网络电脑。
理性分析，建立云计算和大数据行业投资逻辑：云计算和大数据行业一直被投资人所关注，行业投资核心问题大概有以下几类。1.公司投资云计算、大数据领域的前景判断；2.公司投资云计算、大数据领域后的价值判断3. IAAS、PAAS和SAAS投资机会；4. IAAS与PAAS、SAAS相比较的市场机会；5.关于私有云、混合云和公有云的安全和前景；6.关于云计算领域内小而美的公司成长空间。我们将从真实还是虚幻，短期还是长期两个方面进行细致分析，建立投资逻辑。
风险提示：行业估值高的风险，资本运作的风险。(来源：东吴证券 文/徐力 编选：中国电子商务研究中心)
整式的运算范文6
【关键词】初中数学 整式乘法
因式分解 教材分析
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2016）12A-0081-01
人教版数学八年级上册《整式的乘法与因式分解》是代数中的重要内容，对于学生后续学习分式、二次根式的运算和函数知识有着重要的意义，也是学习物理和化学不可或缺的重要知识基础。在教学时，教师要把握好一条主线，即整式乘法与因式分解的互逆结构；突出两个主题，即整式乘法的计算和多项式的因式分解；渗透三种数学思想，即转化思想、整体思想和数形结合思想，从而在夯实基础的前提下，使学生全面系统地理解和掌握知识，开阔学生的视野，提升学生的数学素养。
一、把握一条主线
《整式的乘法与因式分解》在旧版教材是作为两个单元呈现的，新教材将两者合为一章，主要是考虑了它们之间的互逆结构，这是贯穿本章教学的主线，教师要围绕这条主线展开教学，促进学生更好地理解和掌握知识。在本课教学中，教材为我们层层递进地设计了教学素材，幂的运算性质为整式乘法铺就了道路，使学生由原来“数”的运算过渡到“式”的运算，充分体现了由具体到抽象再到具体的认知过程。对于整式乘法中的一些特殊形式，教材以公式的形式单独提炼出来，显示出了它们的重要性。在整式乘法的基础上进行相反变形就可以得出因式分解，由此形成本章结构严密的逻辑体系。
如单项式乘以多项式，相反变形就可以得出因式分解的提取公因式法，例如计算2a（3a-4b），W生由结构自然想到乘法分配律，从而得出2a（3a-4b）=6a2-8ab，由此学生初步得出单项式乘以多项式的法则：用单项式乘多项式的每一项，再把所得的积相加。反过来，将6a2-8ab进行因式分解，学生能够找出多项式中的公因式为2a，由此也可以得出6a2-8ab=2a（3a-4b），这样也就相当于提取了多项式中各项的公因式，从而将多项式写成积的形式。在本单元中公式法是重点也是关键，让学生经历算式的计算或数与形的结合等方法记住公式的结构，对于整式乘法和因式分解都有其重要的意义，也为下一步学习奠定了良好的基础。在教学时明确互逆的主线，可以更好地突出知识的重点、难点和关键点，从而形成逻辑清晰的知识体系，使教学质量得到进一步提高。
二、突出两个主题
本章的两个主要内容就是整式的乘法运算和多项式的因式分解，在教学时教师要突出这两个主题，让学生把握住重点和关键，找出突破难点的方法，从而顺利完成本章的学习任务。教师可以引导学生从“数”的运算着手，通过类比数的乘法运算，探索出式的运算性质和法则，从而实现由“数”到“式”的顺利过渡。整式的乘法建立在幂的运算的基础上，因式分解是整式乘法的相反形式，因此在教学时要从幂的运算着手，让学生在熟练掌握幂的运算性质后再进行整式乘法的学习，然后再学习因式分解，这样就可以进一步提高学习效果。对于幂的运算性质，教师不仅要让学生掌握正向应用的方法，还要培养学生的逆向思维能力。例如，已知xa=2、xb=3，x2a-b=？学生在思考本题时就会想到指数中的式子应该怎么分？用到了哪一种运算性质？学生思考后可以得到x2a-b=（xa）2÷xb。在幂的运算性质的基础上，进行整式的乘法运算，可以让学生轻松地掌握代数式乘法的问题，进而通过等式的左右交换把握因式分解的本质，实现教学的跨越式发展。
三、渗透三种思想
在本章教学中，教师除了要让学生理解基础知识、掌握基本技能，还要渗透一些数学思想方法，如转化思想、整体思想、数形结合思想等，这样才能让学生在经历知识形成与发展的过程中，感悟其中蕴涵的数学思想方法，从而丰富学生的认知，培养学生良好的思维习惯。
如在教学多项式乘以多项式时，第一步可以转化为多项式乘以单项式，第二步再转化为单项式乘以单项式，最后转化为有理数的乘法与同底数幂的乘法，在这一过程中学生感悟了转化的思想和整体的思想，从而归纳总结出多项式乘法的法则。对于乘法公式的理解，教师要为学生呈现不同的方法，以激发学生思维的灵活性，如教师可以从“数”的角度引导学生用多项式乘法的方式计算并总结，也可以从“形”的方面借助于图形的面积得出公式，从而帮助学生积累丰富的数学活动经验。