向量知识

摘要： 由于向量模的坐标运算涉及“平方和”的结构形式,向量数量积的坐标运算涉及“积与和”的结构形式,所以利用向量知识可以求解相关代数问题.本文着重说明如何在适当变形、构造向量的基础上,灵活运用如下两个向量不等式,巧妙求解相关代数问题,旨在帮助学生理解、掌握向量不等式,并能够在解题中加以灵活运用.

摘要： 向量知识具有深刻的数学内涵、丰富的生活背景.向量是解决数学问题的基本工具,是沟通几何与代数的桥梁.本文从一个有趣的问题谈起.1象棋跳马例1在中国象棋中,"马"可谓有八面威风、八面玲珑."马"在一个恰当的位置可以有八种走法(图1),可谓神出鬼没!

摘要： 向量知识的学习不是一个孤立的状态,而是一个与其它知识紧密联结形成系统的过程.向量具有丰富的物理、数学背景,向量的缘起、发展、壮大和最终成体系,与数学理论和其它学科的发展进步相互推动,交错发展,这也促成我们的向量教学随机应变.

摘要： 向量是沟通代数、几何与三角函数的工具.向量知识是历年高考中的必考内容,与解析几何、三角函数、立体几何有密切的联系.在遇到一些较复杂的向量问题时,同学们可能难以快速找到解决问题的思路.本文将通过几个例题说明解决平面向量问题的三种基本方法.1平面向量问题的三种基本方法平面向量问题的三种基本方法,即几何法、基底法和坐标法.

摘要： 向量是高中数学学习的重点,不仅对于数学学习有益,在物理中也有重要的作用,向量与很多数学知识之间存在联系,涉及的基础知识十分复杂,是高中数学学习的难点问题.本文分析了向量的特点,总结高中数学向量的学习体会.

摘要： “平面向量基本定理”是人教A版必修4第二章第三节的第1课时,属于概念性知识,在向量知识体系中占有核心地位.在本节课之前,学生学习了向量的线性运算及“向量共线定理”,可以利用它与“平面向量基本定理”的升维类比关系引入课题.因此平面向量基本定理的研究综合了前面学习过的向量知识,同时又为后继的内容作了奠基,起到了承前启后的作用.

摘要： 平面向量是高中数学学习的重要内容,也是数形结合思想应用的典范,灵活性强、难度高,是高考数学命题的热点;在高三复习平面向量知识时发现学生碰到有关平面向量三点共线问题时,找不到解题思路,不知从何下手,学生感到困难并有畏惧心理.本文以运用平面向量三点共线来求解有关平面内点的轨迹、三角形面积、最值等问题,供大家参考.

摘要： 运用向量知识解题，方法新颖，运算简捷，是启发学生思维的有效途径之一．本文用向量法求解人教A版教科书中的习题．

摘要： 向量知识在高中数学中有着独特的地位,它是高中数学知识的一个独立知识点,与此同时还是许多其他知识点的解题工具.而对于向量知识的工具性研究探讨是高中数学知识的教学重要部分.本文就数学中向量知识的工具性进行研究解说,希望对于高中数学的教育事业提供一定的参考意义.

摘要： 本发明公开了一种基于形式向量的决策信息系统最简知识获取方法，该方法以决策形式背景为研究对象，定义了描述信息系统潜在知识的形式向量；引入粒度的思想，由粗到细求取不同粒度空间下的形式向量，并基于父子向量关系构建形式向量树，实现了规则获取过程的可视化；在获取最简规则的过程中，通过条件形式向量和决策形式向量的关系提取最简规则，简化了规则的判定过程；设定规则是否覆盖整个论域为终止条件，使得获取的每条规则之间不存在冗余，保证了规则个数最小且加快了算法的收敛速度；由于采用较少的规则，以及规则长度的最小化，使得本算法同时兼具了较高的识别率。

摘要： 本发明公开了一种基于向量标准化和知识蒸馏的图像分类方法，包括以下步骤：(1)构建并训练一个教师模型，所述教师模型采用深度卷积神经网络；(2)构建一个比教师模型小的学生模型，所述学生模型也采用深度卷积神经网络；(3)使用蒸馏损失函数对学生模型进行训练，在训练过程中，对学生模型和教师模型输出的概率编码向量进行标准化；(4)将待分类的图像输入训练好的学生模型，进行分类预测。利用本发明，能够在不引入额外参数及计算开销的情况下，提升学生网络的性能，提高图像分类精度。

摘要： 本发明实施例提供了一种构建专家知识向量模型的方法、装置及终端设备，其中，构建专家知识向量模型的方法包括：根据预设数量的成果文本，构建成果知识向量；依据预设数量的成果文本的时间信息及作者信息，确定专家‑成果集；基于成果知识向量及专家‑成果集，构建专家知识向量模型。本发明实施例提供的方法，构建了一种结合时间因素的专家知识向量模型，动态反映专家的兴趣变化，不仅保证了专家研究兴趣的时效性，而且提高了专家遴选的准确性，能够更好地满足专家遴选的要求。

摘要： 本发明涉及一种结合外部知识的文本向量检索方法，属于开放域文档检索应用技术领域。本方法旨在文本向量空间模型的框架中，引入语言本身的句法结构和词性信息来获得问题的子条件结构，将问题表示成若干个子条件，同时通过BM25算法召回文档来计算问题每个子条件的重要程度，为问题最终的表示提供额外的训练标签。本方法通过提取的子条件以及BM25算法引入的相应的权重分数来优化现有表示方法，最终达到提升文本向量方法检索性能的目的。本方法可以利用基于预训练的深度学习模型获得更好的表示能力和泛化能力，能够更好的建模问题和文档的语义信息，提升了开放域检索的检索质量。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱向量化推理通用软件缺陷模型建立方法，步骤1、数据获取与预处理，具体操作为：从数据源获得所有关于缺陷的数据，该缺陷数据至少包括缺陷ID、缺陷描述、不同缺陷之间的关系以及缺陷造成的结果，对不同缺陷之间的关系和描述信息进行预处理；步骤2、学习基于描述的表示，构建基于描述的表示hd；步骤3、学习基于结构的表示，构建基于描述的表示Es；步骤4、通过基于结构的表示Es和基于描述的表示Ed，构建最终的软件缺陷模型TransCat模型步骤5、进行TransCat模型优化处理。与现有技术相比，本发明实现的TransCat模型可以捕获关于常见软件弱点的文本和结构性知识，从而有效地支持软件弱点上的各种推理任务。

摘要： 本申请公开了一种知识图谱向量的确定方法、装置、终端设备和介质，属于计算机技术领域，该方法包括，获取各待处理实体的文本信息，并基于各待处理实体的文本信息，确定每一个待处理实体对应于每一个设定主题的主题分布概率，并基于主题分布概率，获得主题知识图谱，以及基于知识图谱和主题知识图谱合并获得的扩展知识图谱，分别确定每一个待处理实体的知识图谱向量。这样，基于文本信息确定的主题分布概率，获得主题知识图谱，并基于主题知识图谱对知识图谱进行了扩展，有效融合了文本信息和图谱结构信息，进而丰富了知识图谱向量的表示意义。

摘要： 本发明提供了一种知识图谱的向量表示方法。该方法包括：将知识图谱中的实体对、关系和实体对之间的多步关系路径表示为初始低维向量；利用间隔可变的损失函数训练实体对、关系和实体对之间的多步关系路径的低维向量表示的模型。利用本发明学习到的模型进行关系推理能够提高不同的知识图谱中的推理的精确度。

摘要： 一种获取知识点语义向量并根据该语义向量确定相关知识点的方法即系统，该方法中，首先，获取各个知识点的语义向量，将知识点的语义信息进行量化，通过数字化的方式来体现其语义特征，然后根据各个知识点的语义向量，确定知识点之间的相似度，根据该相似度的大小便能轻易的区分哪些是相关的知识点，根据需要来选择相关知识点的数量。该方式中将知识点的语义信息通过量化的方式来表示，然后通过数学运算的方式，来确定哪些知识点更相关，该方式计算简单方便，且能根据语义间的相关程度，得出相关知识点，具有更好的准确性，适用于相关知识点搜索、学习推荐、信息过滤等应用场合。

摘要： 本发明公开了一种利用知识向量嵌入的电磁目标分类方法，利用已知的电磁目标信息的数据，建立电磁目标的图结构，基于图神经网络，对每个电磁目标类别对应的图节点进行嵌入向量表示；采集电磁目标信号，对电磁目标数据进行短时傅里叶变换获取其时频数据，再对其进行预处理，作为用来训练卷积神经网络的样本；构建卷积神经网络，基于电磁目标类别对应的图节点的嵌入向量表示的结果，训练卷积神经网络，最后得到后续对采集的电磁目标信号进行分类识别的参考向量；利用得到的参考向量，对采集的电磁目标信号进行分类识别。本发明适用性强，将类别关系知识结合到网络训练中，解决了传统分类网络只适用于识别在训练集中出现过的类别的不足。

摘要： 本发明公开了一种蛋白质知识图谱向量化方法，该方法中，首先采集大量蛋白质知识库文本信息，通过实体检测、关系提取建立初步的三元组集合，再进行标准知识图谱建立，然后将三元组集合作为训练集进行向量化进而得到蛋白质向量。本发明的创新点在于创建并使用了一种能够将蛋白质文本知识转变为知识图谱并将蛋白质实体向量化的方法。本发明构建了向量化蛋白质知识图谱，同时展示出了建模过程和学习更新过程并给出了应用方法。