根的判别式

摘要： 一元一次方程与一元二次方程是两种基本的方程类型,其中一元二次方程是中考的重点与难点,学生对一元二次方程的解法、应用、根的判别式、根与系数的关系等比较关注,训练扎实,但是对一元二次方程的解学生容易忽略,认为已知一元二次方程的解,就是将一元二次方程的解代入方程求值,其实不然,关于一元二次方程的解的试题在不断翻新,难度也在逐步提升,出现了应用一元二次方程的解求最值,比较大小,判断线段的长,是不是方程的根,用换根法构造新方程,由一个一元二次方程的解求另一个一元二次方程的解等情况.

摘要： 随着义务教育改革的不断深入,关键能力的提升已经作为发展学生核心素养的重要成分,注重培养支撑学生终身发展、顺应时代变革的学科关键能力也逐渐成为教育常态.一元二次方程根的判别式是判别一元二次方程根的情况的重要工具,但是不少教师在实际教学时却只重视其工具性,忽略了知识的整体性及教学过程中对学生关键能力的培养.为使学生在数学推理和思维过程中发展知识、提高能力、提升素养,笔者从数学关键能力视角出发,积极探索问题链在教学实践中的应用.

摘要： 有关直线和双曲线的交点问题一直是中考的热点,探究一次函数和反比例函数的交点,是学生在学习反比例函数中常见的问题,常规的思路是将两个函数联立得到一元二次方程,根据所得方程根的判别式来判断交点的个数,举例说明:提出问题已知一次函数y=-x+8与反比例函数y=k/x(k>0)有交点,求k的取值范围.

摘要： 一元二次方程根的判别式和根与系数的关系是中考的重点考点之一,既可以单独出现,又可以在代数综合题、几何综合题和应用题中出现.可用它来判断一元二次方程根的情况,也可以用它来解决许多综合性问题.一、利用一元二次方程根的判别式,求参数取值范围一元二次方程根的判别式:Δ=b^(2)-4ac.根的判别式的正负性与根的个数的关系。

摘要： 与一元二次不等式相关的问题比较常见,其题型主要有三种:求解集问题、求相关系数问题以及恒成立问题.掌握常见题型和解题方法对同学们解答一元二次不等式问题有一定的帮助.本文结合3道例题,来谈一谈有关一元二次不等式问题的三种题型及其解法.一、求解集问题求一元二次不等式的解集问题是最为常见的,属于基础题,主要考查解不等式的方法和步骤.在求一元二次不等式的解集时,我们首先要利用一元二次方程根的判别式判断不等号左边的式子是否有解.

摘要： 一元二次方程的整数根问题涉及一元二次方程、整数的性质等多个知识点.它解法灵活多样,技巧性较强,是考试中同学们感到比较棘手的一类问题.若一元二元方程的两个根为整数,则其和差积仍为整数.运用这一性质就可借助根的判别式,根与系数的关系以及因式分解等知识,解答一元二次方程的整数根问题.

摘要： 一元二次方程中字母系数的求法,涉及的知识点很多,它与一元二次方程的定义、根的定义、根的判别式等都有着紧密的联系,是一元二次方程问题中的一个难点.为了帮助同学们提高解题效率,现对一元二次方程中字母系数的求解思路进行归纳说明,以供同学们参考.

摘要： 一元二次方程根的判别式揭示了根与系数之间的关系,有些数学问题常常可以通过构造一元二次方程,将原问题转化为讨论方程根的情形,然后灵活运用判别式很容易获解.

摘要： 最值问题是高考数学中的热点之一,经常会以选择题、填空题、解答题的形式出现.最值问题属于一类综合性问题,解答的方法有很多,如函数法、图象法、导数法、换元法等.本文重点介绍一下换元法在求解最值问题中的应用.一、整体换元法整体换元法常用于解答含有根式、绝对值、分式的最值问题.运用整体换元法求最值,需要用新的变量把代数式进行整体替换,使其变为只含有单变量的方程、函数、不等式,然后利用函数的图象、方程的根的判别式、不等式的性质等求得最值.

摘要： 初中电学中经常会遇到求最值的习题,许多同学解题时存在一定的困难,常感到无从下手。下面就举例谈谈如何巧用数学中一元二次方程根的判别式的知识来解电学中的最值问题,供同学们参考。

摘要： 本发明公开一种融合描述式和判别式建模的目标跟踪方法，包括以下步骤：1.t＝1，在第1帧图像中的被跟踪目标及其邻近背景上随机抽取多尺度小图像块集合并训练两对二类支持向量机和一类支持向量机作为被跟踪目标的模型；2.在第t+1帧图像中随机抽取多尺度小图像块集合并通过被跟踪目标的模型确定第t+1帧图像中小图像块属于被跟踪目标的置信度，用新一帧图像中小图像块的置信度及其中心坐标构造置信图；在置信图上用均值移动算法获得被跟踪目标在新一帧图像中的新位置；根据图像块置信度和被跟踪目标的新位置，对当前帧中的小图像块分类，并根据分类结果更新被跟踪目标的模型；3.若未到视频文件的结尾，递增t，返回步骤2；4.终止。

摘要： 本发明公开一种融合判别式网络和生成式网络的图像超分辨率方法，包括步骤：由包括超分辨率网络和梯度域变分自编码器网络的变分混合网络处理，超分辨率网络包括多个顺序连接的残差块RB所形成的残差网络，每个残差块RB依次包括基本卷积层、空间特征选择层SFS和空间特征变换层SFT；超分辨率网络通过一个卷积层从低分辨率图像ILR中提取浅层特征F0后，送到残差网络，根据梯度域变分自编码器网络输出的调制因子特征调制，提取深层特征，对残差网络输出的深层特征送入尺度提升网络尺度提升后，再经卷积后得重建图像ISR。本发明使合成图像更加逼真和具有丰富纹理。

摘要： 本发明公开了一种基于产生式和判别式结合的人体运动跟踪方法，主要解决现有技术中人体运动跟踪结果不准确的问题。其实现步骤为：建立人体骨架模型；预处理视频图像获得检测关节点；提取视频图像的bandlet2特征；输入提取的bandlet2特征使用双高斯预测出人体姿态；根据检测到的关节点初始化人体骨架模型；构建双高斯预测到的关节点与检测到关节点的2D和3D相似度函数；在骨骼长度约束下最小化相似度函数得到一组人体姿态；从得到的一组人体姿态中选择出与上一帧骨架欧式距离最小的状态作为当前帧的佳运动姿态。本方法与现有的人体跟踪方法相比，具有跟踪结果准确性高，稳定性高的优点，可用于医学治疗、体育训练、动画制作和智能监控系统。

摘要： 本发明公开一种混合生成式和判别式学习模型的图像语义标注方法，在生成式学习阶段，采用连续PLSA对图像进行生成式建模，并得到相应的模型参数和每幅图像的主题分布；再将这个主题分布作为每幅图像的中间表示向量。在判别式学习阶段，使用构造集群分类器链对图像的中间表示向量进行判别式学习，在建立分类器链的同时也集成了标注关键词之间的上下文信息。在标注阶段，给定一幅未知图像，通过自动提取视觉特征和连续PLSA的参数估计算法可获得其主题向量的表示；再使用训练好的集群分类器链对这个主题向量进行分类；最后，将置信度最高的若干语义关键词作为图像的语义标注。本发明的标注和检索性能优于当前大多数典型的图像自动标注方法。

摘要： 本发明公开了一种基于产生式和判别式结合的人体运动跟踪方法，主要解决现有技术中人体运动跟踪结果不准确的问题。其实现步骤为：建立人体骨架模型；预处理视频图像获得检测关节点；提取视频图像的bandlet2特征；输入提取的bandlet2特征使用双高斯预测出人体姿态；根据检测到的关节点初始化人体骨架模型；构建双高斯预测到的关节点与检测到关节点的2D和3D相似度函数；在骨骼长度约束下最小化相似度函数得到一组人体姿态；从得到的一组人体姿态中选择出与上一帧骨架欧式距离最小的状态作为当前帧的佳运动姿态。本方法与现有的人体跟踪方法相比，具有跟踪结果准确性高，稳定性高的优点，可用于医学治疗、体育训练、动画制作和智能监控系统。

摘要： 本发明公开一种融合描述式和判别式建模的目标跟踪方法，包括以下步骤：1.t＝1，在第1帧图像中的被跟踪目标及其邻近背景上随机抽取多尺度小图像块集合并训练两对二类支持向量机和一类支持向量机作为被跟踪目标的模型；2.在第t+1帧图像中随机抽取多尺度小图像块集合并通过被跟踪目标的模型确定第t+1帧图像中小图像块属于被跟踪目标的置信度，用新一帧图像中小图像块的置信度及其中心坐标构造置信图；在置信图上用均值移动算法获得被跟踪目标在新一帧图像中的新位置；根据图像块置信度和被跟踪目标的新位置，对当前帧中的小图像块分类，并根据分类结果更新被跟踪目标的模型；3.若未到视频文件的结尾，递增t，返回步骤2；4.终止。

摘要： 本发明公开了一种基于微量元素线性判别式分析的祖母绿产地判定方法，属于微量元素线性分析技术在珠宝行业领域中的应用，包括如下步骤：采取7组产地已知的祖母绿样品进行分类处理，将来自同一产地的祖母绿样品归为一类，利用X射线荧光光谱仪分别对每一组样品进行测试，得到每组样品的微量元素的数据；本方法使用X射线荧光光谱仪对样品直接测试，对样品的状态无特殊的要求，且为无损测试，保障了检测样品状态的多样性以及样品的安全性；每个样品只检测一个点，检测速度快，几分钟就能完成，有效提高了检测效率；利用X射线荧光光谱仪采集后的数据，无需进行数据处理，直接输入LDA文件中就可以得出对应结论，方便、快捷、准确。

摘要： 本申请公开了一种深度判别式目标跟踪方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，用于提高目标跟踪的鲁棒性和有效性。该方法包括：基于上一帧图像跟踪目标区域的中心位置，确定当前帧图像搜索区域；对搜索区域进行部件划分，获得第一整体部件和第一局部部件；基于第一整体部件的特征和各个第一局部部件的特征，使用各个部件对应的相关滤波器分别作用于各个部件，获得第一整体部件的相关响应图和各个第一局部部件的相关响应图；基于第一整体部件的相关响应图和各个第一局部部件的相关响应图，获得整体相关响应图；利用粒子滤波框架从整体相关响应图中采集多个候选跟踪目标区域，并将置信度最高的候选跟踪目标区域作为当前帧图像的跟踪目标区域。

摘要： 本发明公开了一种基于多模型融合的水下视频目标尺度空间判别式跟踪系统及方法，涉及水下机器人、视频目标跟踪领域，步骤包括：1、多传感器配准；2、采用基于YOLO检测模型和高斯混合检测模型的多模型融合检测算法对目标进行检测；3、输入尺度空间判别式跟踪器进行跟踪，获得所述目标的相对位置和尺度信息；4、计算目标在水下多传感器检测跟踪系统的位置信息和尺度信息；5、使用无迹卡尔曼滤波器对目标位置信息进行滤波，得到最终的目标状态和运动轨迹。本发明可提升深海复杂环境下，视频目标检测跟踪的准确性、稳定性和有效性。

摘要： 本发明提供一种判别式语言模型的模型调整方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取预训练的判别式语言模型和下游任务的训练数据集；响应于任务请求，根据所述任务请求的类型和所述训练数据集，对所述预训练的语言模型进行调整；其中，所述判别式语言模型是通过文本样本训练得到的。通过对判别式语言模型在不同的下游任务阶段进行模型参数的调整，消除判别式语言模型在模型预训练阶段与下游任务之间的差别，提高模型的整体效果。