函数知识

摘要： 函数是贯穿高中数学的一条主线,是历年高考数学试卷中的一大重点考点.高考试卷中对函数与导数知识的考查一般占20多分,以“2+1”(两个小题,一个大题)为主,“函(数)”概重点知识,“导(数)”向高考的命题趋势与考查热点.破解此类函数问题时,要正确把握函数本质,让学生学会从最基本的数学概念出发去理解数学问题,从数学问题的本质去思考数学问题,用符合研究数学问题的一般方法去解决数学问题,形成并强化高效的数学解题思维,能够综合应用所学的函数知识来解决相应的问题.

摘要： 函数思想就是用运动和变化的观点,分析一个数学问题或实际问题中的数量关系,建立函数关系,从而运用函数知识解决问题的一种思想方法.运用函数思想来解决问题关键在于抓住变化过程中不变的规律和性质.一、函数思想解决规律问题一次函数(包括正比例函数)、二次函数和反比例函数等函数模型是我们探求规律型问题的有效工具.

摘要： 1 引言函数部分包括函数概念与基本初等函数,涉及函数的概念和图象、函数的表示方法、函数的简单性质、映射的概念、分段函数等,以及基本初等函数(指数函数、对数函数、幂函数等)的运算、概念、图象与基本性质 ,以及函数的零点、函数与方程,函数模型及其应用 等,是高中数学的基本知识之一,也是高考中的重要考点之一.下面结合2020年高考函数部分的常见考点加以真题剖析,以便高考考点早知道,函数知识全掌握.

摘要： 函数知识是高中的核心知识,也是高考试题的常考知识点之一.高考中不仅会考查常见的函数三要素,还会涉及函数的图像与性质、函数的应用、函数与方程等.下面以2021年的高考试题为例,追踪高考中的函数性质问题.

摘要： 一次函数、反比例函数专题复习的安排根据课程标准、考试要求和命题趋势,可概括为发现变量,构造一次函数、反比例函数解决问题两大目标.用函数知识解决实际问题的基本思路:问题情境→建立模型→解决问题一拓展应用.实际问题的叙述往往比较生活化,由文字、图像、图表等多种方式呈现.在数学化的过程中需先考虑确认常量和变量(或众多变量中找到关键变量),分别对照所学函数的特征建立函数模型.

摘要： 下面对函数的概念与性质中的易错点进行归纳剖析,希望帮助同学们突破这些易错点,牢固掌握函数知识,逐步培养正确的解题思维模式。

摘要： 在当今信息大爆炸的时代,面对复杂的、海量的、动态变化的数据,学生要学会处理数据,依据数据判断形势、研究问题.因此,教师在教学中要重视培养学生的数据分析能力,引入一些与实际相关的数据分析问题,引导学生对其进行分析、研究,以锻炼他们的数据分析能力.生活中有很多与函数知识相关的问题.

摘要： 函数知识贯穿于初中数学始终,是中考的必考知识,下面我们就一起走进“函数”的复习,为我们的中考保驾护航.一、平面直角坐标系与函数【课标要求】1.结合实例进一步体会用有序数对可以表示物体的位置;⒉理解平面直角坐标系的有关概念,能画出直角坐标系;在给定的直角坐标系中,能根据坐标描出点的位置、由点的位置写出它的坐标;3.在实际问题中,能建立适当的直角坐标系,描述物体的位置.

摘要： 高中物理和数学学科都是重点学科,物理知识和数学知识存在着大量的抽象内容,需要进行研究和分析,学生可以通过数学的函数知识和几何知识解答物理问题,优化高中物理的解题过程,提高解题效率.高中的不同学科之间存在着一定联系,数学作为高中的基础学科,在其他学科的教学中具有很大的作用.学科之间的融合能够提高学生对知识的应用能力和整合能力.

摘要： 新课程教育改革对新时期高中数学教学提出了新的要求,当前高中数学教学理念和教学方法较为陈旧,难以满足实际的教学需要,有待进一步完善。尤其是函数教学中,由于函数知识较为抽象,学生难以深入理解和记忆,即便掌握函数知识,但是在实际应用中过于死板,无法灵活整合所学知识,教学成效偏低。所以,需要针对函数教学中存在的问题尝试提出解决对策并予以实践,对于后续相关教学活动具有一定的参考价值。

摘要： 网络软件方向是高校网络工程专业一个重要的培养方向，但目前的网络软件类课程教学中仍存在诸多问题。指出函数是教学中的核心关键点,提出以此关键点为教学重点串联各个程序类课程并构建网络软件课程群,重点阐述教师在理论和实验课程教学中应该加强学生对函数部分的学习,更新课程内容,将函数贯穿于整个课程群.

摘要： 网络软件方向是高校网络工程专业一个重要的培养方向，但目前的网络软件类课程教学中仍存在诸多问题。指出函数是教学中的核心关键点,提出以此关键点为教学重点串联各个程序类课程并构建网络软件课程群,重点阐述教师在理论和实验课程教学中应该加强学生对函数部分的学习,更新课程内容,将函数贯穿于整个课程群.

摘要： 网络软件方向是高校网络工程专业一个重要的培养方向，但目前的网络软件类课程教学中仍存在诸多问题。指出函数是教学中的核心关键点,提出以此关键点为教学重点串联各个程序类课程并构建网络软件课程群,重点阐述教师在理论和实验课程教学中应该加强学生对函数部分的学习,更新课程内容,将函数贯穿于整个课程群.

摘要： 网络软件方向是高校网络工程专业一个重要的培养方向，但目前的网络软件类课程教学中仍存在诸多问题。指出函数是教学中的核心关键点,提出以此关键点为教学重点串联各个程序类课程并构建网络软件课程群,重点阐述教师在理论和实验课程教学中应该加强学生对函数部分的学习,更新课程内容,将函数贯穿于整个课程群.

摘要： 函数一直是高考的重头戏,函数的主干知识以及其综合应用是每年高考中的重点内容之一.题型既有灵活多变的客观性试题,又有具有一定能力要求的主观性试题,而且分值比较大.函数试题的设计往往围绕几个基本初等函数和函数的性质、图像、应用等方面进行,下面就通过对近五年高考理科数学试卷的研究,具体来看对于函数内容知识在高考中是怎样考查的.随着教育的不断发展，新课程改革不但在教材与课堂上有所体现，在高考试卷中也逐渐开始显现。考纲中的考查要求提到对数学基础知识的考查应占据比较大的比例，构成书学试卷的主题，但同时也提出了对数学思想方法、数学能力、应用意识、创新意识等的考查。在对函数的考查时也有所体现，通过对近五年考试卷的研究也可以发现函数考查的一些趋势。考查由单一向综合方向发展，试题的创新性不断增加，计算量和复杂程度在一定程度上有所减少。

摘要： 函数一直是高考的重头戏,函数的主干知识以及其综合应用是每年高考中的重点内容之一.题型既有灵活多变的客观性试题,又有具有一定能力要求的主观性试题,而且分值比较大.函数试题的设计往往围绕几个基本初等函数和函数的性质、图像、应用等方面进行,下面就通过对近五年高考理科数学试卷的研究,具体来看对于函数内容知识在高考中是怎样考查的.随着教育的不断发展，新课程改革不但在教材与课堂上有所体现，在高考试卷中也逐渐开始显现。考纲中的考查要求提到对数学基础知识的考查应占据比较大的比例，构成书学试卷的主题，但同时也提出了对数学思想方法、数学能力、应用意识、创新意识等的考查。在对函数的考查时也有所体现，通过对近五年考试卷的研究也可以发现函数考查的一些趋势。考查由单一向综合方向发展，试题的创新性不断增加，计算量和复杂程度在一定程度上有所减少。

摘要： 函数一直是高考的重头戏,函数的主干知识以及其综合应用是每年高考中的重点内容之一.题型既有灵活多变的客观性试题,又有具有一定能力要求的主观性试题,而且分值比较大.函数试题的设计往往围绕几个基本初等函数和函数的性质、图像、应用等方面进行,下面就通过对近五年高考理科数学试卷的研究,具体来看对于函数内容知识在高考中是怎样考查的.随着教育的不断发展，新课程改革不但在教材与课堂上有所体现，在高考试卷中也逐渐开始显现。考纲中的考查要求提到对数学基础知识的考查应占据比较大的比例，构成书学试卷的主题，但同时也提出了对数学思想方法、数学能力、应用意识、创新意识等的考查。在对函数的考查时也有所体现，通过对近五年考试卷的研究也可以发现函数考查的一些趋势。考查由单一向综合方向发展，试题的创新性不断增加，计算量和复杂程度在一定程度上有所减少。

摘要： 一种基于知识能量函数优化的膜蛋白三维结构预测方法，分别根据输入序列的多序列比对结果结合统计知识得到对残基距离的约束、根据输入序列的二级结构预测结果结合蛋白质结构数据库PDB中的已知结构，构建结构片段查询库、根据输入序列的残基接触预测结果计算知识基础的能量函数；然后在能量函数和残基距离约束的条件下对初始结构迭代地进行片段替换并得到若干候选结构；最后对候选结构进行筛选得到最终预测膜蛋白三维结构。本发明基于从头预测方法，使用多序列比对(MSA)、二级结构预测、残基接触预测等多项技术，具有操作方便，准确度高等优点。

摘要： 本发明公开了一种融合多损失函数及注意力机制的知识库问答方法，该方法将问题和候选答案作为输入，采用Bi‑LSTM、Bi‑GRU作为主要特征提取器，同时融入注意力机制，并使用两个损失函数对模型进行优化，通过采用计算损失值反向传播来更新模型参数，训练网络模型直至该模型收敛。经过网络的训练，最终将问题和候选答案映射到维数相同的特征空间上，并用问题和候选答案特征向量间的内积计算二者的语义相似度，同时利用候选答案之间的余弦相似度来扩大不同答案之间的差异性。通过在SimpleQuestions数据集上进行测试，体现了该模型具有较强的特征映射能力及较高的准确率，从而证明了本方法的优越性。

摘要： 本发明属于区块链应用技术领域，公开了一种链上结算数据的多类函数零知识审计方法、系统，通过区块链网络建立资产交易者、资产审计者、区块链排序节点、区块链普通节点四者之间的联系，资产交易者将加密的交易数据经过区块链排序节点的验证、打包成区块并链接在区块链普通节点的区块链上；区块链链上保存加密的交易数据但是公开可验证，使得资产审计者在隐私的前提下，对资产交易者的资产进行结算、利用多类函数进行零知识审计并生成资产结算审计报告。本方法实现了资产交易者隐私的良性保护。本发明从很大的程度上解放了人力，物力和财力，大大提升了资产结算审计的效率，具有很好的拓展性，实用性。

摘要： 本发明公开了一种基于知识增强的用户定义函数识别方法、装置及介质，包括：对用户定义函数的反汇编文本进行预处理和划分处理，获得训练数据集；对其操作码进行词嵌入，生成词向量；将词向量输入Transformer模型，获取经过初始预训练过的Transformer模型；对预设数量阈值的词向量进行遮罩处理；将所有词向量输入到经过初始预训练过的Transformer模型，输出词向量的编码结果并将其作为反汇编文本的编码特征信息，将统计特征转换为三通道的图像以获取反汇编文本的统计特征信息，并将统计特征信息和编码特征信息进行拼接，输入全连接神经网络中，得到用户定义函数分类模型。本发明实施例能够准确识别用户定义函数。

摘要： 本发明公开了一种内嵌物理知识的神经网络的损失函数自适应平衡方法，该方法用于计算流体力学，包括：步骤S1：构建神经网络；步骤S2：基于Navier‑Stokes方程建立流体力学模型，确定待求解的偏微分方程，初始化所述神经网络的参数，构造内嵌物理知识的损失函数；步骤S3：通过考虑每个损失函数的随机不确定性权衡多个损失函数，实现自动加权；步骤S4：获取最优矩阵参数和最优权重参数，得到所述流体力学模型的神经网络。由此，利用深度学习中的多任务学习似然方法，根据每个损失的随机不确定性平衡多个损失函数，实现训练过程中损失权重自适应，最后找到最优损失权重配置使得神经网络模型性能达到最优，以高效快速求解流体力学模型对应的偏微分方程。

摘要： 本发明提供了一种基于奖励函数引入先验知识的医学图像分割方法，包括如下步骤：获取公开的医学CT图像数据集；基于图像数据集，设计并得到奖励函数；在奖励函数中引入图像数据集中的CT图像的前景‑背景比引入，得到改进的奖励函数；在改进的奖励函数中引入先验知识实例的近似难度，得到最终的奖励函数；使用最终的奖励函数替换强化学习网络中的奖励函数，并进行强化网络训练，最后通过分割网络输出最终的分割结果图。本发明采用将外部先验知识引入到奖励函数的设计，使其朝着有益的方向极大地影响了模型学习的过程，图像中每个像素不仅考虑自身的状态，同时会考虑其它相邻像素的状态，并在约束方向上更新策略，分割结果与真实病变相似。

摘要： 本发明公开了一种基于知识增强的用户定义函数识别方法、装置及介质，包括：对用户定义函数的反汇编文本进行预处理和划分处理，获得训练数据集；对其操作码进行词嵌入，生成词向量；将词向量输入Transformer模型，获取经过初始预训练过的Transformer模型；对预设数量阈值的词向量进行遮罩处理；将所有词向量输入到经过初始预训练过的Transformer模型，输出词向量的编码结果并将其作为反汇编文本的编码特征信息，将统计特征转换为三通道的图像以获取反汇编文本的统计特征信息，并将统计特征信息和编码特征信息进行拼接，输入全连接神经网络中，得到用户定义函数分类模型。本发明实施例能够准确识别用户定义函数。

摘要： 一种基于知识能量函数优化的膜蛋白三维结构预测方法，分别根据输入序列的多序列比对结果结合统计知识得到对残基距离的约束、根据输入序列的二级结构预测结果结合蛋白质结构数据库PDB中的已知结构，构建结构片段查询库、根据输入序列的残基接触预测结果计算知识基础的能量函数；然后在能量函数和残基距离约束的条件下对初始结构迭代地进行片段替换并得到若干候选结构；最后对候选结构进行筛选得到最终预测膜蛋白三维结构。本发明基于从头预测方法，使用多序列比对(MSA)、二级结构预测、残基接触预测等多项技术，具有操作方便，准确度高等优点。

摘要： 本发明属于区块链应用技术领域，公开了一种链上结算数据的多类函数零知识审计方法、系统，通过区块链网络建立资产交易者、资产审计者、区块链排序节点、区块链普通节点四者之间的联系，资产交易者将加密的交易数据经过区块链排序节点的验证、打包成区块并链接在区块链普通节点的区块链上；区块链链上保存加密的交易数据但是公开可验证，使得资产审计者在隐私的前提下，对资产交易者的资产进行结算、利用多类函数进行零知识审计并生成资产结算审计报告。本方法实现了资产交易者隐私的良性保护。本发明从很大的程度上解放了人力，物力和财力，大大提升了资产结算审计的效率，具有很好的拓展性，实用性。

摘要： 本发明公开了一种融合多损失函数及注意力机制的知识库问答方法，该方法将问题和候选答案作为输入，采用Bi‑LSTM、Bi‑GRU作为主要特征提取器，同时融入注意力机制，并使用两个损失函数对模型进行优化，通过采用计算损失值反向传播来更新模型参数，训练网络模型直至该模型收敛。经过网络的训练，最终将问题和候选答案映射到维数相同的特征空间上，并用问题和候选答案特征向量间的内积计算二者的语义相似度，同时利用候选答案之间的余弦相似度来扩大不同答案之间的差异性。通过在SimpleQuestions数据集上进行测试，体现了该模型具有较强的特征映射能力及较高的准确率，从而证明了本方法的优越性。