函数试题

摘要： 一、试题呈现题目(2021届高三三校(广铁一中、广大附中、广外)期中联考试题第16题)已知函数f(x)=e^(x)+e^(x-1)+1/e^(x)+1/e^(x)-1+1,若f(a)≥e+1 e+3,则a的取值范围是.

摘要： 中考是对初中所学知识的一次运用和检验,也是衔接初中与高中课程学习的桥梁.函数的考查是中考数学试题的重中之重,所以对函数试题进行研究是很有必要的.贾丕珠教授将函数学习的认知过程分为以下6个层次:认识变量,实现由静到动的转变;认识变量之间的联系;运用函数表达式;理解函数的本质属性;掌握函数形式化描述;逐步深刻理解函数概念,形成整体对象[1].此认知过程着重于量的分析,本研究将着眼于函数概念的理解层面,以一道中考数学试题为例,运用SOLO分类评价法进行质性分析研究,以期激励教师对学生的学习认知过程进行多元评价.SOLO分类评价法是一种以等级描述为基本特征的质性评价方法,在国内外已经得到了广泛的应用[2].

摘要： 函数作为高中数学的绝对核心板块内容,在学习过程中总有很多同学对部分试题不敏感,做了错,再做又错。针对这种实际情况,笔者根据函数的主线剖析梳理了该部分的易错试题,并整理出了常见的错误类型,在此基础上给出正确答案,以帮助大家在今后的解题中学会避开陷阱与易错点,深刻理解函数试题的本质精髓,促进大家能力的发展。

摘要： 中考是对初中所学知识的一次运用和检验,也是衔接初中与高中课程学习的桥梁.函数的考查是中考数学试题的重中之重,所以对函数试题进行研究是很有必要的.贾丕珠教授将函数学习的认知过程分为以下6个层次:认识变量,实现由静到动的转变;认识变量之间的联系;运用函数表达式;理解函数的本质属性;掌握函数形式化描述;逐步深刻理解函数概念,形成整体对象[1].此认知过程着重于量的分析,本研究将着眼于函数概念的理解层面,以一道中考数学试题为例,运用SOLO分类评价法进行质性分析研究,以期激励教师对学生的学习认知过程进行多元评价.SOLO分类评价法是一种以等级描述为基本特征的质性评价方法,在国内外已经得到了广泛的应用[2].

摘要： 函数是高中数学的核心内容,是高中数学知识的一条主线,也是历年高考考查的重点。了解高考要求及近年来高考动态,熟悉并掌握各类函数问题的题型与解法,对同学们学习函数有着非常重要的意义。本文以2021年高考函数试题为载体,聚焦其考查方向,归纳提炼其题型和求解的通性通法,希望对同学们的复习备考能有所帮助。

摘要： —、试题呈现前不久偶遇任教初三的叶教师,她因学生难以理解一道二次函数试题而苦恼不已.尽管笔者一直在高中任教,但二次函数也是高中重要知识,因此特别关注.为何学生一直难以理解?叶老师因何苦恼?这是怎样一道试题?试题在平面直角坐标系xOy中,点C是二次函数y=mx^2+4mx+4m+1的图象的顶点.

摘要： 近年来,函数新题层出不穷.有时会在最后一问出现超越不等式的证明。本文结合实例对此类试题进行探索,洞悉命制路径,剖析解题策略.

摘要： 一、考查内容分析2020年高考数学试卷共有13份,每一份试卷都对函数知识进行了重点考查。二、试题分析1.函数图象的识辨例题1.[2020年天津卷第3题]函数y=4x/x2+1的图象大致为例题2.

摘要： 函数是高中数学的重要内容,贯穿高中数学学习的各个阶段,是高考的必考点.高考函数题型复杂多变,能否顺利解答相关函数试题,直接影响学生数学解题能力及数学成绩,因此,任课教师应立足高中数学教学实践,立足经典试题,做好解题技巧分析,使学生掌握不同函数题型解题方法,做到迅速、高效解题.

摘要： 函数是高中数学的重要内容,贯穿高中数学学习的各个阶段,是高考的必考点.高考函数题型复杂多变,能否顺利解答相关函数试题,直接影响学生数学解题能力及数学成绩,因此,任课教师应立足高中数学教学实践,立足经典试题,做好解题技巧分析,使学生掌握不同函数题型解题方法,做到迅速、高效解题.

摘要： 本发明公开了一种适用于虚函数和函数指针的静态函数调用图构建方法，其步骤包括：1获取源程序的中间代码；2获取中间代码中的关键信息，所述关键信息包括基本块顺序队列以及虚函数相关信息；3基于所述关键信息，对所述中间代码进行模拟执行，分析出所述中间代码中的函数调用指令调用的实际函数，同时记录下函数调用关系；4根据所述函数调用关系，构建出静态函数调用图。本发明能够全面的分析出虚函数、函数指针调用以及线程创建关系，而且能准确的分析出复杂的函数指针调用，从而能更好的帮助程序开发人员理解程序，同时提升依赖于函数调用图的静态分析方法的准确性。

摘要： 本发明涉及一种基于试题关键字相似性的试题库中的试题去重方法，首先对试题进行中文分词得到的分词结；判断分词结是否为关键词，若是则将其加入试题与关键字的关系数据库；然后采用内积计算试题与关键字的关系数据库中任意两个待检测试题之间的相似度；其次判断两个待检测试题是否为非相似试题，并将相似的试题加入重复试题关系数据库；再次根据相似度条件，从重复试题关系数据库中查找出重复试题列表；最后管理人员通过看重复试题列表进行重复试题确认，人为判断试题是否重复。本发明对试题的题干、试题候选项和试题答案进行中文分词，针对切词后的分词进行分析，从而深入分析试题，以便去重更加精准。因此，本发明可以广泛用于试题去重领域。

摘要： 本发明提供一种高速且高精度地对归一化指数函数进行秘密计算的技术。根据份额([[u1]]，…，[[uJ]])来计算份额([[softmax(u1)]]，…，[[softmax(uJ)]])的秘密归一化指数函数计算系统包括：减法单元，计算份额([[u1‑u1]]，[[u2‑u1]]，…，[[uJ‑uJ]])；第一秘密批量映射计算单元，计算([[exp(u1‑u1)]]，[[exp(u2‑u1)]]，…，[[exp(uJ‑uJ)]])；加法单元，计算份额([[∑j＝1Jexp(uj‑u1)]]，…，[[∑j＝1Jexp(uj‑uJ)]])；及第二秘密批量映射计算单元，计算份额([[softmax(u1)]]，…，[softmax(uJ)]])。

摘要： 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数，根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]]，包括：第一比较单元，生成第一比较结果[[c]]＝less_than([[x]],t1)；第二比较单元，生成第二比较结果[[d]]＝greater_than([[x]],t0)；第一逻辑计算单元，生成第一逻辑计算结果[[e]]＝not([[c]])；第二逻辑计算单元，生成第二逻辑计算结果[[k]]＝and([[c]],[[d]])或者[[k]]＝mul([[c]],[[d]])；以及函数值计算单元，计算份额[[σ'(x)]]＝mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

摘要： 一种秘密S型函数计算系统，将mapσ设为由表示S型函数σ(x)的定义域的参数(a0,…,ak‑1)和表示值域的参数(σ(a0),…,σ(ak‑1))(a0,…,ak‑1为满足a0k‑1的实数)定义的秘密批量映射，所述秘密S型函数计算系统由3个以上的秘密S型函数计算装置构成，从输入向量x→的份额[[x→]]，计算对于输入向量x→的S型函数的值y→的份额[[y→]]，所述秘密S型函数计算系统包含通过[[y→]]＝mapσ([[x→]])＝([[σ(af(0))]],…,[[σ(af(m‑1))]])计算份额[[y→]]的秘密批量映射计算单元，其中，f(i)是成为aj≤xij+1的j，0≤i≤m‑1。

摘要： 本发明公开了一种适用于虚函数和函数指针的静态函数调用图构建方法，其步骤包括：1获取源程序的中间代码；2获取中间代码中的关键信息，所述关键信息包括基本块顺序队列以及虚函数相关信息；3基于所述关键信息，对所述中间代码进行模拟执行，分析出所述中间代码中的函数调用指令调用的实际函数，同时记录下函数调用关系；4根据所述函数调用关系，构建出静态函数调用图。本发明能够全面的分析出虚函数、函数指针调用以及线程创建关系，而且能准确的分析出复杂的函数指针调用，从而能更好的帮助程序开发人员理解程序，同时提升依赖于函数调用图的静态分析方法的准确性。

摘要： 提供产生哈希函数的哈希函数系统及其方法。该系统包括消息接收装置，用于接收要计算其哈希值的消息；消息划分装置，将消息接收装置所接收到的消息划分为预定大小的消息块；多个压缩函数装置，每一个压缩函数装置由至少两个串行步函数装置列并行地构成，接收无符号常量作为初始链接变量和接收经消息划分装置划分出来的预定大小的消息块作为密钥，通过该至少两个串行步函数装置列进行迭代运算并将迭代运算结果与初始链接变量相加以输出链接变量；以及哈希函数级联装置，用于将最后一个压缩函数装置所产生的链接变量级联起来，作为消息接收装置所接收到消息的哈希值。并行步函数装置列相互作用，能够提供更高的安全性，可以完全抵抗普通攻击方法。

摘要： 本发明公开一种正交基底气泡函数要素数值分析方法及其装置，首先，通过第1取得部(202)取得分析对象的已知分析物理量(S401)。接下来，通过第2取得部(203)，取得各个要素的要素等级的匹配质量行列式(S402)。接下来对每一个要素积分气泡函数(S403)，并将步骤S403中积分得到的值代入到各个要素的要素等级的匹配质量行列式中，由此得出各个要素的要素等级的对角质量行列式(S404)。接下来，通过各个要素的要素等级的对角质量行列式的总和(合并)，计算出分析对象全区域的对角质量行列式(S405)。之后，计算出该对角质量行列式的逆行列式(S406)，根据分析对象的已知分析物理量、分析对象全区域的对角质量行列式、及其逆行列式，对分析对象的动作进行分析(S407)。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开一种基于属性探索的试题隐含知识属性关联挖掘及相关试题推送方法及系统，该方法包括：构建学生对错误题目集合的形式背景：对学生题目作答记录源数据进行预处理，之后结合标注的题目中所包含的知识属性集合，过滤出学生的错误应答信息；使用属性探索知识属性挖掘算法对当前形式背景进行探索，得到通过任一学生错误应答信息得出的知识属性蕴含关联集合与非冗余试题集合；利用概念格相似度分析计算试题之间的相似度，寻找含有与练习错题相似知识点的题目，选择满足阈值最近似的若干个相关试题进行推送。本发明解决了传统分析模式中学生模糊判断缺失属性带来的弊端，能够为学生提供针对性试题推荐。