束調整演算法
Ⅰ 大燈光束如何調整
分前大燈垂直光束和水平光束的調整。 前大燈垂直光束的調整。將空車放在平坦場地上，在駕駛室內乘坐一名駕駛員，使車前部對幕牆保持一定的距離（正面相對10米）。接通大燈開關，大燈置於遠光位置。調整時以一隻燈為單位調整，首先遮蔽其他大燈，然後擰動上下左右光束調整螺絲，使主光束（光度最高點）處於規定高度，其規定高度為前大燈中心線距地面高度的80%。 水平光束的調整：接通前大燈遠光，前大燈光束的照射最強點水平位置應為左燈光束（右燈光束）向左或右側偏不得大於10cm。如果不符合規定，調整前大燈的調整螺釘，使之達到規定要求。
Ⅱ 淺談非線性無約束最優化問題的幾種演算法 詳細�0�3
當前我國高校學生幹部社會 角色扮演問題研究韓 強（ 陝西理工學院， 陝西 漢中 723001） 【摘要】當前高校學生幹部角色發生了異化， 導致這一結果的原因除了社會不良風氣， 特別是「官場文化」的影響外， 還有高校自身管理的漏洞。而恢復「五員」的社會角色， 無疑已成為當前高校不容忽視的一項重要內容。 【關鍵詞】學生幹部； 社會角色； 異化； 五員 【中圖分類號】C913 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-996X（ 2009） 02-0174-02 高校學生幹部一般包括各級共青團幹部、學生會幹部、 往往從社會生活中可以找到原型。不論是一些機關的拉關班委會成員以及各類學生社團負責人等。這支隊伍是學生中 系、買官， 還是社會強勢群眾的以勢壓人、以權代法； 不論最活躍的群體， 不僅是學生輔導員、班主任的得力助手， 更 是一些領導幹部的脫離群眾， 還是某些行政機關中的人浮於是教師和廣大學生之間溝通的橋梁和紐帶， 在校園文化建 事、效率低下， 社會不良風氣的影響是學生幹部社會角色異設， 校風學風建設， 大學生自我教育、自我管理、自我服務 化的最主要因素。等方面起著非常重要的作用。在新的形勢下， 重視學生幹部 其次， 理論教育的折扣化。在許多高校中都有「兩隊伍建設， 提高學生幹部的綜合素質， 是進一步加強和改進 課」、學生幹部培訓班、團校以及黨校等理論教育陣營， 而大學生思想政治教育、實現人才培養目標的重要環節和突破 且針對學生幹部的各種理論學習班也不少， 每次培訓學習的口。 學生幹部有很多， 結業後還要寫思想匯報、學習感悟等。形式上看很完備， 但事實上學生幹部很多都抱著「沒意思」、一、學生幹部的異化現象當前， 學生幹部的社會角色出現了異化現象。這里的異 「混張結業證」等思想參加培訓班， 在理論認識上的提高幾化， 是指違背學生幹部性質本身的角色變異。具體來說， 主 乎為零。例如： 據調查， 某校召開學生幹部理論培訓班後不要有以下五種角色。 久， 在一年級參加培訓的十名團支書、班長中， 有七人不能校園官僚派。學生幹部中有相當一部分人「官本位」十 准確表述「三個代表」重要思想的內容； 某系十一名主要學足， 將學生幹部的級別看成是「官」的台階， 為了獲取更大 生幹部中， 有七人不能完整表述黨的性質。的官階， 而廢盡心思。據二十一世紀人才報報道： 南方某高 再次， 學生幹部自我優越感的膨脹化。學生幹部作為客校「為了爭奪學生會主席的位置， 有學生不惜花費1萬元以 觀上的校園強勢群眾， 不論是在機會的取得上， 利益的分配上的血本」。而類似的拉選票、請客送禮、暗箱操作、排除 上， 還是組織資源的獲取上， 支配權力的空間上， 等諸多方異己等司空見慣的現象也活生生的證實了官僚派的存在， 其 面都與普通同學存在著明顯的優勢。在這一群體中， 職責不影響極其惡劣， 不但嚴重擾亂了學生幹部的正常工作秩序， 同的學生幹部的權力支配空間， 地緣、人緣優勢也不大相而且影響了校風、學風。 同。這樣， 學生幹部容易產生一種優越感， 這種優勢感， 超利益優先派。在高校中， 學生的管理很大程度上屬於自 出了自己的職責區域， 變成了對權力資源的崇拜， 並最終導我管理， 學生幹部在客觀上起到了老師與學生的橋梁作用。 致官僚化社會角色。同時， 由於學生幹部這一身份， 學生幹部得以獲取信息靈敏 最後， 學生幹部管理中的考核機制、激勵機制、懲處機化， 交際廣泛化， 渠道多元化等客觀上的優勢， 從而在利益 制的不健全。高校中的學生幹部群體是一個規模龐大的體分配上與獲取上呈現出優先化。例如： 學生幹部身份本身就 系， 其組織結構一般是金字塔型， 其管理上一般都有明確的是就業的一張優勢牌， 是報考公務員的主要因素之一； 有的 規章制度。但是在諸多的規章制度中， 卻很少有完善的考核學生會主席一年能凈賺幾萬元； 學生幹部有很多拋頭露面的 機制、激勵機制、懲處機制。在日常的工作中， 無法衡量學機會， ……我們並不反對學生幹部正當利益的取得， 但構成 生幹部工作的效果。導致干好乾壞一個樣， 干與不幹一個利益優先群體的功利化現象卻有悖於學生幹部服務同學、顧樣， 無法調動學生幹部， 特別是基層學生幹部的工作積極全大局的初衷。 性， 使一些學生幹部的「靠山」思想、「無所謂」思想的滋強勢集團派。與普通學生相比， 學生幹部群體應該算是 長， 無法在普通同學中樹立與提高學生幹部「先進分子」的強勢群體， 特別是在高層。這不僅僅是因為他們的幹部身份 形象和影響力。在客觀上造成了概念性影響力， 更重要的是他們客觀上擁有 三、學生幹部的正確角色一定可支配性權力資源， 上層交際的地緣優勢和接觸面的人 異化的社會角色是嚴重影響學生幹部發展和學生公共活緣優勢。與普通學生相比， 他們常常依靠權力優勢、地緣優 動正常開展的潛在威脅。作為一名幹部， 就要顧全大局， 樹勢和人緣優勢等， 對他人施加影響， 獲取個人利益優先化。 立正確的社會角色觀， 扮演正確合理的社會角色， 那麼， 在脫離群眾派。我們黨在長期的革命斗爭中總結出一條寶 高校校園中， 學生幹部究竟應扮演何種社會角色呢？ 我認為貴的革命經驗——群眾路線， 即「從群眾中來， 到群眾去， 應該是「五員」角色。一切依靠群眾， 一切為了群眾。」作為高校的學生幹部， 要 政策的宣傳員。學校的各項政策、規章制度往往需要通成功起到承上啟下的作用， 基點就是將群眾路線貫徹到學生 過學生幹部傳達給其他學生， 從而保證政策、規章制度的落工作中。可在現實中， 有一部分學生幹部往往忘記了這一 實。點， 高高在上， 只知道布置、安排， 而不知道身體力行， 不 信息的聯絡員。把上級的指示和老師的安排傳遞給學知道與普通學生打成一片。無形中就助長了官僚習氣， 影響 生， 把學生的意見、建議和想法匯報給上級和老師， 真正在學生幹部的威信。 師生間架起一道橋梁。「無過即功」派。「無過即功」派又叫消極應付派。指 活動的運動員。學生作為中間橋梁， 擔負著活動的組織的是一些學生幹部對自己的職責不負責任， 消極被動的干工 工作， 經常扮演的是「教練員」。實際上， 學生幹部身體力作， 搞活動， 這樣的學生幹部在基層學生幹部群體中為數不 行， 不僅能夠提高效率， 拉近「干群」關系， 同時也將進一少， 特別是班級中除團支部書記、班長以外的學生幹部， 表 步提高學生幹部的綜合素質。現的比較突出。這樣的社會角色， 短期內看不到實質性危 學生的服務員。作為學生中的積極分子、優秀分子， 學害， 但長此以往， 必然導致不負責任、消極等「官僚主義」 生幹部有責任也有義務服務於廣大同學， 不應該去片面的計病的流行。所以， 不論是哪一層級的學生工作負責人都要警 較個人得失， 也不能帶著強烈功利化色彩去擔任學生幹部，惕這種「無過即功」的消極思想的蔓延。 正如唐太宗所言「水能載舟， 亦能覆舟」。只要你切實為同學服務了， 學生就會支持你的工作。 二、學生幹部異化的原因上文中我們列舉了學生幹部社會角色異化， 那麼導致這 學風、校風的駕駛員。古語有雲： 「其身正， 不令即些角色出現的原因究竟是什麼呢？ 顯然， 不僅僅是學生幹部 行； 其身不正， 雖令不從。」高校的學生幹部， 要率先遵守的個人素質問題， 而且是社會環境， 管理機制等多因素的共 校紀校規， 加強自身學風、工作作風、生活作風的建設。學同作用。具體來說， 有以下四個方面： 生幹部是學校眾多學生中的精英分子， 代表了學生的風貌，首先， 社會不正之風的影響。置身空前開放的社會， 我 代表了學校的形象。們不能將大學與社會割裂開來， 大學不是空中樓閣， 校園小 學生幹部是高校學生管理工作中的一支重要的力量， 重社會， 社會大校園。事物是普遍聯系的， 校園中的不正之風 視和加強高校學生幹部隊伍建設關繫到高校的穩定和發展。（） 下轉176頁下點， 並在一定程度上具有二者的優點， 是無約束最優化演算法 一、數學模型中最為有效的方法之一。在一定條件下， 演算法具有二次終止性、整體收斂性和超線性的收斂等性質。三、數學試驗它的含義是求目標函數 在 維空間 上的最小值， 即 分別用本文所介紹的最速下降法、Newdon法、共軛梯求 使對於任意 的都有 。 度法、擬Newdon法求解去約束最優化問題：二、演算法的介紹 1、最速下降法基本思想： 從某一點 出發， 選擇目標函數 的負梯度方向作為每一步的搜索方向， 以利於盡快達到極小點。 下面我們對這四種演算法的計算過程和結果給予簡單的介特點： 的負梯度方向， 僅僅 在點的鄰近才具有使 紹。函數下降最快的性質， 而對於整個求最優解的過程來說就不 最速下降法：是這樣的。在一定條件下， 最速下降法是線性收斂的， 收斂 具體迭代過程見表1 速度較慢。當初始點 離最優點 較遠時， 一般來說下降 表1 較快， 效果較好， 在求最優解的前期， 使用最速下降法是有利的。 2、Newdon法基本思想： 從某一點 出發， 利用目標函數 在迭代點 處的二次Taylor展開去近似目標函數， 然後精確求出這個二次函數的極小點， 以它作為目標函數極小點的近似值。特點： 在一定的條件下， 當初始點 充分接近極小點時， 有很快的收斂速度， 但是局部收斂的。如果 正定且初始點適合時它是總體收斂的， 但當初始點遠離局部極小點時， 可能不正定， 也可能奇異， 這樣產生的 可能 由表1可以看出當第5次迭代後的精度為 ，不是下降方向。 前後兩次最速下降法的搜索方向是相互垂直的。 3、共軛梯度法 Newdon法：基本思想： 它是一個典型的共軛方向法， 它的每一個搜 索方向都是互相共軛的， 而這些搜索方向 僅僅是負梯度 ， 與上一次迭代的搜索方向 的組合， 然後沿 方向進 行最優搜索。特點： 從理論上來說， 對於目標函數是正定二次函數， 利用共軛梯度法求最優解， 在 步以內必可達到極小點 ， 它具有二次終止性。但在實際的計算當中， 由於計算 取初始點誤差等因素的影響， 導致經過 步迭代沒有得到滿足精度要 ， 求的解， 或者說目標函數沒有進入一個正定二次函數的區域， 此時搜索方向應重新開始， 即將 作為新的初始點， 重 可見Newdon法有一步達到最優點的特點。新設置負梯度方向的措施來加速收斂。 共軛梯度法： 4、擬Newdon法 具體迭代過程見表2：基本思想： 它是一種改進的Newdon法， 也稱變尺度方 表2 法。為了保持Newdon法收斂速度快的優點， 而避免 Newdon矩陣求逆的計算， 引入新的迭代矩陣序列 用以代替 （ 其中 ）， 不僅要求 ，且 易於計算。 形式的擬Newdon法迭代公式是：具體迭代過程見表3： 表3 其中 為擬Newdon方向， 亦即在 尺度矩陣意義下的最速下降方向； 為修正矩陣， 為修正項， 要求 具有如下性質： i． 滿足擬Newdon方程， 即 ， 其中： ii． 必須是對稱陣， 來保證 成為下降方向。特點： 它是結合最速下降法和阻尼Newdon法而構造的 由此表可看出擬Newdon法第一步沿負梯度方向， 兩步一類新的演算法， 既克服了最速下降法收斂速度慢， 又克服了 達到最優點。 Newdon法搜索方向構造較困難， Hessian矩陣計算量大的缺淺談非線性無約束最優化問題的幾種演算法范慧玲（ 黑龍江八一農墾大學文理學院數學系， 黑龍江 大慶 163319） 【摘要】近二十年來， 無約束最優化問題的理論與應用受到人們的重視， 發展迅速， 成果很多。本文歸納幾種非線性無約束最優化問題的幾種演算法， 並舉例說明它們的應用， 同時對各種演算法的思想和特點進行總結。 -1 1 2 3 0 0 - - -
Ⅲ 鋼絞線工程量演算法以及如何套定額
股：指由幾根鋼絲組成一股鋼絞線； 束：預應力構件截面中見到的鋼絞線束數量，每一束配兩個錨具； 束長：一次張拉的長度； 每噸XX束：指在標准張拉長度內，每噸鋼絞線摺合成多少束。所以說它不一定是整數。 還有一些常見的鋼絞錢的型號，建議參考下《中華人民共和國交通行業標准--JTT 329 1-1997 公路橋梁預應力鋼絞線用YM錨具、連接器規格系列》二、關於鋼絞線定額的選擇與調整 ： 1、參考圖紙上錨具的型號，可以判定套多少孔的定額（因為定額上只有3、7等少數的孔），按接近的孔數計算，此規定定額章節的說明裡有詳細的說明。 2、計算鋼絞線的束數，束數=圖紙給定的重量（t）/長度(m) 3、如果有5、7孔要一起套用7孔的定額，可算平均束數套定額 4、套用定額，將每束的束的工程量計入的套用的定額中。 5、錨具最後單獨以計算項或者獨立費的形式單列。 一般招標文件給定鋼絞線的數量和錨具數量，就很容易計算：每t鋼絞線束數＝錨具束（套）/2/鋼絞線(t),再套定額即可 核算的時候看看錨具的套數與圖上的對不對得上
Ⅳ amada激光切割機怎麼調整激光束（定心調整）
1、先保證從激光管發出的光束進射在1＃反射鏡的中心。
2、在2＃反射鏡前貼上雙面膠紙,將橫梁移至最靠近激光管的位置，按點射（控制適當的光強），打上一個標記(特別留意：為防止激光輻射傷人，請先用一塊紙板測試出光斑的大概位置，然後再進行調整)。
3、逐漸將橫梁移至離激光管最遠的位置，按點射，打上一個標記。
4、假如兩個標記不重合，調整1＃反射鏡，使這兩個標記中心重合。
5、反復第二步至第四步，直至兩個標記中心完全重合。
6、在3＃反射鏡前貼上雙面膠紙，將小車(激光頭)移至最靠近2＃反射鏡的位置，按點射（控制適當的光強），打上一個標記。
7、逐漸將激光頭（小車）移至離2＃反射鏡最遠的位置，按點射(最好先用一塊紙板，先測出光斑的大概位置，以防傷人)，打上一個標記。
8、假如兩個標記不重合，調整2＃反射鏡，使這兩個標記中心重合。
9、反復第六步至第八步，直至兩個標記中心完全重合。
10、在3＃反射鏡前面的進光孔上貼上雙面膠，點射，打上標記。如處在中心，則合格。
11、若激光未落在進光孔的中心，在圖落點偏上和偏外。
上下偏差：只能將激光管抬高或降低。
里外偏差：只能將激光管向里或向外調整。
Ⅳ 約束能量最小化演算法
6.2.2.1 約束能量最小化演算法思想
約束能量最小化（Constrained Energy Minimization，CEM）演算法是在參考光譜已知、背景光譜未知的條件下對小目標進行探測和提取的演算法（耿修瑞，2005）。演算法根據目標光譜，放大特定方向信號，衰減其他背景信號，從而實現目標提取。其具體思想如下：
記S＝｛r1，r2，…，rN｝為所有高光譜數據像元矢量集合，其中ri＝（ri1，ri2，…，riL）T為任意像元光譜矢量，i＝1，2，…，N，N為像元數目，L為影像波段總數。假設d＝（d1，d2，…，dL）T為已知目標像元光譜矢量，CEM就是要設計這樣一種線性濾波器w＝（w1，w2，…，wL）T，使之滿足：
高光譜遙感影像信息提取技術
當輸入像元光譜矢量ri時，經過濾波器，其輸出yi為
高光譜遙感影像信息提取技術
所有像元光譜輸入濾波器後，平均輸出能量為
高光譜遙感影像信息提取技術
式中： 是影像數據集S的自相關矩陣。
濾波器w的設計就是求式（6.11）在約束條件式（6.9）下的最小值問題，即：
高光譜遙感影像信息提取技術
6.2.2.2 約束能量最小化運算元的求解
主要是採用拉格朗日乘數法對該約束條件最小值問題進行CEM運算元的求解，求解步驟如下：
1）構造拉格朗日函數：F（w）＝wTRw＋λ（dTw－1），λ是拉格朗日構造參數；
2）求偏導：##F（w）/##w＝Rw＋RTw＋λd＝2Rw＋λd；
3）令偏導等於0，得：w＝－1/（λR－1d）；
4）將w代入式（6.9），得：λ＝－2/（dTR－1d）；
5）將λ代入步驟3），得運算元為：w*＝R－1d/（dTR－1d）。
因此，將w*作用於S，得到設計的濾波器為
高光譜遙感影像信息提取技術
Ⅵ 正在學習利用連續的二維圖片建立三維模型~這個三維重建需要用到哪些技術呢
三維重建是個很大的工程，國外有非常多的研究，也有一些成熟的演算法。
關鍵詞，中文的可以檢索「序列圖像 三維重建」，英文的有「3D reconstruction」，「image based modeling」等等，建議你先試一試http://homes.cs.washington.e/~ccwu/這裡面的一個軟體
http://www.cs.unc.e/~marc/publications.html
http://grail.cs.washington.e/pub/
上面兩個鏈接是國外大牛的文章
技術嘛，基礎的是多視圖幾何，裡面用到的技術可能有圖像配准（主要是sift），相機標定，RANSAC演算法，集束調整等等
我也正在學習，共勉
Ⅶ 波束形成的基本原理
波束賦形演算法研究包括以下幾個方面: 1. 常規的波束賦形演算法研究。即研究如何加強感興趣信號,提高信道處理增益,研究的是一
般的波束賦形問題。
2. 魯棒性波束賦形演算法研究。研究在智能天線陣列非理想情況下,即當陣元存在位置偏差、
角度估計誤差、各陣元到達基帶通路的不一致性、天線校準誤差等情況下,如何保證智能
天線波束賦形演算法的有效性問題。
3. 零陷演算法研究。研究在惡劣的通信環境下,即當存在強干擾情況下,如何保證對感興趣信
號增益不變,而在強干擾源方向形成零陷,從而消除干擾,達到有效地估計出感興趣信號的
目的。
陣列天線基本概念(見《基站天線波束賦形及其應用研究_白曉平》)
陣列天線(又稱天線陣)是由若干離散的具有不同的振幅和相位的輻射單元按一定規律排列並相互連接在一起構成的天線系統。利用電磁波的干擾與疊加，陣列天線可以加強在所需方向的輻射信號，並減少在非期望方向的電磁波干擾，因此它具有較強的輻射方向性。組成天線陣的輻射單元稱為天線元或陣元。相鄰天線元間的距離稱為陣間距。按照天線元的排列方式，天線陣可分為直線陣，平面陣和立體陣。
陣列天線的方向性理論主要包括陣列方向性分析和陣列方向性綜合。前者是指在已知陣元排列方式、陣元數目、陣間距、陣元電流的幅度、相位分布的情況下分析得出天線陣方向性的過程;後者是指定預期的陣列方向圖，通過演算法尋求對應於該方向圖的陣元個數、陣間距、陣元電流分布規律等。對於無源陣，一般來說分析和綜合是可逆的。
陣列天線分析方法
天線的遠區場特性是通常所說的天線輻射特性。天線的近、遠區場的劃分比較復雜，一般而言，以場源為中心，在三個波長范圍內的區域，通常稱為近區場，也可稱為感應場;在以場源為中心，半徑為三個波長之外的空間范圍稱為遠區場，也可稱為輻射場。因此，在分析天線輻射特性時觀察點距離應遠大於天線總尺寸及三倍的工作波長。 陣列天線的輻射特性取決於陣元因素和陣列因素。陣元因素包括陣元的激勵電流幅度相位、電壓駐波比、增益、方
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Ⅷ 關於扇形束CT重建演算法的問題
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Ⅸ PSO演算法解決帶約束條件的優化問題
約束條件：
a11x1+a12x2+…+a1nxn≤b1
a21x1+a22x2+…+a2nxn≤b2
…………………………
am1x1+am2x2+…+amnxn≤bm
x1，x2，…，xn≥0 式中x1，x2，…，xn為企業生產的各種產品；b1，b2，…，bm為可供使用的各種投入要素的數量；
aij(i=1，2…m；j=1,2,… n)為第j種產品每生產1個單位所需要的第i種投入要素的數量；最後，非負值約束條件表示各種產品的產量必須是正值，負值是沒有意義的。