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m+p模态试验

结构的自由模态是结构自身的特性，与边界条件无关，在实际的实验条件下是没有意义的，现有的振动测试产品如M+P，LMS，NI等进行固有频率、前几阶振型显示均是在边界条件下进行的。

当识别的模态振型是质量归一化振型时，由归一化刚度阵公式 P’KP=K1 P为归一化振型，K1为归一化刚度阵，为一对角阵，对角元素为（2*pi*fi）^2，pi为圆周率，fi为各阶频率。

1、多元线性回归分析Multiple Linear Regression Analysis这是一种预测性建模技术，用于预测分析时间序列模型以及发现变量之间的因果关系例如，司机的鲁莽行为可能会受到多种因素的影响，如年龄性别驾驶经验等主成分分析Principal Components Analysis这是一种用于降低数据维度的方法，通过创建新；首先，回归分析分为线性回归逻辑回归分层回归及岭回归线性回归适用于自变量与因变量之间呈现线性关系的情况，通过一条直线拟合数据以预测因变量当存在两个或更多自变量时，称为多元线性回归在应用线性回归时，应确保输入变量包括至少一项定量变量或二分类定类变量，因变量为定量变量模型检验结果显示；回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法，按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析简称为“一对多”回归分析及多个。

树是一种数据结构，它是由nn=1个有限节点组成一个具有层次关系的集合把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的6散列表 散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 key和value 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个；Index是一种数据结构，旨在提升数据访问和查找效率具体来说在搜索引擎中含义Index负责存储和整理网页的元数据，如标题关键词和摘要作用使用户在搜索时能迅速找到相关结果，显著提高了搜索性能在大数据环境中重要性通过将海量数据结构化和排序，避免了逐个查找的低效效果显著提高了查询。

1、在数学和计算机科学中，寻找数列中最大连续子段和是一个经典问题给定一个数列，其中包含负整数正整数和零，目标是找到一个连续子数列，使得这个子数列中所有元素的和最大，同时要求该子数列包含的元素个数最多具体来说，问题要求输出两个值一个是最大和，另一个是和最大的连续子数列中包含的。

2、Phredbasedtrimming分为两步首先，将原始测序质量值减去一个阈值，然后找出质量值为正的最长子序列这与数据结构中的“最大子序列和问题”相关，可通过高效的线性时间解法执行这种方法不仅能识别出质量较高的碱基序列，还能处理测序中的停顿和压缩等异常情况，确保剪切后的序列质量整体上优于设定的。

常见的堆有二叉堆斐波那契堆等8图 图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成其中，为了与树形结构加以区别，在图结构中常常将结点称为顶点，边是顶点的有序偶对，若两个顶点之间存在一条边，就表示这两个顶点具有相邻关系参考资料来源百度百科数据结构。

树是一种数据结构，它是由nn=1个有限节点组成一个具有层次关系的集合把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的6散列表 散列表，也叫哈希表，是根据关键码和值 key和value 直接进行访问的数据结构，通过key和value来映射到集合中的一个。

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　　石戈

　　北京理工大学博士一年级

　　主要研究方向为实体链接、关系抽取等

　　邮箱shige@bit.edu.cn

　　微信Garym713

引言

本期主要介绍下关系抽取任务中目前比较常用的一类方法 — Distant Supervision。该方法由 M Mintz 于 ACL2009 上首次提出，与传统预先定义关系类别不同，Distant Supervision通过将知识库与非结构化文本对齐来自动构建大量训练数据，减少模型对人工标注数据的依赖，增强模型跨领域适应能力。