简介:一、填空题(每空3分,共33分)1.当x=时,分式|x|-2x-2的值为零.2.在分式nm中,当时,分式无意义,当时,分式的值为零.3.约分14a5b363ab4c=.4.若a-1a=1,则a2+a-2=.5.若a-bb=23,则ab=.6.当x时,代数式2x-3-1x+2+3x2+1有意义.7.如果1x-3+1=ax-3会产生增根,那么a的值应是.8.若分式x-32x+1的值为负,则x的取值范围为.9.(ba+ab)x=ab-ba-2x (a+b≠0),则x=.10.化简1+11-11+1x=.二、选择题(每小题4分,共32分)1.分式|m+n|m+n的值是( ).(A)1 (B)-1 (C
简介:(满分100分,90分钟完成),(A)基础知识达标检测一、选择题(每小题4分,共40分)1.如图8—3,AB/CD,.IIN分别交tB、∽于’f、~,c,’乎分z。(:八£,么1=120",01lj么2=().(,{)60*(启)50*(0)40)(D)30*2.任何一个三角形的个内角中至少有().(jI)一个街大,‘60)(B)两个锐角(c)个钝角(D)一个直角3.△4BC中~/l、/B、么C的度数比是1:2:3.那么AjtBC是(1.(4)等腰三角形(B)锐角三角形(C)直自三角形【口)钝角三角形4。如果一仑多曲形的内角和等于篼咿,那么这个多边彤是(
简介:研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明:在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。
简介:(满分100分,90分钟完成)(A)基础知i只达标检测一、选择题(每小题4分,共40分)1.点M(x,,·)的坐标满足”:0,则吖在().(-4)纵轴上(B)横轴上(c)纵轴或横轴上(D)、三象限角f分线IJ2.下列函数中,白变世x的取值范围为r>一!的是().㈡H=,/x+2(引一愚(C),一_圭(D)、=lv/x一2。f2一x3.拖拉机玎始1一作时.油箱中有油24升.如果.-每小时耗油4冲,)jI;幺油销中剩余油世、(升)与ll_作时fq】。(时)之问的函数天糸式是().【1)1:4x一24(0≤^≤6)(B)、:一24+4x(fj)、=24—4_
简介:一、填空题(每小题3分,共30分)(1)我们已学过的因式分解的四种基本方法是:①,②,③,④.(2)9a2-( )=(3a+2)(3a-2)(3)4x2+( )+1=(2x-1)2(4)m3+8=(m+2)( )(5)ax2-a=a( )( )(6)a2x2-12ax+36=( )2(7)a(b-5)+3(5-b)=(b-5)( )(8)6x2+7xy-5y2=(2x-)(3x+)(9)4x2-20x+A是完全平方式,则A=.(10)计算:5022×25-4982×25=.二、选择题(每小题3分,共24分)(1)下列多项式能分解因式的是( ).(A)-4a2-b2
简介:一、填空题(每小题3分,共30分)(1)因式分解的一般步骤是:首先观察能不能,然后考虑应用或法,项数为三项以上时,应当考虑.(2)多项式-5ab+15a2bx-35ab3y的公因式是.(3)18a3+1=(12a+1)( )(4)x2-( )+14=( )2(5)若a2+8ab+2m是一个完全平方式,则m=.(6)(x-4)2x+(4-x)2y=(x-4)2( )(7)分解因式x-y+x2-2xy+y2时,宜分为组,它们是.(8)已知mn=12,则(m+n)2-(m-n)2的值是.(9)2y2+3xy-5x2=(2y )(y )(10)x2-mx+ab=(x+a)(x+b),
简介:考虑ATM交易过程当中产生的一系列参数,如交易量、交易成功率和响应时间等,对交易状态特征进行分析并建立了异常检测模型。针对成功率与响应时间2个参数,利用聚类算法将数据点划分为正常点、疑似异常点、异常点3大类。对于疑似的异常点,再根据其时间序列周围点的分布情况确定是否确实为异常点;对于交易量参数,首先通过LOF局部离群因子对离群点进行识别,再结合交易量随时间的移动均线及标准差加以辅助筛选,得到初步的疑似异常点,进一步通过与不同天同一时刻数据进行比较,最终确定是否为异常点。根据上述模型,本文将异常情况划分为3个预警等级,并对重大故障情况进行预测。