1191_学术研讨会问题

学术研讨会问题
- Description

学术研讨会是提供研究人员发表及讨论其研究的研讨会,若有学术期刊和科学期刊的辅助,研讨会成为研究人员间资讯交流相当重要的桥梁。研讨会通常是由某一学会或是一群拥有同样研究兴趣的研究人员组织开办的,较大型的会议可能会由专业研讨会组织代表某学会来办理。

研讨会通常要求欲发表人先递交其著作摘要或是12到15页的论文,接着由研讨会委员审核是否可以正式发表。基本上,发表人只有10至30分钟的时间(包含讨论的时间)来发表他们的著作,所以必须简单扼要的摘取重点;其著作也可能会以学术论文的形式发表在研讨会论文集里。通常一个研讨会会有几位keynote speaker(通常是显赫的学者)发表演说,而这些学者也成为研讨会宣传的利器之一。小组讨论、圆桌会议(round-table conference)或是工作坊(workshop)也会包含在研讨会的议程里(工作坊会特别放在表演艺术的研讨会里)。大型的会议通常称为研讨会,而小型的称为工作坊,有时一个时段只有一个子会议,有时会有多个子会议分布在不同的演讲厅里。

大型学术研讨会进程中一般会安排茶歇,茶歇的定义就是为会间休息兼气氛调节而设置的小型简易茶话会。在茶歇中,研究人员之间会进行热烈的交流。在某学术研讨会中,会议组织者想了解茶歇期间的交流情况,请你帮忙编程统计:某一个给定时间间隔内的交流数目。为使问题简化,这里假设交流只限于两人之间进行,会议组织者记录了整个会议中人员之间的交流情况。

  • Input

输入包括多个测试用例,首先给出测试用例数C,接着给出C个测试用例。

每一个测试用例包括:

l 第1行给出两个整数N、M,其中N表示整个会议中人员之间的交流数,M表示茶歇数;

l 第2~N+1行,每一行给出四个整数s、d、t、r(以一个空格间隔),其中s和d表示进行交流的研究人员(用整数序号表示),t表示交流的开始时刻(单位:秒),r表示此次交流的持续时间(单位:秒)。

l 第N+2~N+M+1行,每一行给出两个整数p、q(以一个空格间隔),其中p表示茶歇的开始时刻(单位:秒),q表示茶歇的持续时间(单位:秒)。

1≤C≤50,1≤N, M≤10000,s、d、t、r、p、q在32位有符号整数范围内。

  • Output

输出包括多行,对于每个测试用例M个茶歇,输出每个茶歇期间研究人员两两之间的交流数,要求交流至少持续1秒以上。

  • Sample Input

2
2 2
1 2 10 120
2 4 0 1200
1 100
9 100
1 2
8 9 0 60
10 30
120 20

  • Sample Output

2
2
1
0

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
using namespace std;
#define MAXN 10010
__int64 L[MAXN],R[MAXN];
__int64 l[MAXN],r[MAXN];
int n,m;

void solve()
{
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        __int64 ans=0;
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            __int64 mi=max(L[j],l[i]),ma=min(R[j],r[i]);
            if(mi<ma)
            ans++;
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
}
int main()
{
  //  freopen("in.txt","r",stdin);
    int C;
    scanf("%d",&C);
    while(C--)
    {
        scanf("%d %d",&n,&m);
        int a,b;
        __int64 lt;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d %d %I64d %I64d",&a,&b,&L[i],&lt);
            R[i]=L[i]+lt;
        }
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%I64d %I64d",&l[i],&lt);
            r[i]=l[i]+lt;
        }
        solve();
    }
    return 0;
}
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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