2016年春季计算机应用基础,东北师范2016年春季《计算机应用基础》期末考核

本文详细解答了《计算机应用基础》期末作业中的计算题、简答题和论述题,涉及字节存储、二进制转十进制、操作系统快捷方式创建、Excel公式、演示文稿播放、Word复制剪切的区别及计算机系统技术指标解析。

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期末作业考核

《计算机应用基础》

满分 100分

一、计算题(每小题10分,共20分)

1.存储800个24×24点阵汉字字形所需的存储容量是多少字节?

2.将二进制数1010.11转换为对应的十进制数。

二、简答题(每小题10分,共50分)

1.什么叫位?什么叫字节?什么叫字长?字长表示了计算机的什么特点?

2.如何在Windows的桌面上、开始菜单中创建一个应用程序的建快捷方式?

3.在Excel中,如何输入公式?

4.如何播放演示文稿?

5.在Word中“复制”和“剪切”的区别是什么?在什么情况下使用“复制”,什么情况下

使用“剪切”?

三、论述题(每小题15分,共30分)

1.详述计算机系统的主要技术指标,并举例说明它们的含义。

2.用PowerPoint制作一组介绍自己简历的演示文稿,写出制作步骤。

要求:选取适当的设计模板,通过幻灯片母版为每张幻灯片加上编号和适当的个人标志。在演示幻灯片时,对标题幻灯片和其他幻灯片分别加上不同的动画效果。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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