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长沙理工大学考试试题

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试卷编号 1 拟题教研室(或教师)签名 张丹 教研室主任签名

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课程名称(含档次)计算机在经济管理中的应用 课程代号

专 业 工商、营销 层次 本科 方式 笔试

题目

第1题

第2题

总 分

分值

40分

60

100分

一、单选题:(每题2分,共40分。)

1、如果B2、B3、B4、B5单元格的内容分别为4、2、5、= B2* B3- B4,则B2、B3、B4、B5单元格实际显示的内容分别是( D )。

A 4、2、5、2 B 2、3、4、5 C 5、4、3、2 D 4、2、5、3

2、在表示同一工作簿内不同工作表的单元格时,工作表名与单元格之间应使用( D )号分开。

A · B :     C | D !

3、Excel是目前最流行的电子表格软件,它的计算和存储数据的文件叫( A )。

A工作簿 B工作表 C单元格 D文档

4、在保存Excel文件的操作过程中,默认的保存格式( A )。

A Microsoft Excel工作簿 B Microsoft Excel5.0/95工作簿

C Microsoft Excel97/&95工作簿 D HTML格式

5、Excel中的公式是以( A )开头。

A = B # C ∑      D ≤

6、下面关于NPV函数说法错误的是( A )A NPV函数是通过使用贴现率以及一系列未来支出(负值)和收入(正值),返回一项投资的净现值。B NPV函数的语法结构为:NPV(rate,value1,value2,value3, …)C rate为某一期间的贴现率,是一固定值。D value1,value2,value3, …为1~20个参数,代表支出和收入。

7、Excel中,每张工作表最多可容纳的行数是( D )。

A 255行 B 256行 C不限定 D 65536行

8、下面关于IRR说法错误的是( C )。

A IRR函数返回由数值代表的一组现金流的内部收益率

B 内部收益率为投资的回收利率,其中包含定期支付(负值)和定期收入(正值)

C IRR函数的语法结构是:IRR(values)

D values为数组或单元格的引用,包含用来计算返回的内部收益率的数字。Values必须包含至少一个正值或负值,以计算返回的内部收益率。

9、EXCEL在系统默认设置时数值在单元格中右对齐,字符左对齐。( B )

A 错 B 对

10、在Excel中,关于“选择性粘贴”的叙述错误的是( D)。

A选择性粘贴可以只粘贴格式 B选择性粘贴可以将源数据的排序旋转900

C选择粘贴不可以粘贴批注 D选择性粘贴可以只粘贴公式

11、若在A1单元格中输入(568),则A1单元格的内容为( C)。

A字符串568 B字符串(568) C数值-568 D数值568

12、在Excel中,关于分类汇总的叙述错误的是(C)。

A分类汇总前数据必须按关键字字段排序列 B分类汇总的关键字字段只能是一个字段

C 汇总方式只能是求和 D分类汇总可以删除,但删除汇总后排序操作不能撤消

13、在单元格中输入数据3/6,在系统默认的设置情况下会在单元格中显示(D )。

A 3/5 B 0.5 C 6月3日 D 3月6日

14、空心十字型鼠标指针和实心十字型鼠标指针分别可以进行的操作是( B )。

A作用相同,都可选择单元格 B 拖动时选择单元格;拖动时复制单元格内容

C作用相同,都可复制单元格 D 拖动时复制单元格内容;拖动时选择单元格

15、下列关于EXCEL的叙述中,错误的是( A )。

A图表生成与该表的数据只能在一张表上 B工作表的名称由文档名决定

C工作簿中的每一张工作表分别作为一个文档保存 D工作簿中包含

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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内容概要:本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源,聚焦于基于Plecs和Simulink平台的高频软开关变换器建模与仿真,涵盖全桥LLC、双向CLLC、DAB、PFC、Vienna整流器、Buck-Boost等多种典型拓扑结构。资源内容不仅包括闭环控制(如变频控制、移相混合控制、双闭环、恒压恒流双竞争控制)的仿真模型,还配套提供详细的参数设计报告、Mathcad计算书、PPT说明文档及参考文献,构建了从理论建模到工程实现的完整技术链条。此外,文档拓展至状态估计(如卡尔曼滤波、EKF、UKF、PF)与智能算法(如BP神经网络、模型预测控制)在电力系统中的融合应用,为先进控制策略的研究与复现提供了坚实支撑。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟练掌握MATLAB/Simulink/Plecs等仿真工具,从事高频开关电源、新能源变换系统、储能系统或车载电源研发的研究生、高校科研人员及企业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握全桥LLC等谐振变换器的核心工作原理与闭环控制系统设计方法,特别是变频与移相控制策略的实现细节;② 利用提供的仿真模型与Mathcad计算工具,快速完成实际项目中的参数设计、性能验证与优化迭代;③ 结合状态估计算法与神经网络等智能方法,开展电力电子系统状态观测、故障诊断或控制策略创新等前沿科研课题的复现与探索。; 阅读建议:建议严格按照资源目录结构循序渐进地查阅,优先下载并运行核心仿真模型,结合对应的设计报告与计算书深入理解其建模逻辑与参数推导过程,重点关注闭环控制架构、软启动策略及中点电位平衡等关键技术环节,并可进一步将状态估计与智能算法模块融入现有模型,探索其在系统优化中的应用潜力。

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内容概要:本文详细介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,系统阐述了LLC谐振变换器的工作原理、建模方法及仿真实现过程。该模型能够有效分析变换器在不同工况下的动态响应特性,包括软开关的实现条件、谐振参数的设计影响、系统效率优化等方面,并支持开环与闭环控制策略的验证。文档深入探讨了LLC拓扑的电压增益特性、零电压开关(ZVS)的实现机制以及磁性元件参数对系统性能的作用,配套提供了完整的仿真资源体系,涵盖参数计算、控制策略设计与性能评估等内容,形成了从理论到实践的完整研究闭环,有助于深入掌握LLC谐振变换器的核心设计要素与工程应用要点。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校师生,以及从事开关电源、新能源变换器研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对LLC谐振变换器工作机理的理解与验证;②辅助工程师完成实际产品开发中的参数设计与控制策略优化;③支持对软开关技术、高频高效电源变换等前沿方向的研究。; 阅读建议:建议结合Plecs或Simulink等仿真工具动手实践,对照文档中的模型结构与参数设置进行仿真复现,并通过调整谐振腔参数、开关频率等变量观察系统响应变化,以加深对LLC变换器非线性特性和控制难点的理解。

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Mika.w
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