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【单选题】
The question of when revenue should be recognized on the income statement (according to GAAP) is addressed by the:
A.
Revenue recognition principle.
B.
Going-concern assumption.
C.
Objectivity principle.
D.
Business entity assumption.
E.
Cost principle.
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参考答案:
举一反三
【单选题】下列关于催化剂的说法中,正确的是
A.
加入催化剂化学反应速度一定加快
B.
使用催化剂可改变物质的化学反应速率
C.
使用催化剂可以增加生成物的产量
D.
不使用催化剂物质就不能发生化学反应
【单选题】关于BPL单板能力,下面说法错误的是:
A.
6*(1Ant*10/20M)Cell
B.
3*(2Ant*10/20M)Cell
C.
2*(4Ant*10/20M)Cell
D.
1*(8Ant*10/20M)Cell
【单选题】How did the teacher think of Babara's performance?
A.
She thought it was wonderful.
B.
She thought it was the best.
C.
She thought it was awful.
【多选题】关于BPL单板能力,下面说法正确的是:
A.
6*(1Ant*10/20M)Cell
B.
3*(2Ant*10/20M)Cell
C.
2*(4Ant*10/20M)Cell
D.
1*(8Ant*10/20M)Cell
【单选题】下列说法中,不正确的是(  )
A.
加入适当催化剂可以改变化学反应速率,但不可提高反应物的转化率
B.
放热反应的反应速率一定比吸热反应的反应速率大
C.
相同条件下,等体积的H 2 和空气含有相同数目的分子
D.
常温常压下,1molN 2 和28gCO含有相同的原子数
【简答题】Ant colonies are successful because .A. all the ants know what’s best for the group B. the queen is a strong leader C. each ant does something useful
【单选题】化学反应中加入催化剂可以改变的是( )
A.
反应热
B.
反应方向
C.
反应的平衡状态
D.
反应的速率
【单选题】下列说法中,不正确的是 [     ]
A.
加入适当催化剂可以改变化学反应速率,但不可提高反应物的转化率
B.
放热反应的反应速率一定比吸热反应的反应速率大
C.
相同条件下,等体积的H 2 和空气含有相同数目的分子
D.
常温常压下,1molN 2 和28gCO含有相同的原子数
【多选题】Ant colony optimization (ACO)
A.
Ant colony optimization (ACO) is a probabalistic (stochastic), heuristic optimization technique inspired by the way ants make & find paths from the colony to food. The technique is used to solve discrete optimization problems that can be reduced to finding good paths through graphs. The first appearance of an ACO system was in a PhD thesis in 1992 by Marco Dorigo at Politecnico di Milano. It was called Ant System (AS). Since 1995 various other extended versions of AS have been developed, including Ant Colony System (ACS) and MAX-MIN Ant System (MMAS). In 1999 Dorigo proposed the ACO metaheuristic that became the most successful and recognized algorithm based on ant behavior.
B.
When one ant finds an optimal path from the colony to a food source, other ants are more likely to follow that path & positive feedback eventually causes all the ants to follow the same path. The ACO algorithm mimics this by walking around the graph representing the problem to solve. These algorithms have been applied to the symmetric & asymmetric traveling salesman problem with near-optimal results.
C.
There has been an interest in using ACO for network routing & urban transportation systems since the algorithm can be run continuously giving it the ability to adapt to changes in real time. This is an advantage over the simulated annealing & genetic algorithm approaches since they do not change dynamically.
D.
In machine learning & data mining problems, ACO variations have been used to create a model of the way worker ants "cluster" ant corpses in ant cemetary maintenance. This has been applied to a task called clustering in machine learning which involves finding groups of objects that are similar. This method has proven to have higher performance & accuracy than previous classical methods.
【多选题】关于BPL1单板能力,下面说法正确的是:
A.
6*(2Ant*10/20M)Cell
B.
3*(4Ant*10/20M)Cell
C.
3*(8Ant*10/20M)Cell
D.
2*(8Ant*10/20M)Cell
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【多选题】Ant colony optimization (ACO)
A.
Ant colony optimization (ACO) is a probabalistic (stochastic), heuristic optimization technique inspired by the way ants make & find paths from the colony to food. The technique is used to solve discrete optimization problems that can be reduced to finding good paths through graphs. The first appearance of an ACO system was in a PhD thesis in 1992 by Marco Dorigo at Politecnico di Milano. It was called Ant System (AS). Since 1995 various other extended versions of AS have been developed, including Ant Colony System (ACS) and MAX-MIN Ant System (MMAS). In 1999 Dorigo proposed the ACO metaheuristic that became the most successful and recognized algorithm based on ant behavior.
B.
When one ant finds an optimal path from the colony to a food source, other ants are more likely to follow that path & positive feedback eventually causes all the ants to follow the same path. The ACO algorithm mimics this by walking around the graph representing the problem to solve. These algorithms have been applied to the symmetric & asymmetric traveling salesman problem with near-optimal results.
C.
There has been an interest in using ACO for network routing & urban transportation systems since the algorithm can be run continuously giving it the ability to adapt to changes in real time. This is an advantage over the simulated annealing & genetic algorithm approaches since they do not change dynamically.
D.
In machine learning & data mining problems, ACO variations have been used to create a model of the way worker ants "cluster" ant corpses in ant cemetary maintenance. This has been applied to a task called clustering in machine learning which involves finding groups of objects that are similar. This method has proven to have higher performance & accuracy than previous classical methods.
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