表征的类型-表征的顺序是什么

在机器学习中，数据的表征是指将原始数据转换成模型可以理解的情势。通常情况下，我们会依照一定的顺序来处理数据的表征，包括以下几个步骤：

1、 数据预处理：这是数据表征的第一步，主要目的是清洗和准备数据。这可能触及到缺失值填充、异常值检测和处理、特点选择和转换等。

2、 特点提取：在这一步，我们将从原始数据中提取出成心义的特点，以便后续使用。这个进程可能会触及到各种技术，如主成份分析（PCA）、线性辨别分析（LDA）或非线性变换（如SVM核函数）。

3、 特点编码：在这一步，我们需要将提取出来的特点转化为数值型数据，以便于机器学习算法进行处理。常见的特点编码方式有独热编码、二进制编码、标签编码等。

4、 模型训练：在这一步，我们使用已编码的数据训练我们的机器学习模型。训练过程当中，我们可能需要调剂模型参数以取得更好的性能。

5. 模型评估和调优：我们需要评估模型的表现，并根据需要进行调剂和优化。

这些步骤并非固定的，而是可以根据具体的任务和数据情况来进行调剂。例如，在某些情况下，我们可能需要先进行特点工程，然后再进行模型训练；而在其他情况下，我们可能需要直接对原始数据进行模型训练。

证明石墨烯结构的表征顺序

证明石墨烯结构的表征顺序：石墨烯是六边形的，它的π电子是共轭的，但不像石墨一样共轭的。

不仅是已知材料中最薄的一种，还非常牢固坚硬；作为单质，它在室温下传递电子的速度比已知导体都快。石墨烯在原子尺度上结构非常特殊，必须用相对论量子物理学(relativistic quantum physics)才能描绘。

石墨烯结构非常稳定，迄今为止，研究者仍未发现石墨烯中有碳原子缺失的情况。石墨烯中各碳原子之间的连接非常柔韧，当施加外部机械力时，碳原子面就弯曲变形，从而使碳原子不必重新排列来适应外力，也就保持了结构稳定。

石墨烯

石墨烯具有优异的光学、电学、力学特性，在材料学、微纳加工、能源、生物医学和药物传递等方面具有重要的应用前景，被认为是一种未来革命性的材料。

英国曼彻斯特大学物理学家安德烈·盖姆和康斯坦丁·诺沃肖洛夫，用微机械剥离法成功从石墨中分离出石墨烯，因此共同获得2010年诺贝尔物理学奖。石墨烯常见的粉体生产的方法为机械剥离法、氧化还原法、SiC外延生长法，薄膜生产方法为化学气相沉积法（CVD）。

以上内容参考：百度百科——石墨烯

一、动作性表征

有人称其为表演式再现表象，与皮亚杰称之为儿童感觉运动阶段相当。这一阶段，儿童主要靠感觉和动作来学习表征事物，例如，怎样爬，玩玩具，用身体影响周围环境，用合适的动作反应再现过去的事物。

二、映像性表征

又称肖像式再现表象，与皮亚杰称之为前运算阶段早期相当。儿童用图像或表象去表现他们自己世中发生的事，能记住过丢发生的事，但是以映像性表象再现，并以此进行想象，这些表象很像所知觉事物的照片，与现实非常贴近。

三、符号性表征

又称象征性再现表象，相当于皮亚杰称之为前运算阶段以后认识发展阶段。儿童可以符号再现他们的世界，这里最重要的是语言。儿童能用语言这种符号去表征世界，使这种表征更具有抽象性、间接性和任意性，并能够进行假设。

在布鲁纳看来，人类的智慧发展是沿这三个表征系统顺序发展的。三种表征系统可以对编码系统的不同层次类别进行表征。然而，三个系统虽然在发展时间上有顺序，但却不能相互取代。也就是说，人们有三种显然不同的方式表征自己的学习经验和思维。了解这一点，可以根据儿童三个表征系统发展顺序实施教学，对设计教学是很有好处的。布鲁纳就强调这种“教学的最佳顺序”。