览题目 切换布局 作耆周雪岸 单位 山东理工大学 为鼓励居民节约用水，自来水公司采取按用水量阶梯式计价的办法，居 民应交水费y（元） 与月用水量x（吧）相关，请编写程序实现水费的计 算 （1） 当x不超过151时， y=4x/3; (2） 超过后，y-2.5x-17.5。 输入格式： 在一行中给出非负实数x。 输出格式： 在一行翰出应交的水费，精确到小数点后2位。

好的，以下是 Python 代码实现：

x = float(input())
if x <= 151:
    y = 4 * x / 3
else:
    y = 2.5 * x - 17.5
print('{:.2f}'.format(y))

首先，我们通过 `input()` 函数获取用户输入的月用水量 `x`。然后，我们使用 `if` 条件语句来判断 `x` 是否小于等于 151。如果是，则使用公式 `y=4x/3` 计算水费；否则，使用公式 `y=2.5x-17.5` 计算水费。最后，我们使用 `print()` 函数将计算出的水费 `y` 输出到屏幕上，格式化为小数点后两位。

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在自动化工程领域，模式识别技术是如何实现设备智能化的？请结合《统计模式识别》和周雪、张学工的相关理论进行阐释。

模式识别技术在自动化工程中扮演着至关重要的角色，它通过模拟人类识别和理解模式的能力，使设备能够智能地分析和处理来自环境的数据。这包括从声音、图像、文本和生物特征等数据源中提取有用信息，并将其转化为对机器有意义的分类和决策。

参考资源链接：[电子科技大学模式识别课程概览](https://wenku.csdn.net/doc/3quzx10xvc?spm=1055.2569.3001.10343)

以清华大学出版社出版的《统计模式识别》为例，该书提供了模式识别的数学基础和算法，包括概率论、决策理论、统计假设检验、聚类分析以及分类器设计等。这些方法是自动化工程中模式识别技术的核心，为机器学习提供了理论支撑。

在自动化工程中，模式识别技术的应用广泛，如智能机器人通过视觉系统进行物体识别和分类，自动化生产线利用传感器数据进行质量控制，以及智能交通系统通过摄像头识别车辆和行人，实现交通流量分析和事故预防。这些应用依赖于模式识别中的图像处理、特征提取、分类算法以及数据融合等关键技术。

周雪和张学工的研究进一步拓展了模式识别在自动化工程中的应用，例如，在生物识别领域，他们的研究提出了改进的特征提取方法和识别算法，提高了指纹、人脸等生物特征识别的准确性和效率。这些研究成果不仅在学术界产生了影响，也为实际的自动化工程应用提供了技术指导。

总的来说，模式识别技术通过将复杂的现实世界数据转化为机器可以理解的信息，为自动化设备赋予了感知和决策的能力，极大地推动了自动化工程的发展，并在智能监控、自动化控制、人机交互等多个领域发挥着越来越重要的作用。为了更深入地理解这些应用，建议读者参考《统计模式识别》以及周雪、张学工的相关研究，这将有助于全面掌握自动化工程中模式识别的关键技术和最新进展。

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