9.3网络数据库的访问控制 9.3.1网络数据库访问控制方式 9.3.2 Oracle数据库访问控制简介

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

➢ （一）SCIENCE DIRECT数据库浏览 ➢ （二）SCIENCE DIRECT数据库检索 ➢ （三）检索式的保存和调用

• 11.1 NoSQL简介 • 11.2 NoSQL兴起的原因 • 11.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 11.4 NoSQL的四大类型 • 11.5 NoSQL的三大基石 • 11.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 11.7 文档数据库MongoDB

2.1.1数据、信息和信号 2.1.2通信系统模型 2.1.3数据传输方式 2.1.4物理信道的连接方式 2.1.5串行通信与并行通信 2.1.6数据通信方式 2.1.7数字化是信息社会发展的必然趋势

包含三个数据库 一、Biography Resource Center 人物传记资源中心数据库 二、Literature Resource Center 文学资源中心数据库 三、Associations Unlimited 协会指南数据库

2.1 程序设计概述 2.2 C语言的数据类型 2.3 常量和变量 2.4 整型数据 2.5 实型数据 2.6 字符型数据 2.7 算术运算与算术表达式 2.8 赋值运算与赋值表达式 2.9 C语言特有的运算和运算符

5.1野外数据采集原理 5.4.6数据编码的输入 5.2大比例尺数字测图系统设计 5.5图式符号库的设计 5.2.1系统设计目标 5.5.1建立图式符号库的一般原则 5.2.2设计原则 5.5.2图式符号库的设计原理 5.2.3系统模块结构 5.6连接信息的设计 5.2.4系统主要功能 5.7分幅与接边 5.2.5系统数据组织 5.7.1分幅的意义 5.3数据编码 5.7.2地形图的分幅 5.4 MAPSUV数据编码的设计 5.7.3分幅的步骤 5.4.1采用的标准 5.7.4图幅间的接边处理 5.4.2GB14804-93主题内容与适用5.7.5图廓 范围 5.8层 5.4.3GB14804-93分类、编码原则5.9建立DTM的原理和方法 5.4.4编码方法 5.10地形图的绘制 5.4.5编码设计 5.11图形应用接口

一、数据库设计的规范化理论 二、数据库设计一般方法 三、资源数据库结构设计

数据库技术的演化(2) 1980s晚期: 各种高级数据库系统(扩展的关系数据库面向对象数据库等 等)