11 月 5 日，上海市南汇区人民法院首次依据《物权法》判决一起商品房预 售合同纠纷案中小区地面汽车停车位的归属。业主龚先生要求房地产公司返还购 买小区地面汽车停车位 1 万元及赔偿相应利息损失的诉讼请求获得法院支持。 2005 年 2 月，龚先生与上海一家房地产开发有限公司签订《商品房预售合 同》，购买位于南汇区惠南镇城东路某小区的房屋一套，房屋总房价款 50 万余元

第七章多处理机 1、构成多处理机协同工作的互连网络机像系(性能参数、类型、机理) 2、支持多处理机协同工作的同步技术 3、并行化技术--把一个具体问题用 4、并行化方式解决的支持技术 5、多处理机实例

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

We b M e t h o d s公司开发了支持企业间贸易的软件，以期从电子商务中利润最丰厚的领 域—企业间的电子商务 —盈利。华尔街的专家认为现在正是开发企业间电子商务软 件的企业上市的最佳时机。总部设在弗吉尼亚州费尔法克斯市的 We b M e t h o d s公司是澳大 利亚人菲力浦·梅里克（ Philip Merrick）创建的，它的客户都很有名，如 F M C公司、邓 白氏公司（ Dun & Bradstreet）等。公司的软件产品解决了企业在因特网上交换信息所遇 到的难题，它用一种特殊的页面编码协议 X M L来支持企业彼此交换发票和存货等信息

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

围手术期的呼吸管理 神经系统疾病患者的机械通气治疗 儿科中呼吸支持方法及临床应用

第一节 安乐死与临终关怀 ◼ 一、安乐死 ◼ 涵义与种类 ◼ 历史与现状 ◼ 二、临终关怀 ◼ 涵义 ◼ 历史与现状 第二节 伦理讨论 ◼ 安乐死的伦理争议 ◼ 支持 ◼ 反对 ◼ 有条件地支持与反对 ◼ 临终关怀的伦理意义 第三节 正确对待安乐死与临终关怀 ◼ “真理再向前走一步就是谬误” ◼ 理清概念 ◼ 医疗过程中促进死亡行为 ◼ 安宁照护、安宁疗护、宁养 ◼ 生死教育（死亡教育） ◼ 立法研究的迫切性与法律保障的必要性 ◼ 大力发展临终关怀事业

随着多核处理器的酱及，使用并发成为构建高性能应用程序的关键。Java5以及6在开发并发程序中取得了显著的进步，提高了Java虚拟机的性能以及并发类的可伸缩性，并加入了丰富的新并发构建块。在本书中，这些便利工具的创造者不仅解释了它们究竟如何工作、如何使用，还阐释了创造它们的原因，及其背后的设计模式。本书既能够成为读者的理论支持，又可以作为构建可靠的、可伸缩的、可维护的并发程序的技术支持。本书并不仅仅提供并发API的清单及其机制，还提供了设计原则、模式和思想模型，使我们能够更好地构建正确的、性能良好的并发程序。本书适合于具有一定Java编程经验的程序员、希望了解JavaSE5以及6在线程技术上的改进和新特性的程序员，以及Java和并发编程的爱好者

本文对国内外关于双相情感障碍冲动攻击行为社会心理因素的研究文献进行了综述。分析表明:冲动与多种精神疾病之间存在关联，而双相障碍是以冲动为显著特征的精神疾病。回顾性研究结果支持负性生活事件、童年经历的身体及性的虐待是双相障碍和冲动攻击行为的共同风险因素，而患者社会支持度、认知方式、父母教养方式、物质依赖等也可能是双相障碍和冲动的心理因素，相关因素的内在联系尚需纵向研究确认。此外，目前尚缺乏针对双相障碍患者的冲动攻击行为的深入探讨，需要未来的进一步研究给予补充

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力