内层为数据管理层，是整个系统的核心，它 贯穿于系统运作的全过程，也贯穿于系统功 能应用的各个层次。数据管理层的职能是实 现数据组织、存贮、检索、转换、传输和交 叉访问

数据和变量 变量(variable)是内存中一块命名了的空间,这 个空间可供用户存储java程序中的信息,也就是 某种形式的一块数据。 Java是一种区分大小写的语言,所以变量名必 须以字母开头。一般变量名用小写字母开头,当 这个变量由多个单词组成的时候,可以把后面每 个单词的第一个字母大写。 Java源代码 Unicode是用字符表示的。所以在 Java源程序中可以使用任何国家语言字符集中的 字符作为识别符

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识

7.1 WINDOWS的内存分配 内存是操作系统的核心部分,所以我们非常有必要了 解内存的分配机制。在DOS下,访问内存的指针是 用段地址:偏移量来表示,所有程序共用一个内存空 间,由低向高分配内存空间,所以任何程序都可以随 便修改内存中的数据,包括不属于自己程序的内存 空间和中断向量表。而且所有程序被局限在1M的基 本内存(Base Memory)中,不能直接访问扩充内存

在AutoCAD2006中，系统提供了输入与输出接口，不仅可以将其他应用程序处 理好的数据传输到AutoCAD中，显示出图形，还可以将在AutoCAD中绘制好的图形信息传 输到其他应用程序。 系统提供了使用软盘或网络进行交流或保存，或用图形输出设备，将图样打印 输出到图纸上，同时还可以进行电子打印。在打印图纸时，有时需要在一张图纸中输出图 形的多个视图、添加标题块等，这是就要使用图纸空间。图纸空间是完全模拟图纸页面的 一种工具，用于在绘图之前或之后安排图形的输出布局

一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质,基因规定了组成蛋白质的氨基 酸序列。虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成,但是,它们只有折叠成特定的空间构象才能 具有相应的活性和相应的生物学功能。了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功 能,也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重 要的。目前,蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快,但是,已知结构的蛋白质相对比 较少

一、矩阵:二维数组 二、特殊矩阵:大量重复元素或大量0元素 三、稀疏矩阵:大量0元素 四、压缩存储:重复元素只分配一个存储空间,0元素不分配存储空间

基于广义混沌同步系统(GS)和广义离散Sinai映射,提出了具有非对称密钥的数字图像安全通讯方案.方案能通过一个常规的语音信号隐藏几乎所有计算机所能识别的图像文件,以实现信息的伪装与隐藏,且含有24个密钥数并能无损恢复隐藏图像,密钥空间可达到10360.该方案能使接收方利用非对称密钥对收到的密文进行数据源真伪性认证和解密,适用于网络数字通讯语音伪装中的图像传输.对密钥空间、密钥参数敏感性和加密图像的相关性等分析表明该方案具有较高的安全性

信任（Trust）是指“他人对不确定行为的 良好确定预期”。它通常包含三种性质： （1）时空错位：在时间上是诺言在先，兑 现在后；在空间上是此地诺言，彼地兑现。 而、空间以及信息主体的全面虚拟话，信 任问题比一手交钱一手交货当场完成的交 易等行为中，就要重要得多

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价