2.4 关系代数 ❖ 概述 ❖ 传统的集合运算 ❖ 专门的关系运算 2.5 关系演算 2.5.1 元组关系演算语言ALPHA 2.5.2 域关系演算语言QBE 2.5.4 域关系演算 2.6 小结

劳动者与所在单位之间在劳动过程中发生的关系。 企业所有者、经营者、普通职工及其工会组织之间在 企业的生产经营活动中形成的各种责、权、利关系， 主要包括：所有者与全体职工（包括经营管理人员） 的关系；经营管理者与普通职工的关系；经营管理者 与工人组织的关系；工会与职工的关系

第一节 颞下颌关节的功能解剖 第二节 颞下颌关节紊乱病 第三节 颞下颌关节脱位 第四节 颞下颌关节强直 第五节 颞下颌关节感染 第六节 颞下颌关节肿瘤

§2.1 纯流体的p-V-T相图 §2.2 气体状态方程（EOS） §2.3 对应态原理和普遍化关联式 §2.4 液体的p-V-T性质 §2.5 真实气体混合物p-V-T关系 §2.6 状态方程的比较和选用 §2.1.1 T –V 图 §2.1.2 p-V 图 §2.1.3 p-T 图 §2.1.4 p-V-T 立体相图 §2.1.5 纯流体p-V-T关系的应用及思考 §2.1.1 T –V 图 在常压下加热水 §2.1.1 T -V图 §2.1.2 P-V图 §2.1.3 P-T图 临界等容线 §2.1.4 P-V-T立体相图 §2.1 纯流体的P-V-T相图 §2.1.5 纯流体P-V-T关系的应用 §2.2 状态方程（EOS） §2.2.1 状态方程（EOS）的定义 §2.2.2 理想气体的状态方程 §2.2.3 气体的非理想性 §2.2.4 真实气体的状态方程 §2.2.4.1 van der Waals范德华状态方程 §2.2.4.2 Redlich-Kwong状态方程 §2.2.4.3 Soave- Redlich-Kwong状态方程 §2.2.4.4 Peng-Robinson状态方程 §2.2.4.5 Virial（维里）状态方程 §2.2.5 状态方程的小结 §2.2.3 气体的非理想性1 §2.3.4.1 §2.3.4.2 §2.2.3.1 立方型状态方程 §2.2.4.1 立方型状态方程 §2.2.4.5 Virial (维里)方程 §2.2.5 状态方程小结 §2.3 状态方程的普遍化关联 §2.3.1 对应态原理 §2.3.2 两参数对应态原理 §2.3.3 三参数对应态原理 §2.3.4 普遍化压缩因子图法 §2.3.5 普遍化第二维里系数法 §2.3.6 对比态原理小结及启发 §2.3.4 对比态原理小结 §2.3.4 对应态原理小结 §2.5 真实气体混合物PVT关系 §2.5.1 真实气体混合物的PVT的研究思路 §2.5.2 混合规则 §2.5.1真实气体混合物PVT性质的研究思路 §2.5.2.1 虚拟临界常数法和Kay规则 §2.5.2.2 气体混合物的第二维里系数 §2.5.2.3 立方型状态方程

4.1 客户关系管理的理念基石 4.2 客户关系管理的核心思想与运作流程 4.3 客户关系管理研究的主要问题 4.4 客户关系管理的作用与功能 4.5 客户关系管理建立的基础、目的与原则

依法治国、依法行政、依法办事，真正做到有法可依 用有关法律、法规、规章来检验有关行为的正确与错误，衡量其是否合法依据有关法律、 法规来处理有关问题 通过有关法律程序（例如民事、刑事、行政诉讼、调解）来解决有关矛盾、争端 严格依法办事，做到执法主体、依据、程序合法 处理好“法治”与“人治”的关系 处理好法、理、情的关系

主要内容 7.1概述 7.2关系代数的基本运算 7.3关系代数的附加运算 7.4扩充的关系代数运算 7.5关系演算 7.6关系代数的修改运算 7.7关系代数表达式的优化策略 7.8本章小结

多元线性回归(multiple linear regression)是分析一个随机变量与多个变量 之间线性关系的最常用的统计方法。实际工作中,常常希望知道所关心的事物受 哪些因素的影响,比如销售量与价格和广告费的关系,农业产量与原料和气候的 关系,生育水平与教育水平和经济水平的关系,物价和失业率的关系,收入与受 教育程度和年龄的关系等等。多元线性回归用变量的观察数据拟合所关注的变量 和影响它变化的变量之间的线性关系式,检验影响变量的显著程度和比较它们的 作用大小,进而用两个或多个变量的变化解释和预测另一个变量的变化

一、关税概述 二、关税的基本概念 三、关税税则 四、关税计税依据的确认 五、关税应纳税额的计算

为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息的多关系朴素贝叶斯分类器.标准数据集上的实验显示,基于扩展互信息标准进行属性选择,可以在不增加算法时间复杂度的前提下,找到与分类属性最相关的属性,并在仅有极少属性参与分类时,得到较高的分类准确率.Mutagenesis数据集上的实验则显示,这种属性选择可以使多关系问题退化为单关系问题,大大降低了分类代价