一、 问题的提出 1、数据库的一大特点是数据可以共享 2、数据共享必然带来数据库的安全性问题 3、 数据库系统中的数据共享不能是无条件的共享

流变参数是管道输送系统设计的基础，采用RST-SST型软固体流变仪进行尾矿浆体流变特性试验，确定了不同固相质量分数下尾矿浆体的屈服应力、黏度系数.当浆体固相质量分数大于70%后，屈服应力会随着固相含量的增加而显著上升.对矿浆进行剪切变稀试验发现，屈服应力可下降40.9%.针对不同尾矿浆体开展标准坍落度试验，当固相质量分数小于74%时，尾矿浆具有良好的流动性及较大的坍落度.利用得到的尾矿浆体的流变特性参数，进行了临界流速、摩阻损失的计算，为尾矿管道输送系统设计提供参考

CAD系统进行工程或者产品设计的过程， 实质上就是应用计算机进行信息处理的过程。 在这个过程中会产生大量用于表达产品信息 的数据、文字和图形。如何有效的使用和管 理各类数据，是CAD技术的重要指标。 对于CAD系统，各类支撑软件是其重要 组成部分

数据库系统中的数据是由DBMS统一管理和控 制的，为了适应数据共享的环境，DBMS必须 提供数据保护能力，以保证数据库中数据的安 全可靠和正确有效

Mathematica 是美国 Wolfram 研究公司生产的一种数学分析型的软件，以符号计算见长，也具有 高精度的数值计算功能和强大的图形功能。 假设在 Windows 环境下已安装好 Mathematica4.0，启动 Windows 后，在“开始”菜单的“程序”中单 击 ，就启动了 Mathematica4.0，在屏幕上显示如图的 Notebook 窗口，系统暂时取 名 Untitled-1，直到用户保存时重新命名为止 输入 1+1，然后按下 Shif+Enter 键，这时系统开始计算并输出计算结果

随机变量分布的类型已知, 需要由观测数据确定 该分布的参数 由观测数据确定随机变量概率分布类型, 并在此 基础上确定其参数 由已有的观测数据难以确定该随机变量的理论分 布形式, 则定义一个实验分布

思想道德修养与法律基础Ａ 中国近现代史纲要 A 马克思主义基本原理 B 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 I 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 II 形势与政策 I~IV 体育 I~IV 外语 AI 外语 AII 外语 AIII 外语 AIV 高等数学 AI 高等数学 AII 线性代数 B 概率论与数理统计 B 大学物理 I 大学物理 II 物理实验 AI 物理实验 AII 创业与企业管理(三级项目) 国防教育与军事训练 思想道德修养与法律基础社会实践 马克思主义基本原理社会实践 中国近现代史纲要社会实践 毛泽东思想和中国特色社会主义理论社会实践 创业与经营实训 计算思维导论 计算思维导论课程实验 计算机技术基础 A 计算机技术基础 A 课程实验 工程化学 工程化学课程实验 C 语言程序设计（三级项目） C 语言程序设计（三级项目）课程实验 光电子器件（三级项目） 光电子器件（三级项目）实验 单片机原理（三级项目） 单片机原理（三级项目）课程实验 电路分析基础（三级项目） 电路分析基础（三级项目）课程实验 光纤传感技术（三级项目） 光纤传感技术（三级项目）课程实验 光学原理（三级项目） 光学原理（三级项目）课程实验 模拟电子技术 B 模拟电子技术 B 课程实验 嵌入式系统（三级项目） 专业综合课程设计—嵌入式系统（二级项目） 嵌入式系统（三级项目）课程实验 通信原理 B 通信原理 B 课程实验 半导体器件物理 常用光电仪器原理及使用 电磁场理论 复变函数 B 工程制图基础（三级项目） 光电成像技术 电子科学与技术工程导论 光纤通信系统 专业综合课程设计-光纤传感与通信 光学材料 红外技术 激光技术 激光原理（三级项目） 职业生涯规划与就业指导Ⅰ 职业生涯规划与就业指导 II 系列专题讲座 量子力学 数理方程 数字电子技术 A 数字信号处理 无线传感网络 信号与系统 B（三级项目） 专业英语 EDA课程设计（三级项目） 常用光电仪器原理及使用课程实验 电子工艺实习 B 电子线路 CAD（三级项目） 光学系统设计（三级项目） 金工实习 D 生产实习（二级项目） 毕业设计（一级项目）

信息论：是一门应用概率论、 随机过程、数理统计和近世代 数的方法，来研究广义的信息 传输、提取和处理系统中一般 规律的科学；它的主要目的是 提高信息系统的有效性和可靠 性，最优化；其主要内容（或 分支）包括：香农理论、编码 理论、维纳理论、检测和估计 理论、信号设计与估计理论、 调制理论和随机噪声理论

不管采取什么办法,人类越来越明白这样一个道 理:保护动物就是保护自己。 正如一位学者所说,保护珍稀动物不仅限于增加 它的数量,其意义在于保护它所代表的整个生态 系统,生态系统保护下来,水土资源也就保护下 来,我们的未来也就得到了保护

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径