窗体上还有一些控件不与数据源相关联 或者以更复杂的方式联接于数据源中的记 录。另外,有些控件还必须能够处理一些 事件,即必须为这些控件的某些事件属性 编程。所有这些需求都必须在窗体设计视 图中进行相应的设计操作方能实现。 本节介绍窗体设计视图中的操作方法, 并以前面使用向导创建的窗体为基础,介 绍如何在窗体设计视图中完成“商品进货 数据录入”窗体与“商品上柜数据录入” 窗体的设计

在数据库应用系统中,一个数据库中常常包含 若干个数据表,用以存放不同类别的数据集合。 而这些数据集合存放于同一个数据库中,是由 于它们之间存在着相互联接的关系。这种数据 集合间的相互联接称之为关联。在关系数据库 的实现中,主要存在两种关联:一对一的关联 和一对多的关联

Access2003数据表对象由两个部分构成: 表对象的结构和表对象的数据。数据表对象的 结构是指数据表的框架,也称为数据表对象的 属性,主要包括: 1.字段名称—数据表中的一列称为一个字段,而每一 个字段均具有唯一的名字,被称为字段名称。 2.数据类型—数据表中的同一列数据必须具有共同的 数据特征,称为字段的数据类型。 3.字段大小——数据表中的一列所能容纳的字符或数字 的个数被称为字段大小

为了实现冶炼过程中对炉渣成分的实时预测，给电弧炉炼钢过程中加料等工艺操作提供帮助，对影响炉内炉渣成分的因素（炉内反应、加料与流渣）进行了研究，构建了电弧炉炼钢炉渣成分实时预报模型。结果显示，该模型能够实时预测炉内炉渣质量和成分变化，预报炉内铁元素氧化状况，可为冶炼过程中添加辅料与流渣等工艺操作提供指导作用。通过与现场炉渣取样检测结果进行对比，得到炉渣中CaO、SiO2和FeO实测成分与模型预测成分的平均相对误差分别为12.66%、11.17%和19.16%

6.1中水原水来源及水质、水量 6.1.1水源 (1)冷却水(2)沐浴排水(3)盥洗排水 (4)洗衣排水(5)厨房排水(6)厕所排水 (1)~(4)优质杂排水,(1)~(5)杂排水 6.1.2水质及水量 6.2中水系统组成 6.3中水供水水质 《生活杂用水水质标准》(CJ25.1-89) 6.4处理工艺

使用 Access2003报表向导,可以很方便地完成 报表的创建、子报表的创建以及图表子报表的 创建。但是,使用向导创建的上述对象,一般 都还不能完全满足实际应用的需要。另外,报 表上图片与背景的设置、一些计算型文本框及 其计算表达式的设计,都还没有完成。而所有 这些设计操作都必须在报表设计视图中进行。 本小节介绍在报表设计视图中完成报表设 计的操作方法,并以前面使用向导创建的报表 为基础,介绍如何在报表设计视图中完成“销 售交接班报表”,“图表子报表”与“销售业 绩查询”报表的设计

报表是一个容器对象,其间可以包含其 他对象。例如,报表的数据源就是报表中包 含的数据表或查选对象。又如,报表中的子 报表就是报表中包含的报表对象。报表中包 含的对象也称为报表控件。 设计报表就必须很好地掌握报表控件的 设计方法,而报表控件设计主要包括报表控 件属性的设置及其应用方法的选择与编程。 本节主要介绍各个报表控件除“名称” 属性以外的各个属性值的含义、取值规则及 其属性值的设置方法

一、税收管辖权(jurisdiction to tax) 1定义:一个国家自主地管理税收的权力。P1 讨论:主权与人权、三权分立(立法权、司法权、执法权一征管权、收入归属)与五 权宪法 所得税的税收管辖权:属人主义、属地主义,商品税的税收协调:商品中性与资本中 性(资本输入中性与资本输出中性)、电子商务征税

为了节省内存空间,在系统软件中常将多个标志状 态简单地组合在一起,存储到一个字节(或字)中。C 语言是为研制系统软件而设计的,所以她提供了实现将 标志状态从标志字节中分离出来的位运算功能。 所谓位运算是指,按二进制位进行的运算。 10.1数值在计算机中的表示 10.2位运算 10.3位段

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础