一、实体与联系 二、关系模型 三、关系模型规范化 四、关键字 五、数据的完整性

8.1用户自定义数据类型 8.2默认值 8.3规则 8.4用户自定义函数

1.1 SOL Server简介 1.2 SOL Server的安装和配置 1.3 SOL Server2000的启动 1.4选课数据库(ⅩK)

受探测环境制约，隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号，强干扰”的特征，给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换（shearlet变换，ST）引入探地雷达信号处理，根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异，提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法，并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势；在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号，以实际数据为例说明小波变换（WT）对其去除效果；从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法，即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离，然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明，本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号，根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域，从而提高探地雷达资料解译精度

15.1备份与还原 15.2数据的导入和导出

电路要求 kbencoder 数据输入 i[7..0] 低电平有效 控制输入 el 低电平有效 数据输出 a[2..0] 反函数输出：表达最高位优先编码 数据输出 b[2..0] 反函数输出：表达次高位优先编码 设计思想：

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

在欲检象的数据库前面的方框内单击,当方框內显 示“V”时即为选中,再单击则“√”消失,表示不 选。 对单个数据库进行捡索时,除用上迷选择方法,还 可用跟标直接点击这个数据库的名称

1、了解 Excel格式化的意义 2、掌握单元格格式化的不同方法 3、掌握文本格式化的方法 4、掌握数据格式化的方法 5、了解自定义格式化数据的方法和意义 6、掌握日期有格式化方法 7、掌握工作表套用格式和自定义格式化方法

IT在企业中应用的发展阶段说 信息技术在企业进化的三个阶段分别是：工 作自动化、信息管理和经营转型； 数据管理技术的发展大致经历了以下四个阶 段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库 阶段和高级数据库阶段