多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

6.3.1 超文本技术的发展与应用 6.3.2 超文本与超媒体概念 6.3.3 超文本组成要素 6.4 超文本系统的结构模型 6.4.1 Combell & Goodman模型 6.4.2 Dexter模型 6.4.3 其它超文本模型

5.1 操作系统可信计算基的构成 5.2 操作系统的安全机制 5.3 Win2000/XP系统的安全机制简介 6.1 OSI开放系统互联安全体系结构 6.2 Kerberos协议 6.2.1 Kerberos协议－应用层安全协议标准 6.2.2 SSL协议－传输层与应用层之间 6.2.3 IPSec协议－网络层标准 6.3 安全套接字层SSL协议 7.1 应用系统中的安全问题概述 7.2 Web安全 7.3 数据库安全 8.1 BS7799标准与信息系统安全管理 8.2 风险评估

4.1系统结构设计 4.2网络设计 4.3数据库设计 4.4代码设计 4.5输入输出设计 4.6模块设计 4.7系统设计报告 4.8实验三

本书对数据库的讨论及前几章中提供的信息都说明,当前各种公共数据库中的序列信息的数 量正急剧增加。与我们已知的核酸序列一样,所有蛋白质序列,无论是直接测得还是由核酸 序列中的开放阅读框转换而来,都包含有决定其结构功能的内在信息。可惜用实验方法获取 这些信息的速度远远赶不上单纯序列数据产生的速度。象圆二色谱、旋光色散、X光晶体衍射 和核磁共振都是确定结构特征的强有力技术,但它们的实现需要大量时间,并对技术和技巧 都有很高要求

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

信息系统体系结构设计之后,需要着手详细设计。详细设计包括业务对象模型设计、功能逻辑设计、数据库设计和界面设计等工作。详细设计是系统实现的依据,需要考虑所有的设计细节,必须仔细认真

7.1 结构化程序的建立和运行 7.2 VFP6的程序设计语言基础 7.2.1 VFP的交互式输入输出命令 7.2.2 VFP6程序设计的条件与循环

1、什么是防火墙? 2、防火墙的优点和缺点分别是什么? 3、防火墙常用的体系结构有哪些? 4、计算机病毒的含义? 5、计算机病毒主要特征表现在哪几个方面?

程序是能够完成特定任务的命令序列的 组合。 Visua1 FoXPro提供了结构化程序设计 方法,能帮助用户创建出功能强大、灵活多变 的应用系统