01 供应商关系管理含义 02 供应商关系管理流程 03 结论 • 能力目标：供应商管理流程设计 • 知识目标：供应商管理系统性评判，模型设计 • 情景目标：案例研究教学任务 • 教学重点：供应商管理流程设计 • 教学难点：定量模型决策供应商选择与评判 • 教学关键点：准确界定供应商类型

本章主要内容简介 1.主要介绍n维向量(vector)、向量组(vector set)的线性组合、向量的线性表示、向量组的线性相关与线性无关、向量组的极大线性无关组、向量组的秩、向量组的等价等概念。 2.介绍向量组线性相关(linearly dependent)的性质。矩阵的秩与向量组的秩的关系,用矩阵的初等变换求向量组的秩和极大无关组。 3.用向量组的性质分析线性方程组的结构。 4.向量空间、子空间的概念,向量空间的基(basis)和维数(dimension)

本章重点内容 一、关系的数学定义和性质 二、关系模式的完整性约束条件 三、关系代数 四、关系的规范化原则,范式的基本概念和分解方法

第一节从关贸总协定到世界贸易组织 一、关贸总协定的产生 二、关贸总协定多边贸易谈判的成果、作用及局限性 (一)关贸总协定历次多边谈判及成果

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

重点：掌握比例、加减、积分运算电路的工作原理和运算关系,利用“虚短”和“虚断”的概念分析各种运算电路输出电压和输入电压运算关系的方法,根据需要选择运算电路；滤波的有关概念,有源滤波电路的识别,各种滤波电路的用途及它们幅频特性的定性分析。为了训练学生的读图能力,电路的识别是课程的重点；对运算关系的分析是学习运算电路的重点；而对于滤波电路,电路的定性分析比定量计算重要。难点：运算电路和有源、滤波电路的识别,对数、指数运算电路和有源滤波电路的分析计算

层次分析法（AHP评价法） 层次分析法是一种定性与定量相结合的多目标决策分析方法，为分析相互关联, 相互制约的复杂问题提供了一种简单实用的分析方法. 通过分析复杂系统的有关要素及其相互关系，简化为有序的递阶层次结构，使这些要素归并为不同的层次，形成一个多层次的分析结构模型. 最终把系统分析归结为最低层(供决策的方案,措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要性权值的确定问题. 模糊综合评价法 灰色关联分析法 （一）、灰色系统理论 （二）、灰色关联分析 （三）、案例应用

根据宪法的规定，中央政府在大多数情况下，并不直接管理省以下的地方政府。所以，从政权的层次的角度上讲，中央与地方的关系在很大程度上就是中央政 权与省级政权的关系。 第一节 中央——省政府过程 ❖一、省制沿革 ❖二、省政治权力结构 ❖三、中央和省的政治关系 ❖四、中国省政府过程的主要特点 ❖五、省际关系 第二节 中央——自治地方政府过程

产业关联的实质 产业关联的实质,就是各产业之间 的供给与需求关系

向量组 一、基本要求 1.理解n维向量的概念; 2.理解向量组线性相关、线性无关的定义; 3.了解有关向量组线性相关、线性无关的重要结论 4.理解向量组的最大无关组与向量组的秩的概念 5.理解齐次线性方程组有非零解的充要条件及非齐次线性方程有解的充要条件; 6.理解齐次线性方程组的解的结构及通解等概念 7.理解非齐次线性方程组的解的结构及通解等概念; 8.掌握用行初等变换求线性方程组通解的方法