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课题分析: 随着技术手段的进步,微机联网管理作为一种新型 的管理手段已经越来越广泛地运用于药品流通领域。而 门诊药房是药品从厂家流向患者的关键环节,其服务质 量直接关系到患者的切身利益。将微机网络运用于药房 管理可以提高效率,减轻劳动强度,但也使工作人员与 。 患者的沟通减少。且医院需要投入大笔资金进行设备添 置和人员培训。通过调研,可对微机网络化管理的经济 效益和社会效益进行综合讨,评估其对药房服务质量 的影响
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 6.1 域名系统 DNS  6.1.1 域名系统概述  6.1.2 因特网的域名结构  6.1.3 域名服务器  6.2 万维网WWW  6.2.1 概述  6.2.2 统一资源定位符 URL  6.2.3 超文本传送协议 HTTP  6.2.4 万维网的文档  6.2.5 万维网的信息检索系统  6.3 流媒体  6.3.1 流媒体的概述  6.3.2 存储式流媒体  6.1.3 交互式流媒体  6.4 改进“尽最大努力交付”的服务  6.4.1 使因特网提供服务质量  6.4.2 调度和管制机制  6.4.3 综合服务 IntServ 与资源预留协议 RSVP  6.4.4 区分服务 DiffServ
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6.1 域名系统 DNS 6.1.1 域名系统概述 6.1.2 因特网的域名结构 6.1.3 域名服务器 6.2 文件传送协议 6.2.1 FTP 概述 6.2.2 FTP 的基本工作原理 6.2.3 简单文件传送协议 TFTP 6.3 远程终端协议 TELNET 6.4 万维网 WWW 6.4.1 概述 6.4.2 统一资源定位符 URL 6.4.3 超文本传送协议 HTTP 6.4.4 万维网的文档 6.4.5 万维网的信息检索系统 6.4.6 博客和微博 6.4.7 社交网站
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计算机图形学的主要核心技术是如何建立所处理对象的模型并生成该对象的图形。 研究内容: (1)几何模型构造技术 (2)图形生成技术 (3)图形操作与处理方法 (4)图形信息的存贮、检索与交换技术
文档格式:PPT 文档大小:94.5KB 文档页数:8
第1章论 1.1计算机图形学的研究内容 计算机图形学的主要核心技术是如何建立所处理对象的模型并生成该对象的图形。 研究内容: (1)几何模型构造技术 (2)图形生成技术 (3)图形操作与处理方法 (4)图形信息的存贮、检索与交换技术 (5)人机交互及用户的接口技术 (6)动画技术 (7)图形输出设备与输出技术 (8)图形标准图形软件句的研究开
文档格式:PPT 文档大小:478.5KB 文档页数:55
第1节 网络商务信息的收集与整理 1.1 网络商务信息基础 1.2 网络商务信息的收集 1.3 常用检索工具 1.4 网络商务信息的整理 第2节 网络营销的主要方法 • 2.1 网络营销的概念 • 2.2 网络营销策略 • 2.3 网络消费者 • 2.4 网上市场调查的方法 • 2.5 单一目的的网上市场调研 • 2.6 商情分析报告的撰写 • 2.7 网络促销方法 第3节 网络商务信息的发布 3.1 利用网络工具发布商务信息 3.2 在其它网站上发布商务广告
文档格式:PDF 文档大小:2.17MB 文档页数:73
如何建立词项词典? 文档解析:格式?语言?编码方式? 词条化:词条(Tokens)/词项(Terms) 停用词:停用词表?查表法 or 基于文档频率 词项归一化:等价类同义词扩展表 词形归并:am, are, is be 词干还原:去除单词两端词缀、Porter算法 如何实现倒排记录表? • 跳表:跳表指针(位置、个数、更新问题) • 短语查询 • 二元词索引扩展的二元词索引:词性标注 • 位置信息索引邻近查询 • 增加倒排记录表 • 混合索引机制
文档格式:PPT 文档大小:63KB 文档页数:12
《中文期刊数据库》(VIP) 中文期刊数据库由科技部西南信息中心 直属的重庆维普资讯公司编辑出版,收 录八九年以来12000种中文期刊题录和文 摘,分36个专辑。 ·目前我馆采取的是由湖南高校图工委组 织的团购形式,取得网络使用权
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• 什么是Graphical Model • 定义、示例 • Representation、Inference、Learning • 主题模型与分类 • LSA (Latent Semantic Analysis), 1990 • pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis), 1999 • LDA(Latent Dirichlet Allocation), 2003 • Hierarchical Bayesian model • 主题模型的R语言实现示例
文档格式:PDF 文档大小:3.13MB 文档页数:77
• 聚类概述 • 什么是聚类?在IR中如何用聚类?聚类的几个术语 • K-均值聚类算法 • K-均值聚类中的基本准则 • K-均值算法中簇的个数 • 聚类评价 • purity、NMI(Normalized Mutual Information,)、RI(Rand Index)、F measure • 基于模型的聚类 • 层次聚类简介 • 层次聚类的簇相似度计算 • 四种HAC算法:单连接、全连接 、组平均、质心法
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