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武汉船舶职业技术学院:《公差与测量》课程教学资源_第五章 精度检测基本概念的习题
文档格式:DOC 文档大小:51KB 文档页数:4
内容概要:主要论述几何量精度检测的基本理论,包括测量的基本概念、计量单位、测量器 具、测量方法、测量误差和测量数据处理等。 教学要求:在掌握机械精度设计的基础上,对其检测技术方面的基础知识有一个最基本的了 解,并能运用误差理论方面的知识对测量数据进行处理后,正确地表达测量结果
中国人民解放军陆军军医大学(第三军医大学):《医学文献检索》课程PPT教学课件(4)F1000数据库检索
文档格式:PPT 文档大小:14.25MB 文档页数:63
➢ (一)F1000数据库简介 ➢ (二)F1000浏览 ➢ (三)F1000检索 ➢ (四)My F1000 ➢ (五)F1000讨论
中国人民解放军陆军军医大学(第三军医大学):《医学文献检索》课程PPT教学课件(3)PubMed数据库检索
文档格式:PPT 文档大小:12.12MB 文档页数:116
➢ (一)PubMed 概述 ➢ (二)PubMed 的主要检索途径和方法 ➢ (三)PubMed数据库的辅助功能 ➢ (四)PubMed 检索结果的处理
《如何使用几大数据库》第八讲 美国专利全文数据库
文档格式:PPT 文档大小:621KB 文档页数:17
专利文献 专利文献是实行专利制度的国家及国 际性专利组织在审批专利过程中产生的官 方文件及其出版物的总称,是由专利机构 依据发明申请所颁发的一种文件。狭义的 讲,专利文献主要是指专利说明书
延安大学:《网页制作基础教程》学术论文_用户行为驱动的网页布局自动调整的研究
文档格式:PDF 文档大小:348.82KB 文档页数:5
在传统的Web网站中,网页的布局往往由网页制作人员安排并很少变化。为了更好的为网络用户提供服务,提出通过对Web日志的数据清洗,识别出每个用户在一个会话期内访问的页面,依据网页内容在逻辑上的关系和用户经常访问的页面,得到用户对网页内容的兴趣度矩阵及各子项目的兴趣度矩阵。对网络用户根据兴趣度矩阵进行层次化的分类,得到每个用户所属的类别。当用户访问网站时,根据该用户所属的类别进行网页布局的自动调整,让用户能够方便、快捷地访问到自己感兴趣的页面。这样能够给每个用户提供更加个性化、柔软的服务,增加了网站的服务效果和用户对于网站的信赖,避免用户迷失在海量数据中
厦门理工学院:《单片机原理与控制技术》课程教学资源(PPT课件讲稿,第二版)第6章 串行通信
文档格式:PPT 文档大小:274.5KB 文档页数:42
计算机与外界信息交换称为通信。 通信的基本方式可分为并行通信和串行通信:并行通信是数据的各位同时发送或同时接收;串行通信是数据的各位依次逐位发送或接收
延安大学:《调查方法与实务》课程课程教学资源(PPT课件)第六章 调查数据的整理
文档格式:PPT 文档大小:547.5KB 文档页数:31
第一节 数据的预处理 第二节 统计分组和次数分布 第二节 统计表和统计图
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 9 Outlier Analysis
文档格式:PPT 文档大小:855KB 文档页数:49
◼ Outlier and Outlier Analysis ◼ Outlier Detection Methods ◼ Statistical Approaches ◼ Proximity-Base Approaches ◼ Clustering-Base Approaches ◼ Classification Approaches ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 8 Cluster Analysis:Basic Concepts and Methods
文档格式:PPTX 文档大小:2.39MB 文档页数:97
◼ Cluster Analysis: Basic Concepts ◼ Partitioning Methods ◼ Hierarchical Methods ◼ Density-Based Methods ◼ Grid-Based Methods ◼ Evaluation of Clustering ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 7 Classification:Basic Concepts
文档格式:PPT 文档大小:1.41MB 文档页数:76
◼ Classification: Basic Concepts ◼ Decision Tree Induction ◼ Bayes Classification Methods ◼ Rule-Based Classification ◼ Model Evaluation and Selection ◼ Summary
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