二元关系是一个很重要的概念，它在很多数学领域中都有应用，在计算机科学的如下理论都离不开关系：逻辑设计、 数据结构、 编译原理、 软件工程、数据库理论、 计算理论、 算法分析、 操作系统等； 本章主要介绍：关系的概念及表示方法、关系的性质、关系的运算:关系的复合, 求逆关系, 关系的闭包、三种关系: 等价关系，相容关系, 次序关系

第一节 概述  供应链合作伙伴关系的定义  建立供应链合作伙伴关系的驱动力  建立供应链合作伙伴关系的意义 第二节 供应链合作关系的形成及其制约因素  企业供应链五阶段  供应链合作伙伴关系的形成和发展  供应链合作关系的制约因素 第三节 供应链企业间合作的理论基础  一、合作协商与委托代理  二、发挥群体协商机制的作用  三、委托——代理关系中的问题  四、委托——代理理论 第四节 选择合适的供应链合作伙伴  选择供应链合作伙伴的原则  供应链合作伙伴选择的方法  供应链合作伙伴选择的步骤  供应链合作伙伴的评价与选择  建立供应链合作伙伴关系注意的问题  我国企业合作模式中存在的问题 第五节 供应商关系管理与客户关系管理  供应商关系管理  客户关系管理

一、转关运输及转关运输货物的定义 （一）转关运输：海关为加速口岸进出口 货物的输运，方便收、发货人办理海关手续， 依照有关法规规定，允许海关监管货物由关 境内某一设关地点转运到另一设关地点办理 进出口海关手续的行为。 转关货物与转运货物、过境货物不同之 处主要是货物所有权不一样，因而报关细节 不同

本章讨论的关系我们通常 必关系 等关系的同的模型掌握 关系运算关系运算的性质 实际意义深入理解关系、关系图 关系矩阵之间的联系,熟练地 掌握两类特殊的关系—等价关系 遍序;熟练 Warshall地用 算法求关系的传递闭包;

在客观世界中,普遍存在着变量之间的关系数学的一个重要作用就是从数量上来揭 示、表达和分析这些关系。而变量之间关系,一般可分为确定的和非确定的两类.确定性关 系可用函数关系表示而非确定性关系则不然 例如,人的身高和体重的关系、人的血压和年龄的关系、某产品的广告投入与销售额 间的关系等,它们之间是有关联的,但是它们之间的关系又不能用普通函数来表示我们 称这类非确定性关系为相关关系

二元关系是一个很重要的概念，它在很多数学领域中都有应用，在计算机科学的如下理论都离不开关系：逻辑设计、 数据结构、 编译原理、 软件工程、数据库理论、 计算理论、 算法分析、 操作系统等； 本章主要介绍：关系的概念及表示方法、关系的性质、关系的运算:关系的复合, 求逆关系, 关系的闭包、三种关系: 等价关系，相容关系, 次序关系

第七章战略性贸易政策 一、最优关税率 从以前的分析可知,对于贸易小国,任何关税都会给带来社会福利的纯损失,而对于 大国来说,关税有可能带来收益。 大国征收关税,降低了国际市场价格从而使国内市场价格涨幅较小,政府税收收入为 c+e,社会经济利益净变动是e-(b+d)。如果e小于(b+d),整个国家净损失,e大于 (b+d),则整个国家则可以从征收关税中获益 那么大国是否关税越高收益越大呢?答案则不一定。因为: 来高关税固然使进口商品的单位税收额增加但也造成进口数量减少,总的关税收入不 一定增加。如果关税过高,进口量下降严重,关税收入有可能下降

• 了解客户关系管理产生的原因 • 理解客户关系管理的含义 • 熟悉客户关系管理系统的架构 • 说明客户关系管理系统的功能 • 了解客户关系管理中的技术 • 掌握客户关系管理实施的方法 • 论述影响客户关系管理成败的关键因素

大部分入侵检测系统的实现都会产生大量的报警信息,在一定程度上影响了系统管理,误报率也较高,影响了入侵检测的效果.针对这个问题,提出了一种基于节点关联的报警置信度计算方法,位于对等网络之上,节点在收到一系列入侵报警之后,需要进行节点关联,从而对报警信息进行融合,提取有效报警信息.其中根据关联对象的不同,节点关联又包括报警关联和信任关联两个层次,报警关联可用来判断入侵报警的有效性,信任关联可用来判断发起报警节点的可信性,给出了相关算法.仿真实验表明,使用该报警置信度计算方法可以提高入侵报警的检测准确率

第一节 灰色系统的概念与基本原理 一、灰色系统理论产生和发展动态 二、几种不确定方法的比较 三、灰色系统理论的基本概念 四、灰色系统理论的基本原理 五、灰色系统理论的主要内容及特点 六、灰数 第二节 序列算子与灰色序列生成 一、冲击扰动系统与序列算子 二、缓冲算子公理 三、实用缓冲算子的构造 四、均值生成算子 五、序列的光滑性 六、级比生成算子 七、累计生成算子与累减生成算子 八、灰指数律 第三节 灰色关联分析 一、灰色关联因素和关联算子集 二、灰色关联公理与灰色关联度 三、灰色关联分析的应用举例 四、广义灰色关联度 五、灰色相对关联度 六、灰色综合关联度 第四节 灰色系统模型 一、GM(1,1)模型 二、残差 GM(1,1)模型 三、灰色系统模型的检验 四、应用举例 第五节 灰色系统预测 一、灰色预测概述 二、数列预测 三、古树屋边坡变形预测