① 启动报表向导：因为本例报表数据基于两个表（STUD和SC），所以在“向导选取”对话框中应选择“一对多报表向导

16.1数据从何而来？如何善用资讯？ 16.2 样本告诉我们什么？ 16.3 好样本与坏样本 16.4怎样可取得坏样本？ 16.5有偏抽样法 16.6 简单随机样本 16.7谈谈实验

5.1 信号概述 5.2 信号的传感 5.3 信号的采集 5.4 数字化数据采集系统 5.5 数据采集系统举例

§1.4统计中的一些基本概念 §2.1统计数据的分类 §2.2统计数据的来源 §2.3 统计资料的整理 §2.4统计表和统计图简介

线性数据结构 一维数组 排序和查找 二维数组 字符串

第一个程序 第二个程序 变量定义 数据类型 符号常量 算术表达式 赋值表达式 自增自减运算符 强制类型转换 数据的输入输出

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

《电力系统自动化》课程教学资源（理论课程资料）电力数据通信_相关标准_电力系统实时数据通信应用层协议

1.1本章简介 本章旨在介绍生物信息学的基本概念,指出它在现代生物学中的重要地位。首先,我们 将简要回顾生物信息学发展的几个历史阶段,从早期的蛋白质手工测序,到今天的DNA自 动测序。读完本章,你将会发现,DNA测序自动化引起的生物信息爆炸,使生物大分子序 列数据库的数据量急剧增长,而蛋白质结构测定的速度远不能与之相比。因此,从序列信息 直接推断其可能的生物学功能就显得十分必要。本章还将简述蛋白质结构预测的现状,从蛋 白质一级结构中各种氨基酸所包含的折叠信息入手,重点说明蛋白质三级结构预测的意义, 并指出分子伴侣的本质及其在蛋白质折叠过程中的作用

一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质,基因规定了组成蛋白质的氨基 酸序列。虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成,但是,它们只有折叠成特定的空间构象才能 具有相应的活性和相应的生物学功能。了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功 能,也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重 要的。目前,蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快,但是,已知结构的蛋白质相对比 较少