能够完善地管理各种数据库对象，具有强大的数据组织、用户 管理、安全检查等功能。数据处理功能强大。可以方便地生成各种数据对象，利用存储的数据建立窗体和报 表，可视性好

通过本节内容的学习，掌握数据库技术设计的基本概念、了解数据处理及数据库系统的发 展历史、掌握基本的关系数据库理论。 教学重点 数据模型及关系模型、SQL、关系数据库规范化设计理论

1、了解 Excel的数据类型 2、掌握不同类型数据的输入方法 3、掌握复制公式输入数据的方法 4、掌握大批量相同数据的输入方法 5、掌握通过自定义格式简少数据输入的方法

一、数字数据传输的特点和意义 二、数字数据传输的基本原理 三、数字数据的时分复用(TDM) 四、数字数据网(DDN) 五、数字数据传输系统 六、数字数据网同步

随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快

计算机是用来处理数据的,而且它是 用来处理大批量的数据。这些数据决不是 杂乱无章的,而是有着某种内在联系的 只有分清数据的内在联系,合理地组织数 据,才能对其进行有效管理。如何合理组 织数据,高效率地处理数据,正是本门课 需要解决的问题

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

• 5.1 NoSQL简介 • 5.2 NoSQL兴起的原因 • 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 5.4 NoSQL的四大类型 • 5.5 NoSQL的三大基石 • 5.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 5.7 文档数据库MongoDB

• 11.1 NoSQL简介 • 11.2 NoSQL兴起的原因 • 11.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 11.4 NoSQL的四大类型 • 11.5 NoSQL的三大基石 • 11.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 11.7 文档数据库MongoDB

• 10.1 可视化概述 • 10.2 可视化工具 • 10.3 可视化典型案例