并发进程之间的交往本质上是互相交换信息。有些情况下进程之间交换的信息量很少,例如仅仅交换某个状态信息。 有些情况下进程之间交换大批数据,例 如传送一批信息或整个文件。进程之间互相交换信息的工作称之为进程通信 IPC(InterProcess Communication)

北京万方数据股份有限公司是由中国 科技信息研究所以万方数据(集团)公司 为基础,联合山西漳泽电力股份有限公司、 北京知金科技投资有限公司、四川省科技 情报研究所和科技文献出版社发起组建的 高新技术股份有限公司。 万方数据资源系统建立在因特网上的大 型科技商务信息平台。以其巨大的信息量 和方便的检索功能深受国内众多用户的欢 迎,并一举成为我国信息服务界的知名品牌

4-2信息检索步骤 信息检索步骤是根据检索课题的目的和内容要求,把合乎需要的文献或信息线索挑选出来所遵循的一般程序。 一、课题分析,明确检索范围 二、选择检索系统和检索工具 三、确定检索点和检索途径 四、构造检索式 五、查找和分析检索结果 六、调整检索方案,满足检索需要

针对已有的不完备信息系统粗糙集扩充模型没有考虑属性的权重的缺点,提出基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型.该模型根据给出的不完备信息系统信息量计算权重,不需引入系统外知识,权重确定比较客观;同时引入阈值来调整加权阈值容差类判定的严格程度,兼顾了人的主观要求,并能预先排除因自身不满足阈值条件而不可能与任何其他对象划为同一加权阈值容差类的对象,但不影响类的完整性.实例对比分析表明,与其他模型相比,基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型符合不完备信息系统应用客观实际,具有更强的适应能力

9.1信息系统开发的项目管理 9.2信息系统的运行管理 9.3信息系统的评价

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

核酸是贮存和传递遗传信息的生物大分子。生物体的 遗传信息是以密码的形式编码在DNA分子上,表现为特 定的核苷酸排列顺序。在细胞分裂过程中通过DNA的复 制把遗传信息由亲代传递给子代,在子代的个体发育过程 中遗传信息由DNA传递到RNA,最后翻译成特异的蛋白 质,表现出与亲代相似的遗传性状(遗传信息由DNA →RNA→Pr)。在某些情况下RNA也是重要的遗传物质, 如在RNA病毒中RNA具有自我复制的能力,并同时作为 mRNA,指导病毒蛋白质的生物合成

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通信的目的是交换信息。信息的载体可以是多媒体,包含语音、 音乐、图形图像、文字和数据等。计算机的终端产生的信息一 般是字母、数字和符号的组合。为了传送这些信息,首先要将 每一个字母、数字或括号用二进制代码表示。目前常用的二进 制代码有国际5号码(IA5)、扩充的二、十进制交换码 EBCDIC码和信息交换用标准代码ASC码等