以物流信息系统为实例,针对原有物流信息系统存在灵活性差等一系列问题,通过深入分析面向服务的体系结构(SOA)的相关理论,利用网络服务技术,提出了一种基于SOA架构的企业应用设计流程和建模方法.讨论了在跨语言、跨操作系统的平台下实现\订单处理\业务流程的问题:通过应用面向网络服务的业务流程执行语言(BPEL)组合、编排和协调本地的网络服务和其他异构平台的网络服务来实现面向服务体系结构.SOA技术使物流信息系统能够更容易地跨平台以服务形式访问商务,基于此架构模式开发的应用系统加快了应用程序的开发过程,并使非程序员也可以创建和重用信息技术资产

(一)正式沟通的形式与渠道 正式沟通是通过正式的组织程序,依照 组织结构所进行的信息沟通。这种沟通 的媒介物和路线是经过事先安排的,因 而被认为是正式和合法的。 按信息流通的方向划分:纵向信息沟通 、横向信息沟通、斜向信息沟通

1对一问题毫无了解,对它的认识是不确定的 过各种途径获得信息,逐渐消除不确定性 )可否用消除不确定性的多少来度量信息! 黑箱(信息Ⅰ)灰箱信息∏白箱

当今的时代是一个信息的时代,信息处理技 术的不断进步极大的影响了我们的生活,使 我们的生活质量得到很大提高。本课程将介 绍信息科学的基础理论和基本方法,课程将 基于一个通讯系统的抽象数学模型进行展开, 课程的数学基础为概率论。整个课程可分为 基础理论和编码理论两部分组成

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

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

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

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)

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大纲 序言: Internet及其信息资源 一、网络信息检索的常用技巧 二、网络信息检索的主要途径 三、关于搜索引擎的基本知识 四、常用搜索引擎介绍(实例)