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《生物信息学》课程教学资源(电子讲义)第九章 蛋白质序列分析与结构预测
文档格式:PDF 文档大小:638.56KB 文档页数:42
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
《生物信息学》课程教学资源(电子讲义)第二章 生物信息学中的计算机技术
文档格式:PDF 文档大小:135.1KB 文档页数:9
2.1本章简介 本章介绍因特网(Internet)和万维网(《ntemctWorIdWidcWcbWWW,《,简称www),介绍世界各国生物信息中心和服务机构。因特网的诞生,国际生物信息中心的建立,大大推动了生物信息学革命。基于因特网的浏览器的出现,为生物信息资源的开发和应用提供了有效途径。本章将简单介绍浏览器和通过浏览器进行数据库查询的方法,并给出一些重要生物信息中心的网址
《EDA工程实践》第一章 MAX+PLUS II图形输入方式
文档格式:PPT 文档大小:1.87MB 文档页数:39
一、MAX+plusl设计流程 延时网表提取、编程文件汇编编译网表提取、数据库建立、逻辑综合、逻辑分割、适配。 二、半加器 只求本位和,不考虑低位的进位。实现半加操作的电路叫做半加器
《生物信息学》课程教学资源(电子讲义)第四章 双序列比对
文档格式:PDF 文档大小:578.23KB 文档页数:19
本章介绍序列比对时常用的几个概念,包括同一性identity)、相似性(《dcnysimilaiy《)同 源性( homology)等。这些概念,在蛋白质和核酸序列比对时经常使用。双序列比对(pairwise alignement)是指通过一定的算法对两个DNA或蛋白质序列进行比对分析,从而找出两者 之间最大相似性匹配。双序列比对是序列分析常用方法之一,是多序列比对和数据库搜索的 基础
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》课程教学课件(PPT讲稿)第一章(1-5)面向对象的数据库应用系统设计概念
文档格式:PPT 文档大小:115.5KB 文档页数:8
面向对象技术提供了一个具有全新概念的数据 库应用系统开发模式,它将面向对象分析 OOA, Object-Oriented- Analysis)面向对象 设计(D, Object-Oriented- Design)和面向 对象程序设计(OOP, Object-Oriented- Programming)集成在一起。其核心概念是“面 向对象
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》课程教学课件(PPT讲稿)第九章(9-3)页对象基本控件及其应用
文档格式:PPT 文档大小:616.5KB 文档页数:19
在 Access2003页设计视图中,可以根据需 要添加诸如标签、文本框、记录浏览以及 滚动文字等控件,利用这些控件既可以方 便用户对数据库中的数据进行编辑、输入 和排序,又使得工作界面十分美观
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》课程教学课件(PPT讲稿)第七章(7-2)报表对象设计向导
文档格式:PPT 文档大小:1.01MB 文档页数:30
Access2 2003提供的向导总是可以使得创 建数据库对象的操作更加便捷。因此, 使用向导创建报表对象,然后再进入报 表设计视图对之进行细致的设计,可以 提高报表对象设计的工作效率。以下, 分两种情况介绍 Access2 2003报表设计向 导的应用:简单报表设计和子报表设计
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》课程教学课件(PPT讲稿)第二章(2-5)GrocerMIS数据库其他数据表对象设计
文档格式:PPT 文档大小:722.5KB 文档页数:9
通过上述几节的学习,完成了“库存数据记录”和“柜存数据记录”两个数据表对象的设计。根据2.1节的分析,还应该创建并设计完成另外4个数据表对象:“销售数据记录”表、“供货商名单”表、“收货人员名单”表和“售货人员名单”表。 2.5.1“销售数据记录”表对象设计 2.5.2辅助数据表对象设计
《数据把掘概念与技术》第八章(8-6) 多维关联规则挖掘
文档格式:PPT 文档大小:252.5KB 文档页数:37
多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集
《数据把掘概念与技术》第八章(8-6) 多维关联规则挖掘
文档格式:PPT 文档大小:189.5KB 文档页数:31
多维事务数据库DB的结构为 (ID,AA2,, Anitems),A是DB中的结构化 属性(例如顾客的年龄,职业收入等),而 items是同事务连接的项的集合(例如购物篮 中频繁项集)。每一个 t=(id,aa 2..2 items-t)由两部分信息组成: 维信息(a1,a2man)项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集
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