工资数据的输出，按其内容可大体分为三个部 分：个人工资数据(工资明细表)；按部门汇总的工 资数据；按统计口径汇总的数据。按其输出途径又 可分两种：屏幕显示和打印机输出。查询输出可实 现从屏幕输出，可按个人、单位或其他指定条件查 询工资数据并显示。打印输出是把个人工资数据和 各部门、车间科室的汇总数据以工资表等形式打印 出来

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

1、数据文件的改动不引起程序的改动——程序与数据分离 2、不同程序可以访问同一数据文件中的数据——数据共享 3、能长期保存程序运行的中间数据或结果数据

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

数据结构讨论的是数据的逻辑结构、存储方式 以及相关操作的实现等问题，为学习后续专业课程 打下基础。本章讲述数据结构的基本概念及相关术 语，介绍数据结构、数据类型和抽象数据类型之间 的联系，介绍了算法的特点及算法的时间与空间复 杂性

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

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

线性结构的特点是,在数据元素的非空有限集中, （1)存在唯一的一个被称作“第一个”的数据元素; （2)存在唯一的一个被称作“最后一个”的数据元素; （3)除第一个数据元素之外,集合中的每个数据元素均只有一个直接前趋数据元素;

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

4.1数据库的组成 4.2系统数据库和示例数据库 4.3创建数据库和事务日志 4.4管理数据库