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哈尔滨工业大学:《网络技术》GOOGLE搜索从入门到精通
文档格式:PPT 文档大小:514.5KB 文档页数:40
以前的学习,一般需要预先在肚子里存储下足够的知识,必要时 ,就从海量的信息中提取所需的部分。 但是,到了信息领域大大超出四书五经的新时期,预先无目的 的吞下海量信息的学习方式就有些不合时宜了。 旧有的学习方式需要变更以适应这个信息爆炸的年代。目的明确 的去学习,即先知道要学什么,然后有目的的去寻找答案,这种 方式看上去更加有效率
《机械工程测试技术基础》课程PPT教学课件(第三版)第五章 信号处理初步
文档格式:PPT 文档大小:618KB 文档页数:41
测试的目的是获取反映被测对象状态和特征的信息。实际中有用的信息总是和各种噪声混杂在一起,难于直接识别和利用。只有分离信号和噪声并经过必要处理和分析,消除 和修正系统误差之后,才能准确提取信息中有用信息
哈尔滨工业大学:《管理应用系统—MAS》第十三讲 财会模块的分析与设计
文档格式:PDF 文档大小:80.92KB 文档页数:22
一、综述 由于ERP系统的财会建立在集成信息的基础上,因而比单一的计算机财务系统具有集成度高、信息处理及时的优点。 二、集成采购、库存、销售、生产、设备等所有与企业财务活动有关的信息。 三、如果信息集成度较高,则70%以上的凭证可以自动生成
计算机系教学资源(PPT课件讲稿)信息安全与保密技术
文档格式:PPT 文档大小:149KB 文档页数:48
网络信息安全所面临的威胁 计算机网络信息安全所存在的缺陷 怎样实现网络信息安全与保密 密码技术 防火墙简介 虚拟专用网技术简介
北京理工大学管理与经济学院:《管理信息系统讲座》企业管理信息系统的发展概述(甘仞初)
文档格式:PPT 文档大小:362KB 文档页数:60
企业在复杂多变、竞争激烈的环境中求生存、求发展, 必需占有丰厚的信息资源和强大的开发、利用信息资 源的能力四个发展阶段:
2011年上海市政府信息公开工作年度报告
文档格式:PDF 文档大小:6.73MB 文档页数:20
全文包括概述、主动公开政府信息情况、依申请公开政府信息情况、政府信息公开类行政复议和行政诉讼情况、咨询处理情况、存在的主要问题和改进措施,并附相关指标统计附表、附图等
《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
南华大学:计算机学院医学信息工程专业课程教学大纲汇编
文档格式:PDF 文档大小:6.1MB 文档页数:478
学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统Ⅰ》 《数字通信原理》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》 《数据库原理 A》 《人工智能导论》 《生理学 E》 《卫生统计学 B》 《流行病学 B》 《外科学总论 B》 《诊断学 D》(临床医学概要) 《诊断学 D》(临床医学概要) 《诊断学 D》 《编译原理》 《传感器技术及应用》 专业课平台必修课 《计算机类认识实习》 《医信工程生产实习》 《医信工程毕业实习》 《医信工程毕业设计(论文)I》 《医信工程毕业设计(论文)II》 《医学信息工程导论》 《生物信息学导论》 《生物医学信号处理》 《生物医学信号处理实验》 《数字图像处理 A》 专业课平台选修课 《软件工程概论 A》 《医学信息系统》 《现代病案信息管理》 《医学决策支持系统》 《智能医疗》 《智能医疗》实验 《数据挖掘》 《数据挖掘》实验 《大数据与深度学习》
《物流案例》案例24 一流三网海尔独特的现代物流
文档格式:DOC 文档大小:28KB 文档页数:2
海尔的物流改革是一种以订单信息流为中心的业务流程再造,通过对观念的再造与机制 的再造,构筑起海尔的核心竞争能力。 海尔物流管理的“一流三网”充分体现了现代物流的特征:“一流”是以订单信息流为 中心;“三网”分别是全球供应链资源网络、全球配送资源网络和计算机信息网络。“三网” 同步流动,为订单信息流的增值提供支持
《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
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