一、了解GIS的数据采集方式 二、掌握地图数字化的方法、步骤 三、掌握地图数据的各种处理方法 四、理解属性数据编码的深刻含义 五、了解空间数据的压缩处理的方法及优缺点

一、 数据层次与文件组织 二、空间数据库 三、传统数据库模型 四、面向对象数据库系统 五、 数据管理设计

数据处理流程:数据传输手簿输入数据加工数据预处理 基线解算——重复基线检验——同步环检验——异步环 检验(以上为当天应完成的任务)重测与补测—WGS -84中无约束平差网精度分析北京54/80/地方独立中 三维无约束平差三维约束平差—二维平差—成果报 告——技术总结

一、中文数据库简介 二、《中文社科报刊篇名数据库》 三、《人大复印报刊资料》系列数据库 四、《万方数据资源系统》

一、书目数据库概述 二、常用书目数据库介绍 中国人民大学馆藏书目数据库查询 CALIS联合目录数据库

结构体的概念 前面,我们介绍了基本类型(或称简单类型)的变量(如整型, 实型,字符型变量等),也介绍了一种构造类型数据___数组。 但这些数据类型还很不够,为此,C语言提供了一种数据结构, 称为结构体(structure)。可以将不同类型的数据组合成一个有 机的整体，且数据是互相联系的

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

➢ （一）SCIENCE DIRECT数据库浏览 ➢ （二）SCIENCE DIRECT数据库检索 ➢ （三）检索式的保存和调用

• 11.1 NoSQL简介 • 11.2 NoSQL兴起的原因 • 11.3 NoSQL与关系数据库的比较 • 11.4 NoSQL的四大类型 • 11.5 NoSQL的三大基石 • 11.6 从NoSQL到NewSQL数据库 • 11.7 文档数据库MongoDB

在此之前，所介绍的数据都是属于基本类型（整型、字符 型、实型），C语言还提供了构造类型的数据，它们有：数组 类型、结构体类型、共用体类型。构造类型是由基本类型数 据按一定规则组成的，因此有的书称它们为“导出类型”。 本讲介绍的数组，数组是有序数据的集合。数组中的每 一个元素都属于同一个数据类型。用一个统一的数据名和下 标来唯一地确定数组中的元素