一、基本操作题（共4小题，第1和2题是7分、第3和4题是8分） 在考生目录下完成如下操作： 1. 建立菜单QUERY_MENU。该菜单只有\查询\和\退出\两个主菜单项（条形菜单），其中单击菜单项\退出\ 时，返回到VFP系统菜单（相应命令写在命令框中，不要写在过程中）

一、基本操作题（共4小题，第1和2题是7分、第3和4题是8分） 在考生文件夹下，完成如下操作: 1. 将student表中学号为99035001的学生的院系字段值修改为\经济\。 2. 将score表的\成绩\字段的名称修改为\考试成绩\ 。 3. 使用SQL命令(ALTER TABLE)为student表建立一个候选索引，索引名和索引表达式都是\学号\，并 将相应的SQL命令保存在three.prg文件中

4.1 叠 加 定 理 4.2 替 代 定 理 4.3 戴维南定理和诺顿定理 4.4 特勒根定理 4.5 互 易 定 理

针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题，本文提出了增强YOLOv3（You only look once）检测算法，一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集；然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法，通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异；最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响，优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明，在实时性大致相当的情况下，本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度，召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%

9.1 电路的频率特性与网络函数 9.2 RC电路的频率特性 9.3 RLC串联谐振 9.4 GCL并联谐振 9.5 电源内阻及负载对谐振电路的影响

本章在介绍公共选择理论的基础上，运用这一理论分析探讨现代政府实行的民主制度中的不足及其纠正问题，对现代社会的选择主体的选择目的、后果进行了综述，对产生寻租的原因、过程与治理作了介绍。 第一节 阿罗悖论及其求解 一、公共选择规则的准则 二、阿罗悖论的内容 三、阿罗悖论的求解 第二节 公共选择中的不同主体 一、单个选民的选择 二、政党的选择 三、官僚集团的选择 四、特殊利益集团的选择 第三节 公共选择情况下的寻租 一、公共选择情况下的设租 二、公共选择情况下的寻租 三、公共选择情况下的分租

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

• 一、工商管理案例写作特点 • 二、案例学习与研究时的建议 • 三、以“阿里巴巴——电子商务生态系统”案例学习为例 • 四、案例分析辅导

第一节 政府投资的一般分析 一、政府投资的必要性 二、政府投资方式的选择 三、我国目前政府投资存在的问题 第二节 政府作为中介人的理论分析 一、市场经济守夜人的政府 二、中介服务中的政府 三、公共政策服务中中的政府 第三节 政府经济职能的趋势分析 一、市场主体利益冲突与政府职能强化 二、市场主体成熟与政府职能弱化 三、政府经济职能的均衡分析