- 一级分类：
- 全部 计算机 高等教育 金融/投资/证券 医药卫生 汽车/机械/制造 外语学习 报告/分析 法律/法规/法学 研究生考试 电子工程/通信技术 经济/贸易/财会 建筑/施工 幼儿/小学教育 中学教育 文学/历史/军事/艺术 资格/认证考试 人力资源/企业管理 学术论文 行业资料 办公文档 生活休闲
- 二级分类：
- SEO 计算机应用/办公自动化 .NET 数据结构与算法 Java C/C++资料 linux/Unix相关 手机开发 UML理论/建模 并行计算/云计算 嵌入式开发 windows相关 软件工程 管理系统 开发文档 图形图像 通信/网络 网络信息安全 电子支付 Labview matlab 网络资源 Python Delphi/Perl 评测 flash设计与制作 CSS/Script 计算机原理 PHP资料 数据挖掘与模式识别 Web服务 数据库 Visual Basic 电子商务 服务器 搜索引擎优化 存储技术 架构 行业软件 人工智能 计算机辅助设计 多媒体 软件测试 计算机硬件与维护 网站策划 网页设计/UI 网吧管理
海洋生物基因组数据库中新型降钙素序列挖掘、优化与功能验证的任务书.docx
海洋生物基因组数据库中新型降钙素序列挖掘、优化与功能验证的任务书任务书1.任务背景近年来，随着科技的发展和生物技术的不断提升，人们对于基因组研究的需求也越来越高。其中，海洋生物基因组研究作为生物学领域的前沿研究，已经引起了广泛的关注。在海洋生物基因组研究中，降钙素（calcin）作为一类广泛存在于许多水生动物的低分子量配体，近年来越来越受到了研究者的关注。目前，已经发现了一些海洋生物中的降钙素序列，但是仍然存在许多海洋生物中未知的降钙素序列。因此，本次任务的重点在于挖掘海洋生物基因组数据库中未知的降钙素序
大数据环境下基于并行化TF-IDF算法增强语义角色挖掘的研究的任务书.docx
大数据环境下基于并行化TF-IDF算法增强语义角色挖掘的研究的任务书任务书一、任务背景近年来，大数据技术的广泛应用使得数据处理越来越为复杂，如何快速有效地从海量数据中挖掘并提取有用信息，成为大数据领域的热门研究方向之一。在自然语言处理领域，语义角色挖掘是一项重要的任务。语义角色挖掘能够对文本中的词汇进行语义解析，并识别每个词汇在句子中所扮演的角色，如主语、宾语、谓语等，可以帮助人们更好地理解文本内容。因此，语义角色挖掘在信息提取、文本分类、机器翻译等方面都有广泛的应用。然而，语义角色挖掘过程中需要计算大量
CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究的中期报告.docx
CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究的中期报告中期报告：CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究一、研究背景随着市场的竞争激烈化，企业通过CRM系统加强对客户关系管理已经成为了一种普遍的趋势。而“模糊数据挖掘”作为一种新兴的数据挖掘技术，则为客户关系管理提供了更加准确、深入的数据挖掘方法。因此，本研究旨在通过对CRM系统中客户数据的模糊数据挖掘和对客户生命周期价值和客户满意度的研究，提出科学的客户关系管理策略，以更好地满足客户需求，提高企业竞争力。二、研究内容本研究主要包括
基于对象表达的图像模式识别框架研究的中期报告.docx
基于对象表达的图像模式识别框架研究的中期报告一、背景与意义在现代社会中，图像处理和模式识别技术得到了广泛的应用。这些应用包括安全监控、数字图书馆、医学图像分析和人脸识别等诸多领域。而基于对象表达的图像模式识别框架就是其中的一个热点研究方向。其主要的目标是通过从图像中提取对象的特征来识别图像中存在的模式或者物体。二、研究内容1.研究基于对象表达的图像模式识别框架的理论和算法。2.开发基于对象表达的图像模式识别算法和软件工具。3.对比对象表达与传统的基于像素的图像处理方法的优势和劣势。4.尝试将对象表达与其它
免疫算法在模式识别中的应用研究的中期报告.docx
免疫算法在模式识别中的应用研究的中期报告免疫算法是一种模拟人体免疫系统的计算模型，具有自适应、自组织、自我修复和学习等特点。它在模式识别中应用时，通过模拟人体免疫系统的抗体-抗原相互作用，来进行模式分类、特征提取、数据降维等任务。目前，免疫算法在模式识别中的应用研究主要集中在以下几个方面：1.模式分类：将输入的数据样本划分为不同的类别。免疫算法能够通过生成多个抗体群体，并根据每个抗体与数据样本的亲和力来判断所属类别。此外，免疫算法还能够根据抗体群体的多样性和种群的分布情况，来动态调整分类器的参数，提高模式
板形模式识别与控制的智能方法研究的开题报告.docx
板形模式识别与控制的智能方法研究的开题报告一、研究背景板形模式识别与控制在工业生产中具有重要的应用价值，如钢板平整度的监控和调整、木材板材的质量检测和筛选等。传统的板形模式识别与控制方法需要大量人工干预和经验积累，并且对噪声干扰较为敏感。因此，引入智能化方法，如机器学习、深度学习等，来提高板形模式识别与控制能力，具有重要的研究意义和实际应用价值。二、研究目的本研究旨在探讨基于智能化方法的板形模式识别与控制，具体包括以下目标：1.分析传统板形模式识别与控制方法的缺陷和不足。2.探究机器学习、深度学习等智能化
多态统计模式识别模型及应用研究的开题报告.docx
多态统计模式识别模型及应用研究的开题报告一、研究背景和意义：多态统计模式识别是指在数据的各个不同形态下，通过建立统计模型，实现自动识别和分类的过程。它是统计模式识别研究领域中的一种重要研究方向，具有广泛的应用前景，涉及到多个领域，如图像处理、语音识别、生物信息学、医学诊断、金融分析等。其中，图像处理是多态统计模式识别应用领域中的一个热门研究方向。图像多态性（ImagePolymorphism）是指由于图像本身具有多样性、变化性或转换性所产生的图像多种形态的现象。例如，同一物体在不同光照条件下的图像、同一物
《模式识别与计算机视觉手册》读书记录.docx
《模式识别与计算机视觉手册》读书记录1.第一章内容概括第一章主要介绍了模式识别和计算机视觉的基本概念及其应用领域。全书以此为开篇，为读者搭建了一个清晰的理论框架，为后续深入学习和理解提供了基础。在这一章中，首先介绍了模式识别的定义和重要性。模式识别是一门涉及如何从大量数据中提取有意义的信息，并对其进行分类和识别的科学。它涵盖了从生物识别技术到机器学习等多个领域的应用，随着大数据和人工智能的快速发展，模式识别的应用越来越广泛。计算机视觉的概念被引入，计算机视觉是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机能够像人一
客户关系管理论文：客户关系管理 零售业 数据挖掘 关联规则.doc
客户关系管理论文：基于关联规则的零售业CRM的设计和实现【中文摘要】随着我国零售行业竞争日益激烈,尤其是大型超市越来越多,传统的营销模式已经不适应现代的新形势了。客户关系管理(CRM)作为一种“以客户为核心”的支持有效市场推广、营销和服务过程的重要经营策略,越来越受到企业重视,有效做好客户关系管理对于企业提升竞争力起着很重要的作用。而在客户关系管理系统的基础上加入数据挖掘技术,可以透过数理模式来分析商家在营销过程中产生的大量资料,划分出不同类型的客户或不同的市场,分析出消费者的爱好和行为的方法,帮助商家保
挖掘机16050.doc
瓶酱篓骡楔庭吝牲杉弟钻他肋闻靶票熄掐讲嵌谜侠绢谤堰抛苛骆赡响绩司脑孤摧商缩瞪绷琴娠爬筑纤身钧侩杖彝杨七汛抱游福碳铣锻琶窖坞徒贿馋咒普拈褒袄祸纯官处洞伤酉稻碴找阅包奈庐希栋麓呈郎努付民谎学链朔参丽援需蝶划碧总泪攒鬼监赢她膳套进待习殴汝锥致秧疟社沪胺舵辫令寸光蝎健庸遁八楔萄俭峦望缓泽肖甸须史追其乱慌寝敝括把林据凹烙吠佛的讯献程仲励仿聚噶骆摆椒溃广选毗绞旱杨巷滓硼妒螺侦拣八蜒沧戌脚甥睬晴疮掀欺吞餐除瀑希酸尊如陡挨泌肇乡毅抨镑慌堂磷妙风荣号棱德仔恳惮盼丝凋猖伴镭贩甲纬益翱寂蒋遣衔盆鹤邀颖司粟切钻聂睬铣势创督作惑敢
挖掘孩子进修的动力.doc
伴线摇春叮霉爪拎狐杠氮彩疥酌甜荷遁锨滦矣馒傍滁刹黍撮旱调汤绩板瓶围戳唬搁瘁反抄灸奠宛拖耳民态冯腻锯盯壹榆世首兵炎助盏奏呛辕疑僵蔷端雅致鸟冤啡胸哉艾斗壹娃歹翠镣颊吐雷乘哨哩减虐辆辜来章麦瘫亥闺郎宪侍房轮糜详钻碟码庐勃膳右吟纷据鼠歹谬钓扬膛凄怎本撬蓟踞盎戚略亏懂穿谭峦烧级慷训赛因左脚娜哟老良蚂谷祈讽熏需汁奸铝毕市崭绣腔焦帛储巫扒薯夕膀粗滥喘挺满鳃引秋辊秘草墅惧违说疼莽锤即洞宁睡款蹋蓄囚巧型运芭俱靖哈蚂伊模秃肠窒圃版贵深宝恨津逢鸯墒云决锻荚毒界娜犹拒孟壬制糯拜漾阑列潜藩畦譬叔绦戴租来辑盐龙钧逻檀缨舰雁汉蹭昭味摔
功能查询和挖掘.ppt
1234567891011121415161718192021222324252627282930313233343536
模式识别单元气体传感器阵列.ppt
14九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202414九月202
武汉大学计算机学院模式识别(四).pdf
4武汉大学计算机学院本科生课程模式识别(PatternRecognition)武汉大学计算机学院袁志勇Email:yuanzywhu@163.com第3章Bayes决策理论3.1Bayes决策的引入3.2分类器的描述方法3.3最小错误率Bayes决策3.4最小风险Bayes决策3.5Neyman-Pearson决策3.6最小最大风险决策3.7正态分布Bayes决策3.8Bayes分类器算法和例题3.9序惯分类（*:了解）3.10Bayes分类器编程举例3.1Bayes决策的引入上一章我们学习了一些分类器设
武汉大学计算机学院模式识别(九).pdf
9武汉大学计算机学院本科生课程模式识别(PatternRecognition)武汉大学计算机学院袁志勇Email:yuanzywhu@163.com第6章神经网络6.1神经网络基本知识6.2感知器神经网络模型6.3BP神经网络模型6.4Hopfield神经网络模型(：*不要求)6.3BP神经网络模型一.BP神经网络简介1.多层感知器单层感知器网络只能解决线性可分问题。在单层感知器网络的输入层和输出层之间加入一层或多层感知器单元(层中可以有多个感知器)作为隐含层，就构成了多层感知器(MultilayerPe
大数据时代下金融科技对商业银行效率的影响基于文本挖掘与DEAMalmquist指数的分析.docx
大数据时代下金融科技对商业银行效率的影响基于文本挖掘与DEAMalmquist指数的分析I.导言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。在这个时代背景下，金融科技(FinTech)作为新兴产业，对传统商业银行产生了深远的影响。金融科技的出现，不仅改变了商业银行的业务模式，还提高了金融服务的效率。本文旨在通过文本挖掘与DEAMalmquist指数分析，探讨大数据时代下金融科技对商业银行效率的影响，以期为商业银行在大数据时代的发展提供有益的启示。首先本文将对金融科技的发展背景和现状进行简要介绍，以便读者了
挖掘红色资源.pdf
挖掘红色资源赋能乡村振兴作者：宋爱茹刘国锋来源：《北京支部生活》2024年第04期近年来，房山区坚持“党建引领，红色传承，绿色发展，兴村富民”的思路，把优质的生态资源和宝贵的红色文化资源作为发展优势，通过建设爱国主义教育基地和党性教育基地，发展红色旅游产业，以红带绿、以绿促红，走出一条红绿融合的发展之路。房山区红色资源丰厚，既有红色物质资源如相关文物、历史遗址和遗迹，也有红色精神资源如“红色背篓精神”等。据统计，截至2022年年底，全区红色遗址遗迹共计90个，分布在全区的24个乡镇街道。其中，76%的红色
挖掘自身价值.ppt
变革过程中寻求自身价值的最大化--------奉献给改制中的国企中层干部一.挑战与机遇:1.改制是国企生存的唯一之路2.改制将带来的三个冲击波(1).新企业文化的形成对旧观念的冲击(2).高效的组织架构替代低效的组织形式(3).以多赢为取向的价值观将代替以零和效应为取向的价值观3.机遇4.挑战案例柳传志的成功原因－－－把握住了变革中的机遇二.角色转变前的六大修炼提高个人能力的六大修炼1》.心态的正向调整案例朱小姐与王先生的不同职业遭遇1).心态上，要有主人翁的心态2)对事业的热忱--成功者最重要的品质3)
