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数据库分析与设计

概念结构设计是根据需求分析的结果产生概念结构设计的E-R模型。由于这个系统比较简单,因此这 里采用自顶向下的设计方法。自 顶向下设计的关键是首先要确定系统的核心活动。所谓核心活动就是系统中的其他活动都要围绕这个活动,展开或与此活动密切相关。确定了核心活动之后,系统就有 了可扩展的余地。对于这个图书管理系统,其核心活动是图书, 学生 与图书之间是通过学生借阅图书发生联系的,管理员与图书之间是通过管理员管理图书发生联系的。

  • 2021-04-25
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AI加速快5倍,11代酷睿的这些AI功能你一定要知道

如今,人工智能可以说是无人不知无人不晓,电脑AI正在以指数级增长的速度,融合到电脑应用之中。但这个被人们“熟知”的技术,在现实中到底有什么用?除了我们熟知的自动抠图,电脑AI应用目前的发展情况如何?有哪些实用的功能?其实,变革正在进行时。下面让我们一起看看AI是如何颠覆人们的笔记本使用体验的。

  • 2021-04-25
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智能联接,加速数字化转型

2020年,以新基建为代表的新一代数字化基础设施建设方兴未艾,2021年,更迎来“十四五”开局之年。万物萌发于新,在国家新五年规划的起始年,新华三网络智能联接战略发展也迎来了发展的第二年。回顾2020年,新华三网络智能联接战略发布会上明确了未来网络将进入智能联接时代,联接将无处不在,基于智能、融合、极简、可信、超宽五大要素,将网络发展推进到一个崭新阶段。面向2021,新华三将在网络领域深化智能联接战略,将战略逐步落实到产品、方案中,在更多的市场中践行并使能“智能联接”。

  • 2021-04-25
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基于时间序列模型的RED算法研究_李多佳

<正>一、引言RED算法曾是一种有效的网络拥塞控制算法,其主要思想是通过路由器输出端的队列长度控制发送端的数据。算法操作简单易实现,但同时也存在着参数难以确定、难以有效处理突增的网络流量以及公平性等问题。随着网络信息量的爆炸式增长,现行RED算法已经无法有效解决网络流量过分饱和的现状,也无法保证网络的服务质量。

  • 2021-04-25
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个体参与_驱动互联网治理的重要力量

作为互联网最广泛的参与对象,个体同时也是互联网治理的重要主体,在享有网络空 间的各项权益时,也须承担相应的治理义务。通过集体创造、网络问答、舆论监督,个体可以直 接或借助其他主体发挥治理作用。在个体参与治理的过程中,政府一方面要通过多元手段激 励个体治理行为,另一方面也须警惕个体表达的非理性特征可能带来的负面影响,以共同维护 网络空间的秩序与发展。

  • 2021-04-25
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智慧转型:中国煤炭行业智能化发展展望

过去几十年间,我国煤炭工业取得了长足进步,为社会、经济、工业、民生和技术的高速发展提供了持久而强大的支持。 进入新时期,煤炭行业需要适应社会经济发展的新常态,积极应对新形势下的诸多挑战和不确定因素,如能源供应和需求结构调整、产业升级和转型、气候和安全环保压力剧增等。

  • 2021-04-25
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基于十六项误差模型算法的GCPW校准标准研制_周瑞

开发了用于表征W波段电路的在片十六项误差模型GCPW校准标准。GCPW校准标准与被测晶体管制作在薄的砷化镓(GaAs)衬底上,可有效消除校准标准和被测件由于衬底、边界条件不一致带来的系统误差。校准标准设计中采用合适的尺寸和过孔工艺来保证单模传输(减小平行板模式和表面波模式)。为了精确标定十六项误差模型校准标准的散射参数,同一片晶圆片还设计了多线TRL辅助校准标准。十六项误差模型校准标准和商用的阻抗标准(LRRM)测试同一无源器件,测试结果表明前者在测试串扰方面更为准确。实验结果表明,GCPW校准标准可替代传统的多线TRL校准标准,用于W波段及以上的在片测试。

  • 2021-04-25
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EM算法在神经机器翻译模型中的应用研究_杨云

传统的机器翻译模型的性能受限于双语平行语料库的规模,仅使用单语数据的无监督机器翻译方法难以有效保证模型性能的稳定。针对该问题,提出一种联合EM算法的自动语料扩充方法。利用生成的单语料结合原数据集构建平行语料,进行模型的迭代训练。根据部分双语语料初始化预训练两个单向Transformer模型;通过联合EM算法进行模型优化;通过逐渐减少训练数据的翻译损失来迭代更新两个相对翻译任务上机器翻译模型。实验结果表明,基于单双语料混合的EM迭代训练方法相比使用全双语数据的监督机器翻译方法和仅使用单语数据的无监督机器翻译方法,在中英机器翻译任务上具有更好的表现。

  • 2021-04-25
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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