本系统是针对楼宇电梯广告、楼宇大堂广告、楼宇楼道广告、楼宇停车库广告、社区灯箱广告等媒体而开发。用科学、规范化的计算机管理代替繁琐的手工管理,使业务信息能够更好的被公司管理人员及相关人员统筹使用，让管理更轻松（—键点击查询空闲广告位，方便快捷根据客户需求调度广告位）减少出错率，提高工作效率。
煤矿安全生产监控系统是指对煤矿环境参数和生产过程进行实时监测控制的成套设备,它涵盖安全监控系统、井下人员管理系统、顶板监测系统、供电安全监控系统等。
现在人们更多的使用飞机作为出行交通工具，因此机票票务市场也在快速发展。人们希望机票销售手段也能相应地有所调整，并对如何能经济、方便和及时地购买到自己所需要的机票表现出极大的关注。随着社会的不断进步，国内外航空事业的飞速发展，各航空公司对票务管理的要求也在不断的提高，本系统就是针对这种日益增长的需求也进行开发的。
PL/SQL是一种高级数据库程序设计语言，该语言专门用于在各种环境下对ORACLE数据库进行访问。由于该语言集成于数据库服务器中,所以PL/SQL代码可以对数据进行快速高效的处理。除此之外，可以在ORACLE数据库的某些客户端工具中，使用PL/SQL语言也是该语言的一个特点。
Oracle总帐管理系统帐套,该帐套由日历、币种和科目表组成，Oracle总帐管理系统汇率,包括折换率类型、每日汇率、期间汇率和历史汇率，Oracle总帐管理系统的目记帐分录来源和类别,用于记录事务处理的来源和目的信息。
第二代移动通信系统发展迅速,技术已相当成熟，但其业务主要限于话音和低速率数据（＜9.6 kb/s），远远不能满足传输高速数据、电视图像的需求于是一种能够提供全球漫游，支持多谋体业务且有足够容量的第三代移动通信系统就应运而生了，第三代移动通信系统（3G）在1996年被国际电联（ITU）正式命名为IMT-2000，意即工作在2 000 MHz频段的第三代移动通信系统。IMT-2000是一个全球无缝覆盖、全球漫游，包括卫星移动通信、陆地移动通信等蜂窝移动通信的大系统，第三代移动通信系统的组成。
一般来说，每个组织都有其自己的DNS服务器，用于维护域的名称映射数据库记录或资源记录。当客户端请求名称解析时，DNS服务器先在自己的记录中检查是否有对应的IP地址。如果未找到，它就会向其他DNS服务器询问该信息。具体查询过程同其分层结构一样，一旦DNS服务器在自身的数据库中没有找到IP地址,它会请求上一级DNS服务器看是否能找到这一IP地址,这个过程会继续下去，直到找到答案或超时。
在实际工作中要注意项目规模的控制，不要形成大而全的浮在上面的项目，注重项目的落地，大型的数据中心整合一定会分期实施，要给用户灌输冰冻三尺非一日之寒的思想，不可能一次到位.
没有账户，需要注册
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在实际工业场景中，机器大多数时间都处于正常工作状态，而故障状态下的时间则非常短。因此，收集到的故障数据非常有限，这导致了故障诊断数据集的不平衡，故障样本的数量远少于正常样本。此外，随着制造业的快速发展，机器设备变得越来越复杂，这使得收集的故障数据中存在噪声、类重叠、类内和类间不平衡、多类不平衡以及时间序列不平衡等问题。因此，解决这些问题已成为故障诊断领域的研究热点和难点，并出现了许多解决方法。本文将从数据预处理、特征提取以及分类器改进三个方面进行全面梳理。同时，还描述了不平衡数据分类方法在工业场景中的应用。最后，总结了不平衡数据分类研究领域面临的挑战，并提出了未来可能的研究方向。
机器学习在异常检测、疾病诊断等许多不同领域的应用中，普遍存在类别分布不平衡的数据现象。数据重采样是解决不平衡数据分类问题最通用的方法，近年来学术界提出了合成数据采样、聚类采样以及集成采样等一系列算法。各算法所采样生成的数据集各具特性，对不同类型分类器的作用各不相同。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
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