将每个结点的孩子结点构成一个单链表,称之为孩子链表。n个结点的树有n个这样的孩子链表。为了方便起见,我们将每个结点存放在一个顺序表中,顺序表的每个元素有两个域:一个是存放该结点的数据值；另一个是存放该结点的第一个孩子的地址。孩子结点也有两个域:一个域是存放该孩子结点在顺序表中的位置数组下标）,另一个域是存放下一个孩子的地址。
FTP文件传输协议是一个用于从一台主机到网络中另外一台主机的传送文件的协议。领域流程运行相对独立，跨业务领域的流程衔接难以实现，仍需要解决信息孤岛问题；存在数出多门，数据质量亟待提高，数据资源需要开展有效地管理和利用，企业运行的监督管理、绩效考核亟待信息技术支撑。
LGD modeling 的重要性长期以来并未引起业界的足够重视，这主要指的是相对于PD即违约概率而言。其中一个原因也许是估计LGD对其建模并非一件易事。
根据研究重点的不同,从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述,主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/合并建模以及滤波算法等.最后,基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战,对群目标跟踪领域需要重点研究和关注的方向作了展望.
无人驾驶与高级辅助驾驶领域通常将自动驾驶技术按照国际汽车工程师协会（SAE International）发布的工程建议 J3016 进行分类。从 L0 级（纯由驾驶员控制）至 L5 级（完全自动驾驶），级别越高，车辆的自动化程度越高，动态行驶过程中对驾驶员的参 与度需求越低，对车载传感器组成的环境感知系统的依赖性也越强。
这是个信息爆炸的年代,人类无时无刻不在制造着各种数据,留下自己的数字化足迹。海量照片、网络游戏、4G时代成熟的短视频、5G时代的物联网和工业互联网,让数据出现了指数级的增长。市场研究机构IDC预计,到2025年,全球一年产生的数据将高达175ZB。如果用直观一点的表述,这个数据量将会存满1879亿个1TB的硬盘,全球每人平均持有二十多个这样的硬盘。
分布式学习（Distributed Learning）是一种广泛应用的大规模模型训练框架。在分布式学习框架中，服务器通过聚合在分布式设备中训练的本地模型（local model）来利用各个设备的计算能力。分布式机器学习的典型架构——参数服务器架构中，包括一个服务器（称为参数服务器 - Parameter Server，PS）和多个计算节点（workers，也称为节点 nodes）[1]。其中，随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种广泛使用的、效果较好的分布式优化算法。在每一轮中，每个计算节点根据不同的本地数据集在它的设备上训练一个本地模型，并与服务器共享最终的参数。然后，服务器聚合不同计算节点的参数，并通过与计算节点共享得到的组合参数来启动下一轮训练。关于基于 SGD 优化的分布式框架的网络结构（包括：层数、类型、大小等）在训练开始之前由所有计算节点共同商定确认。
当前，数字化、网络化、智能化已成为时代特征和发展趋势，以人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术不断取得突破，特别是伴随着智能手机、高清摄像头等设备的大规模普及，人脸识别技术也获得高速发展，在公共安全、金融交易、交通出行、政务服务等领域应用日渐广泛，不断催生新模式、新产业、新业态，为推动国民经济增长、促进产业结构优化做出了显著贡献。
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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
中国石化武汉分公司 创造性提出了以预知维修为导向的设备完整性管理体系三维实践架构，发明预知 维修技术工具成功应用，设备管理业务全流程数字化处理，建立设备关键绩效指标体系，配套完成 “专业管理+区域协同”两级矩阵组织架构改革，有效植入设备完整性管理信息平台。
《南方电网技术》原创 本文提出了基于运检管控平台的输电线路多源故障信息融合技术，整合形成输电线路不同故障类型下的实际波形数据库及关联信息数据库，利用小波包分析提取不同输电线路故障类型的故障特征值，并采用Adaboost-BP算法实现多源信息融合的故障诊断。
1)基于分散式电采暖的工作特性，对单体电采暖负荷的响应特性进行分析;其次，采用近邻传播聚类算法将分散式电采暖负荷进行集群处理，并基于等面积定则制定电采暖负荷群的轮换式控制策略， 2)所提优化控制方法为现有峰谷电价机制难以激发电采暖负荷可调控柔性的问题提供了种新的解决方案，并且能够同时保证电采暖用户的舒适度。
建设特点：经过多年的积累，数据不断丰富、系统不断升级、应用不断扩展，国土规划数据逐步形成了智慧国土规划云服务和国土规划资源中心。 发展趋势：为智慧城市、时空信息云平台等智慧化工程建设提供及时有效的信息服务。
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