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当今社会是一个信息化的社会，新闻作为信息的一部分有着信息量大，类别繁多，形式多样的特点，新闻发布系统的概念就此提出。
简单的说，新闻发布系统就是充当一个网络新闻媒介的功能，主要实现对新闻的分类、上传、审核、发布，模拟了一般的新闻媒介的新闻发布过程。
开发的新闻发布系统，主要有五大功能模块：前台查看模块，登陆验证模块，管理员管理模块，新闻类型管理模块，新闻信息管理模块，实现了对网站新闻的动态管理。
因为可以用来动态发布新闻信息，所以对信息的管理更加及时、高效，提高了工作效率。

2019年在乌镇召开的互联网大会，各位大佬齐聚一堂。
《携手构建网络空间命运共同体》积极回应各方期待，全面阐释“构建网络空间命运共同体”理念的时代背景、基本原则、实践路径和治理架构，倡议国际社会携手合作，共谋发展福祉，共迎安全挑战，把网络空间建设成造福全人类的发展共同体、安全共同体、责任共同体、利益共同体。
互联网发展日新月异，构建网络空间命运共同体必须与时俱进。
欢迎各方持续为丰富发展“构建网络空间命运共同体”理念贡献智慧力量，携手开创全人类更加美好的未来!

一、选择题（可能不只一个选项）1.D2.D3.D4.BC5.A二、判断题1.╳2.╳3.╳4.╳5.√三、名词解释潜在客户是指对企业的产品或服务有需求和购买动机，有可能但还没有产生购买的人群。
例如，已经怀孕的母亲很可能就是婴幼儿产品的潜在客户。
目标客户是企业经过挑选后确定的力图开发为现实客户的人群。
例如，劳斯莱斯就把具有很高地位的社会名流或取得巨大成就的人士作为自己的目标客户。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

“十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。
***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。

 社会网络分析是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。
这篇文章旨在研究社会网络的异常检测问题。
以社会网络分析技术为基础，在Matlab数据分析环境中利用Wavelab小波分析工具包中的平稳小波对社会网络的异常情况进行动态检测。
首先归纳了平均通信量这一社会网络数据特征，搜集一组需要的真实数据，然后对数据进行平稳小波分解，并且运用梯度加权方法对分解结果进行了相应的处理，最终得到了较为理想的实验结果。

满意度调查系统采用CTI（ComputerTelephonyIntegration)技术开发的一种自动语音服务系统，系统可全天24小时开放，为客户提供了除窗口柜台服务、Internet网上自动服务以外的第三种服务形式，从而增进公司的客户服务质量，提高工作效率。
用户可通过系统提示，对相关人员服务进行满意度评定，这种信息服务不仅提高了的服务水平、增进了与客户之间的沟通，同时也为公司带来了极好的社会效应。

StOCNET是个WINDOWS环境下的开放软件系统，适用于社会网络的高级统计分析。
它提供了一个应用多种统计方法的平台，每种统计方法可以以单独模块的形式方便地嵌入其中。
StOCNET包含六个统计模块：（1）BLOCKS，随机块模型；
（2）ULTRAS，使用超度量（Ultrametrics）估计潜在的传递性结构（latenttransitivestructures）；
（3）P2，拟合指数随机图p2模型；
（4）SIENA，纵向网络数据的分析；
（5）ZO，确定随机图统计量的分布概率；
（6）PACNET，构造和拟合基于偏代数结构的结构模型（structuralmodelsbasedonpartialalgebraicstructures）。

官方版DPS软件。
中国人自主知识产权的统计软件，在期刊检索中，国内遥遥领先、逐年增长的科技文献中的引用次数则显示了DPS数据处理系统国内应用的广泛程度，其应用已遍及自然科学和社会科学各个领域。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。