解释下列概念：主机、CPU、主存、存储单元、存储元件、存储基元、存储元、存储字、存储字长、存储容量、机器字长、指令字长。
解：P9-10主机：是计算机硬件的主体部分，由CPU和主存储器MM合成为主机。
CPU：中央处理器，是计算机硬件的核心部件，由运算器和控制器组成；
（早期的运算器和控制器不在同一芯片上，现在的CPU内除含有运算器和控制器外还集成了CACHE）。
主存：计算机中存放正在运行的程序和数据的存储器，为计算机的次要工作存储器，可随机存取；
由存储体、各种逻辑部件及控制电路组成。
存储单元：可存放一个机器字并具有特定存储地址的存储单位。
存储元件：存储一位二进制信息的物理元件，是存储器中最小的存储单位，又叫存储基元或存储元，不能单独存取。
存储字：一个存储单元所存二进制代码的逻辑单位。
存储字长：一个存储单元所存二进制代码的位数。
存储容量：存储器中可存二进制代码的总量；
（通常主、辅存容量分开描述）。
机器字长：指CPU一次能处理的二进制数据的位数，通常与CPU的寄存器位数有关。
指令字长：一条指令的二进制代码位数。

　　在掌握部件单元电路的基础上，进一步将其组成系统构造一台基本模型计算机。
通过一个完整的8位指令系统结构（ISA）的设计和实现，加深对计算机组成原理课程内容的理解，建立起整机系统的概念，掌握计算机设计的基本方法，培养学生的工作作风、分析和处理实际问题的能力。

实例1：工业生产线的Petri网模型 有一工业生产线，要完成两项操作，分别为变迁t1和t2表示，变迁t1将进入生产线的半成品s1s2用两个部件s3固定在一起，后构成中间件s4。
然后第2个变迁t2将s4和s5用3个部件s3固定在一起构成中间件s6。
完成t1和t2都需要用到工具s7 假设受空间限制s2s5最多不能超过100件，s4最多不能超过5件，s3最多不能超过1000件。
*

对方向包围盒(OBB)的计算方法进行了分析,并针对其不足之处进行了改进和优化。
利用改进后的OBB包围盒碰撞检测技术实现导梁架桥机中部件间碰撞的精确快速检测,并最终在VC++和OpenInventorAPI平台上实现了系统的逼真的仿真效果。

LMD创新LMDVCL完整组件是Delphi最详尽的部分之一，为各种各样的任务提供了大约500个部件。
细分束只是可访问的巨大细分范围的一部分。
LMD-Tools集成了分离界面结构、框架编程、记录控件、数据库应用程序、互联网和web、交互媒体、消息和设计内容等控件。
大多数视觉部分支持直接和推进的文本风格变化，包括不同的影响，例如，空的，带有各种基础的3D。
更最新的LMDVCL方式包含了一个固有的中介，它支持在众多控制器上设计的内容。
片段利用了有限的道具集的进程，大多数道具集都是重复的，目的是不再需要重复代码及其数量。
只需了解这些类，然后再充分利用他们的全面使用以后。
安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/11解压密码：123

利用微软OCR控件,只需要不到10行代码就能够实现自已的OCR文字识别软件.1.添加控件,需要安装office2003,没有安装office2003的可以从别人机子上拷贝相关文件,注册regsvr32.exemdivwctl.dll,控件普通在这个目录下:C:\ProgramFiles\CommonFiles\MicrosoftShared\MODI.0,只需要相关的几个文件就可以了,此文件夹全部文件大概在21M左右.2.工程-＞部件-＞添加这个控件:MicrosoftOfficeDocumentImaging11.0TypeLibrary

本文针对火灾报警系统问题，建立熵权-topsis逻辑回归等数学模型，旨在通过所建模型来选取可靠的探测器、提高报警准确率及改进各辖区综合管理水平，从而减少我国火灾事故。
针对问题一，首先根据地址、机号和回路，确定真实火灾数为418起。
接着根据题目要求，基于可靠性和故障率两个指标建立综合评价模型。
由于可靠性为效益型指标，而故障率为成本型指标，故将故障率通过数学公式转换为效益型指标，即完善率。
指标确定后，运用熵权法确定各指标权重，最后利用topsis法构建各类型部件评价模型，对16种部件进行综合评价，帮助政府选择最可靠的5种火灾探测器类型，分别为光束感烟、手动报警按钮、智能光电探头、点型感温探测器、线性光束感烟。
针对问题二，建立基于logistic回归的区域报警部件类型智能研判模型。
本文选择故障次数、消防大队及探测器类型3个变量作为自变量，误报与否作为因变量，将消防大队和探测器类型两个无序分类变量变为虚拟变量，利用logistic回归模型预测辖区内某类型部件发出报警信息正确的概率，经检验模型的真实性为。
经检验结果有所偏差，故进行模型优化用woe值代替原值计算，使得结果愈加真实可靠。

这项工作基于我们的arXiv技术报告，该报告将出现在CVPR2017中。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。

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。