一、研究的现状、意义1.1国内外研究现状（1）我国医院信息系统现状随着网络技术的发展和全球性信息高速公路的兴起，国内不少医院的信息管理已从单机、单项目应用发展到计算机联网。
医院信息管理系统（HIS）是运用计算机网络技术，对医院内各种信息进行收集、加工、传送和反馈的综合系统，它可通过数据共享提高了计算机及信息的利用率，为医院规范化、科学化、现代化管理提供一种有力的工具。
医院信息系统的使用为医院管理决策提供了先进科学的手段，便于实行医院、科室经济成本、效益核算的分级管理，改善医院服务环境，解决病人看病难、计费缴费难、取药难等问题；
有利于医院医疗质量管理，简化病人诊疗流程，提高医院服务能力，住院、门诊收费系统核价收费简便快捷，并对医院病人的预交款和医疗费用进行跟踪，能有效的堵截漏收费、欠费以及经济作案现象；
提高了管理水平和工作效率，能通过数据共享减少不必要的重复劳动，提高医疗资源的利用率，实现信息传输无纸化、成本效益核算自动化、管理科学化，为医院创造良好的经济效益和社会效益。
计算机网络系统的应用，不仅使医院日常的药物采购和管理工作实现了信息化，同时还能够通过各种网站信息综合查询，为评价、整顿、淘汰药物提供服务和依据。
总之，医院药物管理系统的应用，对推动医院药物管理工作水平的提高，具有举足轻重的意义，并给药学事业发展带来更广阔的前景和空间。
计算机技术的应用开拓了医院药学现代化管理的新进程。

图灵组态软件是一款在工业自动化领域广泛应用的可视化软件，它允许用户通过图形化界面设计、配置和监控工业控制系统。
本培训教程旨在帮助用户深入理解和掌握这款强大的工具，以下将详细解析其主要知识点。
1.**图形化界面设计**：图灵组态软件的核心特性之一是其图形化的编程环境，用户可以通过拖拽图标、连接线等方式，构建控制逻辑。
这种直观的方式降低了编程的难度，使得非专业程序员也能进行系统配置。
2.**设备驱动与通信协议**：图灵组态软件支持多种工业设备驱动，如PLC（可编程逻辑控制器）、HMI（人机界面）、SCADA（数据采集与监控系统）等，能够无缝对接各种硬件设备。
同时，它支持常见的通信协议，如MODBUS、OPCUA等，确保了不同设备间的高效通信。
3.**数据采集与处理**：在工业控制中，数据采集至关重要。
图灵组态软件能实时收集来自现场设备的数据，并进行处理、存储。
用户可以设定数据报警阈值，当数值超出预设范围时，系统自动触发报警。
4.**脚本编程与逻辑控制**：虽然有图形化编程，但图灵组态软件也支持脚本语言，如VBScript或JavaScript，用户可以编写更复杂的控制逻辑，实现定制化的功能。
5.**人机交互界面设计**：HMI是系统与操作员交互的关键。
图灵组态软件提供丰富的图形元件库，允许创建美观且易用的操作界面，包括按钮、指示灯、图表、文本框等，以实时显示系统状态和操作指令。
6.**报警与事件管理**：系统能记录所有报警事件，提供详细的日志，便于故障排查和历史数据分析。
用户还可以设置优先级，对不同级别的报警进行不同的处理策略。
7.**报告与数据分析**：图灵组态软件支持生成各类报表，包括生产数据、性能指标、故障统计等，为决策者提供关键信息。
此外，内置的数据分析工具可以帮助用户挖掘数据价值，优化生产流程。
8.**远程监控与云服务**：软件具备远程监控功能，允许用户通过网络访问和控制远程设备。
结合云服务，可以实现大数据分析、远程诊断和预防性维护，提升系统的可靠性和效率。
9.**安全与权限管理**：为了保障系统安全，图灵组态软件设有权限管理系统，用户可以根据角色分配不同的操作权限，防止未经授权的访问和修改。
10.**系统集成与扩展**：图灵组态软件具有良好的开放性，可以与其他企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）等软件集成，实现企业信息化的全面覆盖。
通过这个培训教程，学习者将全面了解并掌握图灵组态软件的各项功能，从而在实际项目中灵活应用，提升工作效率，优化工业自动化系统的性能。

授课对象：这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程收获预期：可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手课程内容：第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布：秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术：回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介

＞ 网站的首页是一个让人头疼的东西。
有时它看起来很简单：首页就是网站内容的整合，一个产品经理随便从网站里拿点东西出来，就能堆出一个看上去靠谱的首页。
也正因此，它往往非常麻烦：很多人都可以发表自己的见解，而这时交互设计师的一些手段（比如流程图、概念图等），在面对首页设计时也难派上用场，以致最终陷入到无尽的争执中。
所以，本文希望寻找一些实用的方法一定程度上帮助设计师来决策，也让大家在争执过程也有些共同的依据。
 首页之所以难设计，我认为因为它不仅要解决用户“能做”的问题，更多时候要解决用户“想做”的问题。
“能做”对应的是可用性，相对容易解决，专家评估、可用性测试可以很有效地帮助设计师；
而“想做”对应

亚马逊超级畅销书，雄踞排行榜数年之久!原谷歌资深面试官的经验之作，层层紧扣程序员面试的每一个环节，全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试，才能在面试中脱颖而出。
第1～7章主要涉及面试流程解析、面试官的幕后决策及可能提出的问题、面试前的准备工作、对面试结果的处理等内容；
第8～9章从数据结构、概念与算法、知识类问题和附加面试题4个方面，为读者呈现了出自微软、苹果、谷歌等多家知名公司的150道编程面试题，并针对每一道面试题目，分别给出了详细的解决方案。

用可定制的评估指标树来描述客户分类的评价体系,让用户自主确定每个评价指标。
在此基础上,提出了一种基于模糊聚类分析的客户分类算法,对客户进行分类管理,并给出了一个计算实例,取得了正确的计算结果。
该计算实例表明,这个算法可以用于关于客户关系管理的决策支持系统中。

智能排课辅助决策支持系统本排课系统采用图论中染色定理以及结合人工智能原理，专门解决高等院校课程安排难题。
该排课软件可以按照传统自然班级进行排课（包括合班情况、多教师、同时间不同周次课程）以及按照个体学生方式（适合选课管理方式的院校的课程排课）。
本排课系统既有自动排课和人工辅助排课，同时具有以鼠标拖动方式进行快速手动调课，并且提供了丰富的查询、统计、打印等功能。

针对智能水下机器人(AUV)软件故障修复过程中存在的修复代价过高和系统环境只有部分可观察的问题,提出了一种基于微重启技术和部分客观马尔可夫决策(POMDP)模型的AUV软件故障修复方法。
该方法结合AUV软件系统分层结构特点,构建了基于微重启的三层重启结构,便于细粒度的自修复微重启策略的实施;并依据部分可观马尔可夫决策过程理论,给出AUV软件自修复POMDP模型,同时采用基于点的值迭代(PBVI)算法求解生成修复策略,以最小化累积修复代价为目标,使系统在部分可观环境下能够以较低的修复代价执行修复动作。
仿真实验结果表明,基于微重启技术和POMDP模型的AUV软件故障修复方法能够解决由软件老化及系统调用引起的AUV软件故障,同与两层微重启策略和三层微重启固定策略相比,该方法在累积故障修复时间和运行稳定性上明显更优。

决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。
通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。
每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

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。