省市区镇村五级联动数据库表MySQL版国家统计局的省市区镇村五级联动数据库表MySQL版要的就快去下载吧，有6个文件，解压后近二百M

根据国家统计局2018-06-20发布的统计用区划和城乡划分代码。
数据库有两部分，zh_areas是我整合的总表，其他的是省市县乡村5级的分表。
解压120M，共计720709行，删除了2行金门县的重复。

利用ExcelVBA定制的国家免费孕前优生健康信息登记管理系统，支持服务对象信息的录入，体检单、评估单，婚检证明的打印及风险评估结果的打印，整合以上信息至一表，减轻工作强度。

《数字逻辑》答案欧阳星明华中科技大学出版社第三版国家精品课程主教材

SAEJ1939协议的全中文版本，国家标准

本软件是“测量计算工具包软件”的全面升级版。
升级后的软件强化了坐标转换的功能，精简了其他不大使用的功能，软件名称更改为“坐标转换”，2013是全面升级后的第一个版本。
为适应国家测绘局地理信息办公室《2000国家大地坐标系推广使用技术指南》（以下简称《指南》）和《大地测量控制点坐标转换技术规程》（以下简称《规程》）的要求，坐标转换2013除保留原有的布尔沙模型和二维四参数模型外，增加了三维七参数、二维七参数、三维四参数和多项式拟合模型。
另外，在转换参数的表达形式上也进行了调正，将“尺度比”改为“尺度变化”，与《指南》和《规程》保持一致。
升级后的坐标转换软件对程序界面和代码也进行了优化，参数的数值表示方式由固定宽度改为科学表示方式，使得其计算精度更高。
升级前的“椭球间的坐标转换”对应于升级后的“布尔沙模型”，升级前的“多公共点相似变换”对应于升级后的“二维四参数模型”。
这两种模型升级前的转换参数完全可以用于升级后的软件，仅需将将“尺度比”换算为“尺度变化”即可，换算公式为：尺度变化D=尺度比K-1。
如果用户拥有转换区域的公共点（《指南》和《规程》叫“重合点”）的话，建议用升级后的软件重新计算转换参数。
必须说明的是，不同的转换模型，转换参数是不能互换的。
本软件的所有转换模型的计算公式都来源于《指南》和《规程》，仅对“多项式拟合”公式的表达形式进行了格式上的统一。
坐标转换2014版增加了GPS高程拟合和墨卡托投影正反算转换。

在—个遥远的国家，SarkMevo所领导的政党最终击败了ReguelTekris王子领导的联合党派。
Mevo希望巩固他在首都地区的席位。
首都由14个街区组成，这些街区将分组为多个选区。
下图是首都地区的示意图。
在图中用数字1到14对这些街区进行了编号。
每个街区中的另外两个数字是预计该街区会投票给Mevo的选民数和该街区的选民总数。
所有选民都必须投票，且选举胜出方必须得到绝对多数选票。
一个选区可以由多个相邻的街区组成，且选区内总选民数应在30,000到100,000之间。
如果两个街区不相邻，例如12和13，则它们不能组成一个选区。
如果某个街区选民人数不少于50,000，则允许此街区单独作为一个选区。
但是由于Mevo本人就居住在街区10内，因此迫于舆论压力，他不能将这个街区单独作为一个选区。
请设计出一个将首都划分为5个选区的方案，以使Mevo得到的席位数最多。
如果这样做有困难，可以尝试划分为6个选区。

内附最新国家行政区及其代码编号。

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

1．职业概念二手车鉴定评估师是指从事二手车车辆技术鉴定及价格评估一种职业资格，是国务院规范国家资产评估行业后设置的6类评估专业之一。
二手车有狭义和广义之分，狭义是指经公安部门注册登记并在报废期内服役，通过二手车市场流通转让，发生产权变动的车辆；
广义是指经汽车经销商开具发票，到报废拆解之前，发生产权变动的以及没有发生产权变动的一切车辆，包括汽车厂商库存积压商品车辆、司法机关涉案的车辆、海关罚没的车辆等，都属于二手车鉴定评估师的执业范围。

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。