1.羽毛球管理系统是为了能切实提高羽毛球馆场地使用率和管理效率而设计的，系统实现了模块化的设计，共分为三大模块，分别是：WEB前台模块、工作模块和后台模块，为场地的使用者提供了球场查询和预定、羽毛球场地信息浏览、收费标准浏览、球馆开放时间浏览和在线预定场地，会员管理功能。
在管理方面，系统实现了电话和临时预定、收费结算、后台管理功能。
2.三大模块的使用者各有区别：WEB前台模块面向的用户是球馆场地的使用者，即是消费者；
工作模块面向的是工作人员，他们担任羽毛球馆的日常运作；
后台模块面向的是系统的管理人员和具体系统最高权限的管理员，他们担任系统稳定运行，维护和的决策问题。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“统计产品与服务处理方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务处理方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称.

ENVI软件下基于专家知识的决策树分类详细步骤引见

matlab平台下实现的MDP过程，供相关研讨者学习

模式识别中贝叶斯算法判别身高体重matlab实现1）应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，调查测试错误情况。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5对0.5,0.75对0.25,0.9对0.1等）进行实验，调查对决策规则和错误率的影响。
2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，调查训练/测试错误情况。
比较相关假设和不相关假设下结果的差异。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5vs.0.5,0.75vs.0.25,0.9vs.0.1等）进行实验，调查对决策和错误率的影响。
3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。

中国电子学会在2018国际区块链大会上发布了《区块链产业图谱及增长点研究》，研究目标包括明确了区块链发展次要驱动因素以及技术、产业发展趋势，深入探索了区块链的产业边界，划分产业类别并分领域阐述核心技术和市场应用场景。
按照1-3年以内、3-5年以内、5-10年以内三个区间，对区块链产业增长点进行研判，为相关行业主管部门、企业提供决策参考，为行业健康有序发展提供指导依据。

设计、实现一个全国大城市间的交通征询程序，为旅客提供三种最优决策方案：（1）时间最短（2）费用最小（3）中转次数最少。

财务智能决策系统运营概念1.财务智能决策系统财务智能决策系统是计算机科学与财务管理理论有机结合，将财务管理专家思维传递给计算机，使计算机具有了财务管理专家分析与决策的思维特性，通过EXCEL接口将企业报表数据导入到数据仓库中，通过科学财务分析模型进行数据挖掘，迅速出具图文并茂的企业运营诊断报告，提供有力的决策支持。
2.运营运营是指通过一定模式，将某一资产（有形或无形资产）商业化，实现其商业价值最大化及社会效益最大化。
3.财务智能决策系统运营财务智能决策系统运营是指通过一定的模式，将财务智能决策系统完全商业化，充分实现其商业价值及社会价值。

在很多企业的IT业务系统中，经常会有大量的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。
为了顺应这样的需求，我们的IT业务系统应该能快速且低成本的更新。
顺应这样的需求，一般的作法是将业务规则的配置单独拿出来，使之与业务系统保持低耦合。
目前，实现这样的功能的程序，已经被开发成为规则引擎。

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。