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利用新技术对数据进行采集，存储，可视化，获取等操作。

文字冒险游戏Javascript引擎该项目的目标是使用丰富而流利的API创建游戏引擎和编辑器，以使用javascript和其他现代技术为新时代创建类似文本的游戏。
游戏引擎和游戏编辑器是用普通的旧javascript编写的。
游戏和编辑器引擎均应在任何现代浏览器（或Node.js，如果需要）中运行。
如果您对最新进度感兴趣，请查看/poc/engine/engine2/目录以获取最新原型。
游戏和编辑器API编辑器引擎支持流畅的API来设置游戏：//fallout1textversion:-)varl1=editor.factory.location.

DSSCH课程介绍DSSCH0企业管理决策的基础知识DSSCH1决策支持系统的理论基础DSSCH2决策支持系统概述DSSCH3决策支持系统的体系结构DSSCH4决策支持系统中的模型库DSSCH5数据库方法库及知识库DSSCH6决策支持的新技术DSSCH7决策支持系统的设计与开发

雷达技术的发展使其具有高的二维分辨率，能对场景和目标成像，因而成像已成为雷达的一种新的功能，极大地提高了获取目标信息的能力。
它在各类雷达的许多方面得到越来越广泛的应用,本书共分8章，主要内容有：雷达高分辨的原理和实现的处理方法，一维距离像，合成孔径雷达，逆合成孔径雷达，干涉技术在合成孔径雷达和逆合成孔径中的应用等。
本书在内容的安排上更着重于理论联系实际，在将基本原理和算法介绍清楚的基础上，主要讨论实际实现中的各类工程技术问题，力求帮助雷达工程技术人员尽快地掌握这一新技术，并能用以解决实际工程问题。
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统计推断介绍、书评、论坛及推荐...《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些

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随着信息技术在管理上的广泛应用，管理信息系统（MIS）的实施在技术上已经逐步成熟。
企业要生存、要发展、要高效率地把企业活动有效组织起来，就必须加强对企业内部各种资源（人、财、物）的有效管理，建立与自身特点相适应的管理信息系统。
本音像店管理租赁管理系统，设计并且完成了一个小型的音像店管理信息系统，使得经营者以及普通用户能对影碟的历史记录等进行操作。
本音像店租赁管理系统是一个典型的管理信息系统，在J2EE架构的基础下实现模块化，使用Struts和Hibernate技术实现并完成。
在该系统的设计和实现过程中，采用了一些新技术，使其具有了良好的扩展性以及最大程度上降低了耦合。
关键词：管理信息系统；
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Hibernate；

Microsoft.NETFramework4.0是用于Windows®的新托管代码编程模型。
它将.NETFramework版本3.0的强大功能与新技术结合起来，用于构建具有视觉上引人注目的用户体验的应用程序，实现跨技术边界的无缝通信，并且能支持各种业务流程。
这些新技术有WindowsPresentationFoundation、WindowsCommunicationFoundation、WindowsWorkflowFoundation和WindowsCardSpace。
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《独立成分分析》分为四个部分，共24章。
第一部分（第2章至第6章）介绍了《独立成分分析》所用到的主要数学知识，第二部分（第7章至第14章）是《独立成分分析》的重点，详细讲述了基本ICA模型及其求解过程，第三部分（第15章至第20章）讨论了基本ICA模型的多种扩展形式，第四部分（第21章至第24章）对ICA方法在不同领域的应用做了生动的阐述。
独立成分分析(ICA)已经成为近年来神经网络、高级统计学和信号处理等研究领域中最令人振奋的主题之一。
ICA源自对客观物理世界的抽象，它能够有效地解决许多实际问题，具有强大的生命力和广阔的工程应用前景。
《独立成分分析》(英文原版)是国际上第一本对ICA这门新技术进行全面介绍的综合性专著，其中还包括了为理解和使用该技术的相应数学基础背景材料。
《独立成分分析》不仅介绍了ICA的基本知识与总体概况、给出了重要的求解过程及算法，而且还涵盖了图像处理、无线通信、音频信号处理以及更多其他应用。

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

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。