一、选择题（可能不只一个选项）1.D2.D3.D4.BC5.A二、判断题1.╳2.╳3.╳4.╳5.√三、名词解释潜在客户是指对企业的产品或服务有需求和购买动机，有可能但还没有产生购买的人群。
例如，已经怀孕的母亲很可能就是婴幼儿产品的潜在客户。
目标客户是企业经过挑选后确定的力图开发为现实客户的人群。
例如，劳斯莱斯就把具有很高地位的社会名流或取得巨大成就的人士作为自己的目标客户。

终止（解除）劳动关系证明.doc

软件设计说明书版本：V1.0 文档编号 保密等级 作者 最后修改日期 审核人 最后审批日期 批准人 最后批准日期 修订记录日期 版本 修订说明 修订人 目录 1 引言 1 1.1 文档控制 1 1.2 目的 1 1.3 范围 1 1.4 定义、首字母缩写词和缩略语 1 1.5 参考资料 1 1.6 概述 1 2 整体说明 1 2.1 业务背景 1 2.2 功能模型 1 2.3 用例模型概述 12.3.1 子系统一 1 2.4 假设和依赖关系 1 3 包1：出入库 2 3.1 冲补帐务－样例1 23.1.1 系统用例 23.1.2 类关系图 23.1.3 类图 33.1.4 顺序图 4 3.2 冲补入库单－样例2 43.2.1 入库单冲账 43.2.2 入库单补账 6 引言 文档控制 目的 范围 定义、首字母缩写词和缩略语 参考资料 概述 整体说明 业务背景[此小节应说明软件的业务背景，包括组织机构、业务流程等。
] 功能模型[此小节应说明用例包的组织，以用例包的形式来表达软件的功能。
] 用例模型概述子系统一用例图[此小节应说明此子系统下的用例图。
]主角列表[此小节以列表的形式说明此子系统相关的主角。
]用例列表[此小节以列表的形式说明此子系统相关的用例。
] 假设和依赖关系[本节说明所有重要的技术可行性假设、子系统或构件可用性假设，或者可作为此文档所述软件可行性的基础的其他与项目有关的假设。
] 包1：出入库画出包图、核心业务处理流程、状态转换图来说明核心业务的工作方式。
冲补帐务－样例1系统用例类关系图类图实体类边界类控制类顺序图分仓保管帐建帐处理流程备注：去掉价位一栏；
收获年限改为“年限“，入库年限改为非必输项；
国别改为必输项；
等级改为非必输项；
增加建帐的修改功能：只能修改等级、入库年限、产地。
冲补入库单－样例2入库单冲账前台界面名称：account_grainin_strike.jsp界面说明：序号 界面名称 表 字段 字段含义 备注1 编号 入库单 RC_RKD_RKDBH 入库单编号 顺序号 入库单 RC_RKD_SXH 顺序号 计划安排表 入库单 RC_RKD_RKJHAPBNM 入库计划安排表内码 需要转化为编号 计划明细 入库单 RC_RKD_JHMXNM 计划明细内码 需要转化为编号 入库通知单编号 入库单 RC_RKD_ZGKRKTZDNM 直管库入库通知单内码 需要转化为编号 客户名称 入库单 RC_RKD_KHNM,RC_RKD_KHMC 客户名称客户内码 合同号 入库单 RC_RKD_HTNM,RC_RKD_HTH 合同号合同内码 到库时间 入库登记信息 RC_RKDJXX_DKSJ 到库时间 收获年份 入库单 RC_RKD_NX 年限 等级 入库检验信息 RC_RKJYXX_WLDJNM 物料等级内码 后台服务功能简介 入库账务服务包名 com.digitalchina.zcl.stock.account类名 AccountGraininServer方法名称 参数 返回值 描述 入库单补账前台界面名称：account_grainin_repair.jsp界面说明：序号 界面名称 表 字段 字段含义 备注1 编号 入库单 RC_RKD_RKDBH 入库单编号 顺序号 入库单 RC_RKD_SXH 顺序号 扣杂 入库检验信息 RC_RKJYXX_KZZ 扣杂质(%) 扣水% 入库检验信息 RC_RKJYXX_KSF 扣水份(%) 备注 入库检验信息 RC_RKJYXX_JYYJBZ 检验意见备注 3 选择类型 入库检验信息 RC_RKJJXX_JJLX 检斤类型 0，称重；
1，标准包 毛重 入库检验信息 RC_RKJJXX_MZ 毛重 水分扣量 入库检验信息 RC_RKJJXX_SFKL 水分扣量 杂质扣量 入库检验信息 RC_RKJJXX_ZZKL 杂质扣量 其它扣量 入库检验信息 RC_RKJJXX_QTKL 其它扣量 后台服务功能简介 入库账务服务包名 com.digitalchina.zcl.stock.account类名 AccountGraininServer方法名称 参数 返回值 描述补账repairAccount 被补入库单内码 入库单补账；
根据被补单据产

通过阐述物联网基本概念，分析目前国内外物联网的发展现状，指出物联网目前存在的安全隐患不容忽视，如何在物联网（包括小型示范工程）建立初期就建立严格规范的信息安全架构，关系到这些系统能否在真正物联网系统下提供良好的安全措施，或能够对安全措施进行升级，以保障系统的可用性。
继而对物联网感知层基本概念和相关安全技术进行详细的阐述，分析了感知层面临的安全需求和挑战，详细研究了感知层传感网密钥算法、安全协议、认证技术、安全路由、入侵检测、DoS攻击和访问控制等相关技术，重点研究了感知层传感网密钥管理方案的分类，静态密钥管理方案和动态密钥管理方案，并通过研究传感网的异构性，最终提出了异构传感网安全模型和异构传感网动态密钥管理模型。

一个包含产品层次结构和产销商品关系的知识图，总计1300种产品和90000多个品牌，基于京东网站的商品上下级概念，商品品牌之间关系，商品描述维度等知识库，基于该知识库可以支持商品属性库构建，商品销售问答，品牌物品生产等知识查询服务，也可用于情感分析等下游应用．

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

SolidEdge培训资料编号：01525

摘　要:本人总结了有关性格研究的理论和概况,分析了学生性格与外语学习的关系,并结合外语教学的实际,针对学生性格的差异提出了相应的外语教学策略:一是选取和学生性格长处相一致的教学策略,即匹配策略;二是针对性格中的不足进行弥补式教学的策略,即有意失配策略,从而实现有针对性的教学,做到因材施教,相得益彰,提高外语教学水平。

Informix是IBM公司出品的关系数据库管理系统（RDBMS）家族。
作为一个集成解决方案，它被定位为作为IBM在线事务处理（OLTP）旗舰级数据服务系统。
IBM对Informix和DB2都有长远的规划，两个数据库产品互相吸取对方的技术优势。
在2005年早些时候，IBM推出了InformixDynamicServer（IDS）第10版。
目前最新版本的是IDS11（v11.50，代码名为“Cheetah2”），在2008年5月6日全球同步上市

实际工作中，我们经常需要根据数据库的表结构来写对应的实体类，如果数据库字段比较多，手工去写实体类既浪费时间，还容易出错。
其实像这种一一对应关系的一般都有工具来帮我们完成。
本工具就是用来根据数据库的表结构来生成对应实体类的，希望能为你们的开发带来方便。

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。