chart原本是指航海用的“海域图”，是一份详细地标明了各条航海路线上暗礁、海岛、岩石、海深等信息的航海图，后来泛指包含了各种详细数据或信息的参考图（如柱状图，饼状图，折线图，趋势图等等），也就是说，chart是以数据信息为基础的，最终呈现出的图线完全依赖于各种详细的数据而产生，如果没有数据作为支撑，则对应的图线或趋势根本无从谈起。
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项目管理是项目的管理者，在有限的资源约束下，运用系统的观点、方法和理论，对项目涉及的全部工作进行有效地管理。
即从项目的投资决策开始到项目结束的全过程进行计划、组织、指挥、协调、控制和评价，以实现项目的目标。
　　按照传统的做法，当企业设定了一个项目后，参与这个项目的至少会有好几个部门，包括财务部门、市场部门、行政部门等等，而不同部门在运作项目过程中不可避免地会产生摩擦，须进行协调，而这些无疑会增加项目的成本，影响项目实施的效率。
　　而项目管理的做法则不同。
不同职能部门的成员因为某一个项目而组成团队，项目经理则是项目团队的领导者，他们所肩负的责任就是领导他的团队准时、优质地完成全部工作，在不超出预算的情况下实现项目目标。
项目的管理者不仅仅是项目执行者，他参与项目的需求确定、项目选择、计划直至收尾的全过程，并在时间、成本、质量、风险、合同、采购、人力资源等各个方面对项目进行全方位的管理，因此项目管理可以帮助企业处理需要跨领域解决的复杂问题，并实现更高的运营效率。

数据的价值迎来了悄无声息却影响深远的革新，数据不再仅仅是宝藏或者石油这样直白的物质财富代表，而已经发展为如同水与空气一般重要的必需品。
与此同时，数据带来的机遇与挑战也伴随左右。
一方面，数据联通个人、企业与政府端，通过开放、流通等不同方式释放出巨大价值，重塑个人生活方式与商业模式，产生了巨大的杠杆效应；
另一方面，如同水与空气面临污染的威胁，数据也同样面临着权属不清、定价不明、使用不公等社会经济难题，以至于这一价值无可限量的资源难以真正触达需求。

《多媒体技术基础(第3版)》在第2版的基础上，《多媒体技术基础(第3版)》对部分章节的内容做了更新，增加了MPEG-4AVI/H.264和多媒体传输方面的内容。
为保持多媒体技术基础课程内容的完整性，《多媒体技术基础》仍由四个部分组成：一是多媒体压缩和编码(第2-13章)，主要介绍声音、图像和数字电视媒体的基本知识、压缩和编码方法；
二是多媒体存储(第14-16章)，主要介绍CD、DVD、HD-DVD和Blu-rayDisc存储器的存储原理和存储格式；
三是多媒体传输(第17-20章)，主要介绍多媒体网络应用、服务质量(QoS)、因特网、TCP/IP协议和多媒体传输的基础知识；
四是多媒体内容处理语言(第21-22章)，主要介绍HTML和XML的基础知识。
每章附有练习和思考题以及参考文献和站点。
　　《多媒体技术基础》适合大学本科或本科以上学生使用，可作为多媒体爱好者的自学教材，也可作为信息技术工作者的参考书。
林福宗，清华大学计算机科学与技术系教授，1970年毕业于清华大学自动控制系。
从1989年开始对多媒体产生兴趣，其后一直从事多媒体技术基础的教学与应用研究，出版图书9本，包括《英汉多媒体技术辞典》、《多媒体技术基础》和《多媒体与CD-ROM》，在国内外学术期刊和会议上发表文章70多篇。

雷达信号和通信信号相加之后的幅度变化，导致饱和功率放大器的输出产生交调失真，影响一体化信号的性能。
本文研究了一种基于CORDIC算法的幅相转换技术，不仅消除了功放的非线性影响，而且易于工程实现。
仿真结果表明幅相转换后的信号经过功率放大器之后能恢复成原来的信号，证明了此方法的可行性。

基于AWGN信道的MonteCarlo仿真，蔡溢，，在实际数字通信系统中，由于信道中噪声的存在，信号在信道中的传输必然要受到影响，导致在接收端的判决产生误码。
本文通过对数字

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

JBIG是一种无损图像的压缩标准，JBIG(JointBi-levelImageExpertsGroup，联合二值图像专家组)是发布二值图像编码标准的专家组。
在官方来说，JBIG是ISO/IECJTC1SC29工作组1，这个工作组也负责JPEG标准，它是一套压缩算法，用来产生Web浏览器支持的以及典型地用于复杂图像(例如照片)的图像文件。

使用银行账户管理系统中的账户申请，用户可以通过图形化的界面，输入登录信息（姓名、年龄、性别、住址、联系电话、身份证号等），申请自己的账户，系统要按照银行规则产生不能重复的用户帐号和用户密码，用户可以修改自己的密码。
一个用户可以申请多个账户。
使用银行管理系统登录，用户可以登录进入本系统，只有进入系统才可以执行相关操作。

考察产生式系统我知道在搜索引擎的茫茫大海中，你能看见我的这篇文章不是缘分，而是你要交作业了拿代码去“学习”之前，至少点个赞吧代码没写GUI，因为不喜欢这玩意，直接在终端中进行人机交互。
使用代码之前，请根据自身情况对字符编码、文件路径进行修改代码写的很烂，以后有能力了再把算法加进去优化代码吧第一问先根据题图，创建规则库（使用了一个文本文件）if有毛发then哺乳动物if有乳then哺乳动物if吃肉then食肉动物if有犬齿and有爪and眼向前方then食肉动物if哺乳动物and有蹄then有蹄类if哺乳动物and反刍动

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。