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1.
2.
C-VISION中文窗口系统综合采用了面向对象与窗口环境设计的程序方法,彻底更新了在微机上进行中文窗口设计的编程思想,同时作为一个基础系统,为软件设计节约了大量的人力和时间,实现了微机程序的共享。 相似文献
3.
本文介绍了重要的Internet工具Java语言及其独特的小应用程序-Javaapplet,阐述了applet的基本概念和它给Internet网带来的巨大影响,描述了applet的生命期,以及使用AWT建立applet的一系列方法和applet的安全机制,展望了Java新思想对今后Internet的推动。 相似文献
4.
董崇杰 《电脑与微电子技术》2012,(7):69-72
针对目前日益繁荣的酒店产业,为提高酒店客房管理效率。采用具有数据窗口对象技术的PowerBuilder作为前台开发工具,以PowerBuilder自带的ASA作为数据库开发界面友好、功能完备、安全性好的酒店客房管理系统。该系统的应用能够减少酒店客房管理人员的使用成本,提高酒店客房管理的效率。 相似文献
6.
介绍了一种智能开窗系统,为了达到窗体智能监控及远程控制的目的,设计引入了多种传感器、Zigbee模块和GSM模块,用以实现室内外对智能窗体的控制。详细说明了系统的软硬件实现,并对传感器选型以及各个功能的具体实现进行了说明。此款智能窗能够很好地解决一些现实生活中的实际问题,为人们的生活提供方便。 相似文献
7.
高敏 《江汉石油职工大学学报》2010,23(2):3-5
近年来潜山勘探已成为辽河坳陷陆上主要勘探目标之一。在了解了辽河坳陷陆上由"潜山勘探"向"基岩勘探"的理念转变及辽河坳陷陆上基岩成藏具有的得天独厚的有利条件的同时,通过对基岩的研究与勘探实践,建立完善了辽河坳陷陆上四种类型的基岩成藏模式。 相似文献
8.
介绍了基于数控加工泡沫模样原型与实型铸造技术相结合的轿车玻璃检具的快速制造。结果表明,采用数控铣床进行检具泡沫模样的加工,加快了泡沫模样的制作,保证工作面加工余量均匀,从而减少了铸件加工量;实型铸造不需起模,保证了检具毛坯的完整性,满足了客户要求。 相似文献
9.
姜无疾 《电子制作.电脑维护与应用》2015,(8)
研制了气动高空擦玻璃机器人,该机器人包括产生真空吸附功能的气动真空模块,用于实现类似于四足动物爬行的爬行模块,用于擦拭玻璃的擦拭模块,以及对以上所述模块进行控制的控制模块。它能实现在高层建筑物的玻璃外墙进行攀爬,同时对墙体进行彻底擦洗。 相似文献
10.
The increasing prominence of data streams arising in a wide range of advanced applications such as fraud detection and trend
learning has led to the study of online mining of frequent itemsets (FIs). Unlike mining static databases, mining data streams
poses many new challenges. In addition to the one-scan nature, the unbounded memory requirement and the high data arrival
rate of data streams, the combinatorial explosion of itemsets exacerbates the mining task. The high complexity of the FI mining
problem hinders the application of the stream mining techniques. We recognize that a critical review of existing techniques
is needed in order to design and develop efficient mining algorithms and data structures that are able to match the processing
rate of the mining with the high arrival rate of data streams. Within a unifying set of notations and terminologies, we describe
in this paper the efforts and main techniques for mining data streams and present a comprehensive survey of a number of the
state-of-the-art algorithms on mining frequent itemsets over data streams. We classify the stream-mining techniques into two
categories based on the window model that they adopt in order to provide insights into how and why the techniques are useful.
Then, we further analyze the algorithms according to whether they are exact or approximate and, for approximate approaches, whether they are false-positive or false-negative. We also discuss various interesting issues, including the merits and limitations in existing research and substantive areas
for future research. 相似文献