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    • 28 篇 教育学
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机构

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作者

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语言

  • 3,640 篇 中文
  • 2 篇 英文
检索条件"机构=南京大学计算机系计算机软件新技术国家重点实验室"
3642 条 记 录,以下是3401-3410 订阅
排序:
BEIDSS中数据仓库平台的设计
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计算机工程与科学 2000年 第3期22卷 104-107页
作者: 王玮 何凌毅 朱炜 樊莉萍 戴坚 邢跃 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 上海宝钢集团公司能源部
为弥补传统数据库管理统在智能决策支持统应用中的缺陷 ,一种新的数据组织和管理技术——数据仓库技术应运而生。随着数据仓库技术的不断发展和完善 ,该技术越来越广泛地应用到各个领域。本文结合宝钢能源部智能决策统 ( BEIDSS)... 详细信息
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墙式网孔
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计算机学报 2000年 第4期23卷 374-381页
作者: 陈贵海 谢立 顾庆 LAU F.C.M 周能法 南京大学软件新技术国家重点实验室 南京210093 香港大学计算机科学与信息系统系 美国纽约城市大学计算机与信息科学系 纽约布鲁克林11210
提出了一种新的网孔──墙式网孔.墙式网孔是一种三度网孔,它通过从普通四度网孔的每个节点删去一度而获得.其节点度节省了25%,但其直径同普通四度网孔几乎一样.它在计算能力上同普通四度网孔是等价的,因为四度同孔可以有效地... 详细信息
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未来软件技术
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国际学术动态 2000年 第4期 32-35页
作者: 吕建 费翔林 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
未来软件技术国际学术会议(International Symposium on Future Software Technolo-gy)由原国际CASE研讨会发展而来,是国际软件界举办的软件会议之一,自1996年起每年在我国召开一次。会议的宗旨是反映当今软件技术发展的新趋势,展... 详细信息
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安全数据库管理统Softbase的设计与实现探讨
安全数据库管理系统Softbase的设计与实现探讨
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第十七届全国数据库学术会议
作者: 柏文阳 应丽君 何瑷 马耀华 刘玲 徐洁磐 计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机系
1.概述数据库是计算机领域发展最快的学科之一,是现代计算机应用统的基础和核心技术。在计算机网络日益普及、Internet高速发展的
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面向对象方法强调对世界的宏观思维
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国际学术动态 2000年 第3期 28-30页
作者: 吕建 费翔林 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
1 概况TOOLS会议是面向对象技术及应用方面的主要列国际学术会议,每年4次分别在澳大利亚、欧洲、美洲和亚洲召开。会议侧重于面向对象技术的研究、开发和应用。TOOLSAsia’99(第31届面向对象语言与技术国际学术会议)&OOT Chin... 详细信息
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对象的行为表示及其应用
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南京大学学报(自然科学版) 2000年 第2期36卷 189-196页
作者: 钱悦晨 朱军 宋方敏 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 江苏南京210093 信息产业部电子14所 江苏南京210013
主要讨论了一种描述对象活动的方法 ,提出了活动体的概念 ,并给出了它的三元组形式 活动体是对象式统中具有通信能力的最小单位 ,由此可以构造对象乃至统的交互 (通信 )行为
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三层客户/服务器体结构的一个应用实例
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计算机工程与应用 2000年 第3期36卷 173-176页
作者: 陈豪 孙正义 张德富 胜利石油管理局钻井工艺研究院钻井信息中心 山东东营257017 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210093
该文论述了作者在完成某石油管理局劳动管理信息统过程中是如何采用与三层客户/服务器结构相适应的一些分析、设计和实现技术的,说明三层客户/服务器结构在大型MIS中具有良好的应用前景。
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基于移动AGENT的构件框架及其支撑统COGENT
基于移动AGENT的构件框架及其支撑系统COGENT
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该成果主要有以下几个创新点:该成果基于移动Agent技术的构件框架,克服了传统构件模型中存在的某些不足,并具有功效高、坚定性好、灵活性大和网络环境适应性强等特点。该框架将构件功能与构件结构相分离,提出了基于移动Agent技术的... 详细信息
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四种机器学习方法的实验性比较研究
四种机器学习方法的实验性比较研究
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第7届中国机器学习学术会议
作者: 周志华 葛翔 陈兆乾 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(南京)
该文利用UCI机器学习数据库中的数据集对四种机器学习方法进行了实验性比较研究,包括混合学习算法IHMCAP和HMCAP,目前最流行的决策树学习算法C4.5以及神经网络学习算法BP。对实验结果的分析产生了一些有助于在实际应用中进行算法选择... 详细信息
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一个连续属性离散化的算法SHD
一个连续属性离散化的算法SHD
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第7届中国机器学习学术会议
作者: 陆国平 陈兆乾 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(南京)
该文提出了一个新的有导师的连续属性离散化的算法SHD,文中介绍了SHD的设计思想及算法描述,并通过采样不同领域的数据集对SHD与其他算法进行了实验比较。算法测试证明,SHD取得了较好的效果。
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