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Expert Choice represents a significant contribution to the decision making process 工t assists a decision maker in solving complex problems involving many criteria and several courses of action . An Expert Choice solution to a problem reflects the expertise of the decision maker , not the computer . Behavioral scientists have spent many years studying the human mind and how it makes decisions . They have found that humans are influenced by their previous experiences and this causes them to have biases . Basic instincts , preferences and environmental factors also play key roles in how we analyze data and make decisions . There 15 way to remove these factors from human decision making , nor would we necessarily want to , but as the problems of our world become more and more complex , it 15 necessary for us to employ a framework to help make more logical and less biased decisions while still taking our feelings and intuition into consideration .
標簽： contribution significant represents decision
上傳時間： 2015-06-02
上傳用戶：gmh1314
實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點，使得結果最優。 算法思想： 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成兩個集合，TA和BA，TA中的元為：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素為：{ An} 3、 確定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 8、 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。 該算法的目的是找到獨立存取的屬性集合或者分別的應用集。比如說，如果可以找到兩個屬性A1,A2,他們只是被q1讀取，而A3,A4被q2,q3讀取，這樣在分裂的時候可以確定。算法就是找到這些組。另外為了簡單化起見，我命令refj(qi)全部等于1.
上傳時間： 2015-06-04
上傳用戶：13160677563
實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點(2個），使得結果最優。 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成3個集合，TA和BA和MA， 3、 確定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。
上傳時間： 2015-06-04
上傳用戶：515414293
發射系下飛行器九參數計算，包括位置，速度，姿態
上傳時間： 2014-10-09
上傳用戶：zhoujunzhen
ITU-T Recommendation T.30(2005 09) SERIES T: TERMINALS FOR TELEMATIC SERVICES Procedures for document facsimile transmission in the general switched telephone network
標簽： Recommendation Procedures TERMINALS TELEMATIC
上傳時間： 2015-06-04
上傳用戶：shizhanincc
真的非常好的經驗集 推薦大家一起去看下 is"t very nice
上傳時間： 2014-11-22
上傳用戶：jhksyghr
用四階古典RK方法解初值問題： 取h=1/8。每隔8步打印出數值解與真解的值（u(t)=(t^2)/2-t），畫出它們的大致圖像，并對產生的結果做出解釋。
上傳時間： 2015-06-09
上傳用戶：lo25643
傳真通信的國家標準。相當于ITU T.4， 文件傳真三類機在電話網中的互通技術條件 第1部分：用于文件傳輸的三類傳真終端的標準化
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：sssl
實現背包問題 package problem 1． 問題描述 假設有一個能裝入總體積為T的背包和n件體積分別為w1 , w2 , … , wn 的物品，能否從n件物品中挑選若干件恰好裝滿背包，即使w1 +w2 + … + wn=T，要求找出所有滿足上述條件的解。例如：當T=10，各件物品的體積{1，8，4，3，5，2}時，可找到下列4組解： （1，4，3，2）、（1，4，5）、（8，2）、（3，5，2）。 2． 基本要求 讀入T、n、w1 , w2 , … , wn 3．提示： 可利用遞歸方法：若選中w1 則問題變成在w2 , … , wn 中挑選若干件使得其重量之和為T- w1 ，若不選中w1，則問題變成在w2 , … , wn 中挑選若干件使得其重量之和為T 。依次類推。 也可利用回溯法的設計思想來解決背包問題。首先將物品排成一列，然后順序選取物品裝入背包，假設已選取了前i 件物品之后背包還沒有裝滿，則繼續選取第i+1件物品，若該件物品“太大”不能裝入，則棄之而繼續選取下一件，直至背包裝滿為止。但如果在剩余的物品中找不到合適的物品以填滿背包，則說明“剛剛”裝入背包的那件物品“不合適”，應將它取出“棄之一邊”，繼續再從“它之后”的物品中選取，如此重復，，直至求得滿足條件的解，或者無解。 注：沒壓縮密碼
上傳時間： 2014-01-18
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一 維 混 沌 系 統 分 岔 圖 示 例
標簽： 分
上傳時間： 2013-12-21
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