清华大学 土木工程系 1.用燃煤灰渣生产微晶玻璃 2.钝化镁粉新技术 3.金属用高温陶瓷保护膜（液） 4.高性能二次灌浆料 5.大掺量粉煤灰混凝土 6.钢筋混凝土模板工程计算机辅助设计系统--- FWCAD 7.各种城市交通规划与城市交通问题解决方案 8.基于GIS的典型中等城市综合防灾分析示范系统 水利水电工程系 9.碾压混凝土拱坝新技术研究和工程设计 10.流场实时测量系统 11.土工建筑物应力变形分析软件系统 12.水轮机及其附属设备选型计算机辅助设计软件版本 13.土体非线性解耦K—G模型及其应用研究 14.高效耐磨渣浆泵 环境科学与工程系 15.高浓度有机废水的厌氧生物处理技术 16.生物预处理去除饮用水源中微污染技术 17.城市生活污水内循环三相生物流化床处理技术 18.城市生活垃圾与危险废物处理处置系列技术 19.回转管组合式活性炭固定床连续吸附净化技术 20.生物质型煤成型及燃烧固硫技术与装备 21.高效油烟静电净化装置 22.利用农作物秸秆生产生物质型块作压缩饲料的项目建议 23.高含硫废水和高含硫碱渣废液同时脱硫脱氨专利技术 24.挥发性有机物（VOCs）及恶臭气体的生物净化技术 25.高含盐、高含油、高氯根污水处理专有技术 机械工程系 26.生产线设计与机器人化制造单元技术
27.电动汽车动力电池性能测试系统 28.大批量生产线监控与管理系统 29.装配生产线定扭矩扳手施扭质量控制系统 30.用于金属焊管生产的激光切割－焊接技术及工艺 31.多功能快速成形制造系统（M-RPMS）技术 精密仪器与机械学系 32.MEMS方位水平仪 33.微小型雾化给药装置 34.医用红外热像仪 35.朗奇光栅纹影仪 36.新型大型龙门式五坐标并联机床 37.警员虚拟情景训练系统 38.指纹图象采集与身份自动鉴别系统 39.快速定位定向车 40.微机械惯性仪表 41.附网存储（NAS）技术及产品开发项目简介 热能工程系 42.大型循环流化床生活垃圾焚烧炉 43.“多重富集型”直流煤粉燃烧器 44.汽轮机智能汽封抽汽器 45.护卫式汽封 46.新型汽轮机组级间密封及轴封装置 47.电站设备故障仿真与操作指导软件培训系统 48.动力设备状态维修与诊断技术及其应用 49.基于Internet的发电机组远程监测与诊断网络系统 50.350MW火电机组全工况实时仿真与多功能在线综合研究系统 51.饮用水净化技术及设备 52.离子交换树脂的电再生技术 53.电去离子净水技术 汽车工程系 54.汽车电动助力转向系统(EPS)研究 55.汽车排气催化器性能评价试验与匹配技术
《大数据技术原理与应用》课程标准 一、课程信息 课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：考查课 课程代码：授课对象：物联网工程专业本科班，物联网创新班 学分：先修课：物联网导论、操作系统教程、编程 学时：后续课：智能家居、智能物流、云计算 制定人：理艳荣、张海兰制定时间： 二、课程性质 《大数据技术》是一门专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。 课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构、分布式文件系统、分布式数据库、数据库、云数据库、分布式并行编程模型、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在、、和等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。 三、课程设计 1.课程目标设计 （1）能力目标 总体目标：通过学习大数据相关理论知识，掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用场景，并结合具体设计实例，培养学生创新意识和实践能力。 件系统的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统的使用方法； （）能够了解分布式数据库的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握的使用方法； （）能够了解数据库与传统的关系数据库的差异、数据库的四大类型以及数据库的三大基石；基本掌握、等数据库的使用方法； 具体目标：
序号单项能力目标 能够掌握大数据的基本概念 能够掌握相关的数据管理、存储、分析计算等的技术基础 能够掌握的相关知识 通过对数据库的学习和编程设计，掌握的使用方法 掌握大数据知识体系的系统架构 （2）知识目标 序号知识目标 了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握的概念 了解布式数据库的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制 了解数据库与传统的关系数据库的差异、数据库的四大类型以及数据库的三大基石 了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法 2.课程内容设计 （）设计的整体思路：面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍大市聚。理 论结合实际，由浅入深，加强对大数据概念及技术的理解与巩固。此课程划分为下列模块。 （）模块设计表： 模块名称学时 介绍大数据的基本概念和应用领域，并阐述大数据、云计 算和物联网的相互关系 介绍大数据处理架构 分布式文件系统的基本原理和使用方法 分布式数据库的基本原理和使用方法 数据库的概念和基本原理 云数据库的概念和基本原理 分布式并行编程模型原理和使用方法 架构再探讨 总复习 合计 3.教学进度表设计
面向大数据时代的专业课程体系建设 研究
面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。特别是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践，分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征，探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上，了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题，结合当前中国学科体系及本科专业设置，提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 （1）我院本科专业设置及其缺位分析：近年来，我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群，拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点，一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科，成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。可是，由于受到当前中国学科体系及本科专业设置的限制，面对大数据时
代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后，本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 （2）当前中国学科体系及本科专业设置分析：专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中，学科门是最高级别的学科，共有13个：理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学；比学科门低一级的学科称为学科类，学科类(不含军事学)共有71个；比学科类再低一级的学科称为专业；专业就是高考生填报的志愿，本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到中国学科体系及本科专业设置规范与管理，需要严格遵照相关的要求与规范。可是，国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题，因此需要本科专业设置上能够遵循就近的原则。分析当前中国学科体系及本科专业设置，探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 （3）面向大数据需求的我院本科专业优化：由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成，对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化，因此与传统信息学科人才教育内容与培养目标显著不同，大数据时代对专业人才的特殊需求决定了面向大数据需求的我院本科专业设置与优化的方向及其建设内容。经过整合与优化我院本科专业设置，能够为面向大数据需求的专业课程体系建设提供了前提条件与基础支撑。 3. 面向大数据需求的专业课程体系建设
数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13
目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)
第1章项目背景 随着业务的飞速发展，IT规模也越来越庞大而复杂，为保障IT 系统的正常运行，针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设，关注各类管理对象的数据采集、异常报警，并取得了良好的监控效果。在建设过程中，比较缺乏从统一可视化的角度，整合监控数据，构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升，充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题： ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图，各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容，缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力，对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角，各个系统采用独立监控的方式，无法从应用 端到端管理的角度，实现跨系统的监控分析和可视化管理，在出现应用系统运行出现故障时，无法快速定位到发生故障的根源应用系统，同时，在一个应用系统监控报警时，无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低，当应用系统出现故障时，无法快 速定位是应用本身问题，还是所支撑的IT组件问题。同时，在系统层面出现故障时，无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节，当系统层出现故障时，无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时，当物理设备出现故障时，无法判断其所影响的系统平台范围。 因此，在统一可视化监控平台的建设过程中，会着力从“平台整合，组织结合，用户友好”的角度出发，借鉴先进数据中心可视化监
da清华大学（英文名：Tsinghua University），地处北京西北郊繁盛的园林区，是在几处清代皇家园林的遗址上发展而成的。清华大学的前身是清华学堂，始建于1911年，曾是由美国退还的部分庚子赔款建立的留美预备学校。1912年，清华学堂更名为清华学校。1925年设立大学部，开始招收四年制大学生。1928年更名为国立清华大学，并于1929年秋开办研究院。清华大学的初期发展，虽然渗透着西方文化的影响，但学校十分重视研究中华民族的优秀文化瑰宝。 清华大学《运筹学》共40讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-232-1-1.html 清华大学《C++语言程序设计》周登文 48讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-371-1-1.html 清华大学《数据结构》（c语言）严蔚敏48讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-1547-1-1.html 清华大学《计算机文化基础》视频教学共28讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-233-1-1.html 清华大学《计算机原理》王诚 64讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-328-1-1.html 清华大学《模式识别》林学訚 32讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-375-1-1.html 清华大学《计算机网络体系结构》汤志忠 48讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-374-1-1.html 清华大学《汇编语言程序设计》温冬婵 64讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-356-1-1.html 清华大学《JA V A编程语言》许斌32讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-354-1-1.html 清华大学《人工智能原理》朱晓燕48讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-329-1-1.html 清华大学《编译原理》张素琴吕映芝64讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-330-1-1.html 清华大学《软件工程》刘强48讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-327-1-1.html 思想道德修养清华大学 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-327-1-1.html 清华大学《C++语言程序设计》周登文48讲学习梦想家园 https://www.doczj.com/doc/5816770081.html,/thread-2-1-2.html 清华大学《模拟电子技术》华成英56讲学习梦想家园
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
一、单选题（每题 2 分，共20分） 1. 1.对一个算法的评价，不包括如下（B ）方面的内容。 A．健壮性和可读性B．并行性C．正确性D．时空复杂度 2. 2.在带有头结点的单链表HL中，要向表头插入一个由指针p指向的结点，则执行( )。 A. p->next=HL->next; HL->next=p; B. p->next=HL; HL=p; C. p->next=HL; p=HL; D. HL=p; p->next=HL; 3. 3.对线性表，在下列哪种情况下应当采用链表表示？( ) A.经常需要随机地存取元素 B.经常需要进行插入和删除操作 C.表中元素需要占据一片连续的存储空间 D.表中元素的个数不变 4. 4.一个栈的输入序列为1 2 3，则下列序列中不可能是栈的输出序列的是( C ) A. 2 3 1 B. 3 2 1 C. 3 1 2 D. 1 2 3 5. 5.AOV网是一种（）。 A．有向图B．无向图C．无向无环图D．有向无环图 6. 6.采用开放定址法处理散列表的冲突时，其平均查找长度（）。 A．低于链接法处理冲突 B. 高于链接法处理冲突 C．与链接法处理冲突相同D．高于二分查找 7.7.若需要利用形参直接访问实参时，应将形参变量说明为（）参数。 A．值B．函数C．指针D．引用 8.8.在稀疏矩阵的带行指针向量的链接存储中，每个单链表中的结点都具有相同的（）。 A．行号B．列号C．元素值D．非零元素个数 9.9.快速排序在最坏情况下的时间复杂度为（）。 A．O(log2n) B．O(nlog2n) C．0(n) D．0(n2) 10.10.从二叉搜索树中查找一个元素时，其时间复杂度大致为( )。 A. O(n) B. O(1) C. O(log2n) D. O(n2) 二、二、运算题（每题 6 分，共24分） 1. 1.数据结构是指数据及其相互之间的______________。当结点之间存在M对N（M：N）的联系 时，称这种结构为_____________________。 2. 2.队列的插入操作是在队列的___尾______进行，删除操作是在队列的____首______进行。 3. 3.当用长度为N的数组顺序存储一个栈时，假定用top==N表示栈空，则表示栈满的条件是 ___top==0___(要超出才为满)_______________。 4. 4.对于一个长度为n的单链存储的线性表，在表头插入元素的时间复杂度为_________，在表尾插 入元素的时间复杂度为____________。 5. 5.设W为一个二维数组，其每个数据元素占用4个字节，行下标i从0到7 ，列下标j从0到3 ， 则二维数组W的数据元素共占用＿_____＿个字节。W中第6 行的元素和第4 列的元素共占用＿_______＿个字节。若按行顺序存放二维数组W，其起始地址为100，则二维数组元素W[6，3]的起始地址为＿________＿。 6. 6.广义表A= (a,(a,b),((a,b),c)),则它的深度为____________，它的长度为____________。 7.7.二叉树是指度为2的____________________树。一棵结点数为N的二叉树，其所有结点的度的 总和是_____________。 8.8.对一棵二叉搜索树进行中序遍历时，得到的结点序列是一个______________。对一棵由算术表 达式组成的二叉语法树进行后序遍历得到的结点序列是该算术表达式的__________________。
一、简介 微纳电子系本科生一级学科名称为电子科学与技术,二级学科名称为微电子学。 二、课程设置 课程编号:30260093 课程名称:固体物理学 课程属性:专业核心课开课学期:09秋 任课教师:王燕 内容简介:固体物理学是固体材料和固体器件的基础。该课程主要研究晶体的结构及对称性,晶体中缺陷的形成及特征,晶格动力学,能带理论的基础知识以及晶体中的载流子输运现象等。是微纳电子专业的核心课。 课程编号:40260103 课程名称:数字集成电路分析与设计 课程属性:专业核心课开课学期:09秋 任课教师:吴行军 内容简介:本课程从半导体器件的模型开始, 然后逐渐向上进行, 涉及到反相器, 复杂逻辑门 (NAND , NOR , XOR , 功能模块(加法器,乘法器,移位器,寄存器和系统模块(数据通路,控制器,存储器的各个抽象层次。对于这些层次中的每一层,都确定了其最主要的设计参数,建立简化模型并除去了不重要的细节。 课程编号:40260173 课程名称:数字集成电路分析与设计(英 课程属性:专业核心课开课学期:09秋 任课教师:刘雷波
内容简介:数字集成电路的分析与设计,包括:CMOS 反相器、组合和时序逻辑电路分析与设计、算术运算逻辑功能部件、半导体存储器的结构与实现、互连线模型与寄生效应的分析。并介绍常用数字集成电路的设计方法和流程。 课程编号:30260072 课程名称:微电子工艺技术 课程属性:专业核心课开课学期:09秋 任课教师:岳瑞峰 内容简介:本课程授课目的是使学生掌握微电子制造的各单项工艺技术, 以及亚微米 CMOS 集成电路的工艺集成技术。本课程讲授微电子制造工艺各单项工艺的基本原理(包括氧化、扩散、离子注入、薄膜淀积、光刻、刻蚀、金属化工艺等,并介绍常用的工艺检测方法和 MEMS 加工技术、集成电路工艺集成技术和工艺技术的发展趋势等问题。另通过计算机试验,可学习氧化、扩散、离子注入等工艺设备的简单操作和模拟。 课程编号:40260054 课程名称:半导体物理与器件 课程属性:专业核心课开课学期:09春 任课教师:许军 内容介绍:主要讲授半导体材料的基本物理知识,半导体器件的工作原理以及现代半导体器件的新进展。主要内容包括:半导体中的电子态和平衡载流子统计,载流子的输运(非平衡载流子,产生和复合,载流子的漂移、扩散,电流连续性方程, PN 结二极管和双极型晶体管,场效应晶体管,半导体光电器件,纳电子器件基础。 课程编号:40260033 课程名称:模拟集成电路分析与设计 课程属性:专业核心课开课学期:09春 任课教师:王自强
《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集
数据可视化技术于网络优化的研究与应用
范 楠 王 登 潘海滨 李海东 陈 光 宫 亭 张 帆
中国移动北京公司网络优化中心 100007
【摘要】数据可视化技术作为大数据中重要的一环，可以从大量数据 中获取知识，提高洞察力进而产生价值。本文通过阐述数据可视化技 术在网络优化工作中的研究、方案和实际应用案例，论证其可行性和 实施意义，令网络优化工作轻松感受到“数据之美” 。 【关键词】大数据 数据可视化 网络优化
一、引言
随着大数据时代的来临，分布式处理、数据挖掘、流计算技术逐步成熟和普及， 大数据的理念逐渐由移动互联网、应用型企业向运营商等传统企业延展。大数据简单 来讲，就是通过强大且廉价的云计算能力和存储能力，利用广义的数据挖掘技术，将 数据价值最大化，其有三个特点：数据量巨大，数据种类繁多，实时性要求高。
图 1 大数据演进
作为拥有数亿用户海量信息和行为模式的通信运营商，具备天然的优势，已经不 再满足于仅仅对数据进行管理，而希望能对数据进行有效的分析，从大量数据中获取
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《2013 信息通信网技术业务发展研讨会》论文集
知识提高洞察力。网络是通信企业的生命线，网络质量的呵护、用户感知的提升都与 网络优化工作息息相关。伴随着 3G、4G 和 WLAN 网络的建设和数据业务的快速发展， 四网协同优化和流量经营乃是迫在眉睫。面对着这几张庞大的网络，以及数千万用户 每天产生的上亿条信令、数千万话单、数百万话务统计，网络优化工程师常常迷失在 数据的海洋中，用 “数据海量、知识贫瘠”基本可以概括。工程师们同时面临着数据 整合展现能力弱、分析工具欠缺、工具能力受限等问题。 而作为大数据分析中重要的一类技术，数据可视化（Data Visualization）是直观展 示和表达数据的工具，经常用以阐述事物重点特征和潜在关联。这项技术其实数年甚 至数十年前就开始在各类分析中扮演必不可少的角色，一直发展得不温不火，但是近 年来随着大数据格局清晰化而高速发展，各种前沿技术层出不穷。其对于网络优化涉 及的维护、监控、优化分析等工作都有积极的推动作用。
二、技术方案
目前网络优化数据主体仍然是包括数据库、文件等标准接口在内的结构化数据， 针对这些数据我们使用 ETL 过程进行加载。而针对海量数据和非结构化数据，我们使 用大数据方式加载入分布式存储中，然后使用各类引擎和前端可视化工具进行分析和 展现。同时通过外部系统接口进行数据的分享和流转。 （一）实现方案
图 2 数据可视化技术方案
图 2 技术架构中包含了诸多分层、引擎和可视化工具。以下对其中主要分层和工
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李春葆编著：数据结构（C语言篇）――习题与解析（修订版） 清华大学出版社 一、绪论 选择题 1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的1以及它们之间的2和运算等的学科。 1 A.数据元素 B.计算方法 C.逻辑存储 D.数据映像 2 A.结构 B.关系 C.运算 D.算法 2.数据结构被形式地定义为(K, R)，其中K是1的有限集，R是K上的2有限集。 1 A.算法 B.数据元素 C.数据操作 D.逻辑结构 2 A.操作 B.映像 C.存储 D.关系 3.在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成。 A.动态结构和静态结构 B.紧凑结构和非紧凑结构 C.线性结构和非线性结构 D.内部结构和外部结构 4.线性结构的顺序存储结构是一种1的存储结构，线性表的链式存储结构是一种2的存储结构。 A.随机存取 B.顺序存取 C.索引存取 D.散列存取 5.算法分析的目的是1，算法分析的两个主要方面是2。 1 A.找出数据结构的合理性 B.研究算法中的输入和输出的关系 C.分析算法的效率以求改进 D.分析算法的易懂性和文档性 2 A.空间复杂度和时间复杂度 B.正确性和简单性 C.可读性和文档性 D.数据复杂性和程序复杂性 6.计算机算法指的是1，它必须具备输入、输出和2等5个特性。 1 A.计算方法 B.排序方法 C.解决问题的有限运算序列 D.调度方法 2 A.可执行性、可移植性和可扩充性 B.可行性、确定性和有穷性 C.确定性、有穷性和稳定性 D.易读性、稳定性和安全性 7.线性表的逻辑顺序与存储顺序总是一致的，这种说法。 A.正确 B.不正确 8线性表若采用链式存储结构时，要求内存中可用存储单元的地址。 A.必须连续的 B.部分地址必须连续的 C.一定是不续的D连续不连续都可以 9.以下的叙述中，正确的是。 A.线性表的存储结构优于链式存储结构 B.二维数组是其数据元素为线性表的线性表 C.栈的操作方式是先进先出 D.队列的操作方式是先进后出 10.每种数据结构都具备三个基本运算：插入、删除和查找，这种说法。 A.正确 B.不正确 填空题 1.数据逻辑结构包括三种类型、和，树形结构和图形结构合称为。 2.在线性结构中，第一个结点前驱结点，其余每个结点有且只有个前驱结点；最后一个结点后续结点，其余每个结点有且只有个后续结点。 3.在树形结构中，树根结点没有结点，其余每个结点有且只有个前驱结点；叶子结点没有结点，其余每个结点的后续可以。
附录习题参考答案 习题1参考答案 1.1.选择题 (1). A. (2). A. (3). A. (4). B.,C. (5). A. (6). A. (7). C. (8). A. (9). B. (10.) A. 1.2.填空题 (1). 数据关系 (2). 逻辑结构物理结构 (3). 线性数据结构树型结构图结构 (4). 顺序存储链式存储索引存储散列表（Hash）存储 (5). 变量的取值范围操作的类别 (6). 数据元素间的逻辑关系数据元素存储方式或者数据元素的物理关系 (7). 关系网状结构树结构 (8). 空间复杂度和时间复杂度 (9). 空间时间 (10). Ο(n) 1.3 名词解释如下： 数据：数据是信息的载体，是计算机程序加工和处理的对象，包括数值数据和非数值数据。数据项：数据项指不可分割的、具有独立意义的最小数据单位，数据项有时也称为字段或域。数据元素：数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理，一个数据元素可由若干个数据项组成。 数据逻辑结构：数据的逻辑结构就是指数据元素间的关系。 数据存储结构：数据的物理结构表示数据元素的存储方式或者数据元素的物理关系。 数据类型：是指变量的取值范围和所能够进行的操作的总和。 算法：是对特定问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。 1.4 语句的时间复杂度为： (1) Ο(n2) (2) Ο(n2) (3) Ο(n2) (4) Ο(n-1) (5) Ο(n3) 1.5 参考程序： main() { int X,Y,Z； scanf(“%d, %d, %d”,&X,&Y,Z)； if (X>=Y) if(X>=Z) if (Y>=Z) { printf(“%d, %d, %d”,X,Y,Z);} else { printf(“%d, %d, %d”,X,Z,Y);}
中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014 信息技术推广 -115- 概述 近些年来，信息技术快速发展，现代计算机信息应用 技术在医疗领域发挥了前所未有的作用，大型医院都已经建立了医院信息系统（Hospital Information System，HIS）随着HIS 的广泛使用，数据库中的医院信息不断累积增加。海量数据急剧增加，往往不能得到有效的应用；若没有办法深入理解数据库里面的信息，则将会失去医院信息的价值。所以，当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题之一就是如何充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院服务质量、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据。 随着各医院的HIS 大范围使用运行之后，其HIS 数据库中存储的数据不断增加，数据库中历史数据日益增多。在这种背景情况下，把数据挖掘技术和数据可视化技术应用到处理医院医疗数据上是一个大趋势。数据挖掘技术对部分医疗数据进行了处理，但所得结果不便于理解因而无法为专业人员提供更好支持，而针对传统数据挖掘技术所得到的各种模式能够提供集成统一的接口及多种形式、多种角度、多种维度的直观的可视化展现方式，可以为专业人员提供更强有力的支持。 国内外研究现状国外研究现状 早在2002年IBM 华生研究中心对以色列的耶路撒冷和哈达萨医院的病人病例，开发了Opal 工具包，对大量的骨髓移植数据进行了可视化显示，这是一个在生物信息学领域的信息可视化技术方面的很好的实用性实例。Brant Chee 等人相继于2008年和2009年提出了健康信息药物治疗方案的可视化和医疗卫生信息的社会可视化。进而实现了信息可视化在医疗领域的应用，并从中发现药物和社会团体之间的关联关系和环境对人的健康状况的影响。美国卡内基梅隆大学的Christopher 等人于2009年提出基于初级保健糖尿病风险的分类和评估的可视化方法。本研究与医学证据、统计降维技术和信息可视化相结合建立一个框架，从而开发信息可视化分类器用于糖尿病风险的评估患者群中。日本岛根大学的Shusaku Tsumoto 等人于2011年。他们提出了包括决策树、聚类分析、MDS 和三维数据挖掘的时空数据挖掘过程。结果表明，大量存储数据的复用为基于医院临床行为的分类表征时间趋势提供有力的工具。葡萄牙的Pedro Pereira Rodrigues 做了预测基于虚拟病人记录的访问日志的生存分析的医院临床报告的可视化的研究。马来西亚的Muhammad Sheraz Arshad Maik 等人从医生的视角研究了电子病历可视化系统在公立医院的使用，用抽象有效的病人数据直观显示， 以获取有效信息进而改善病人的护理。美国NeuroMedical 和Vysis 公司利用数据挖掘可视化技术，通过对其趋势分析进行药物筛选，为药品的研发进行蛋白质的分析，对药物副作用进行了探索，发现了药物间的副作用。Marinovm 等人提出通过数据挖掘可视化技术对糖尿病及并发症流行病学进行了研究。 国内研究现状 在国内，对于医院信息数据挖掘及数据可视化的发展相对较晚。北京大学袁晓如教授带领的北大可视化研究小组在图可视化、轨迹可视化，微博可视化等领域开展了相关的研究工作。浙江大学在医院信息系统的数据挖掘技术、可视化领域开展了相关的研究工作。清华大学的唐泽圣教授是国内较早进行可视化研究的学者之一，其研究领域涵盖了医学、地质学和气象学可视化分析。中科院软件所的田捷教授等在医学可视化领域取得了一些研究成果。浙江大学、北京大学也建立了可视化的国家重点实验室，并在可视化方面做了很多的工作。近几年我国对HIS 进行数据挖掘的研究相对国外较少，我们在银行、移动通信、证券、联通、保险、电信等相关行业虽然已经成功的应用数据挖掘技术，可是当前在HIS 中的应用还处于初始阶段。据报道对HIS 所产生的数据进行挖掘研究的机构，目前在国内有北京协和医院信息中心、解放军福州总医院信息中心等。 数据挖掘概述 数据挖掘及其在医疗研究中的应用 数据挖掘是在1989年提出来的，也称为数据库中的知识发现。挖掘的过程一般由确定挖掘的对象、数据准备、模型建立、数据挖掘、结果分析表述、挖掘应用等阶段组成。 当前的医疗机构的数字化增大了医院数据库医疗数据数量。在疾病的诊断、治疗和医疗研究方面都，这些宝贵的医疗信息提现的非常有价值。因此，怎样自动提升和处理医疗数据库，进而提供全局的、精准的保健措施和诊断决策，已经成为提高医院服务质量和促进医院长远发展而必须解决的新问题。医疗数据挖掘就在这种背景下应运而生。 数据挖掘应用于医疗方面被提出来之后，生物医疗工程领域就将这一领域应用到其中，并取得了相当大的成果。从指定医疗数据中找到医疗模式类是这项技术的主要功能。在文献中指出，在生物工程领域主要有两类典型的研究方向：描述生理规律或现象；预测和诊断疾病发作。可以发现医疗知识模式主要有：孤立点分析、聚类分析、概念/类别描述、关联分析、演变分析、分类和预测等。 所挖掘知识的类型 数据挖掘所挖掘的知识大致有几种：事物各方面的特 DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2014.22.043 医院信息数据挖掘及数据可视化 齐晨虹?高生鹏 兰州交通大学电子与信息工程学院齐晨虹(1989-)，女，河南商丘市人，硕士研究生，主要研究方向为医疗数据挖掘及可视化方向。 齐晨虹
9-12章数据结构作业答案 第九章查找 选择题 1、对n个元素的表做顺序查找时，若查找每个元素的概率相同，则平均查找长度为( A ) A．（n+1）/2 B. n/2 C. n D. [（1+n）*n ]/2 2. 下面关于二分查找的叙述正确的是 ( D ) A. 表必须有序，表可以顺序方式存储，也可以链表方式存储 B. 表必须有序且表中数据必须是整型，实型或字符型 C. 表必须有序，而且只能从小到大排列 D. 表必须有序，且表只能以顺序方式存储 3. 二叉查找树的查找效率与二叉树的( （1）C)有关, 在 (（2)C ）时其查找效率最低 (1): A. 高度 B. 结点的多少 C. 树型 D. 结点的位置 (2): A. 结点太多 B. 完全二叉树 C. 呈单枝树 D. 结点太复杂。 4. 若采用链地址法构造散列表，散列函数为H（key）=key MOD 17，则需 (（1）A) 个链表。 这些链的链首指针构成一个指针数组，数组的下标范围为 (（2）C) （1） A．17 B. 13 C. 16 D. 任意 （2） A．0至17 B. 1至17 C. 0至16 D. 1至16 判断题 1．Hash表的平均查找长度与处理冲突的方法无关。 (错) 2. 若散列表的负载因子α<1，则可避免碰撞的产生。（错） 3. 就平均查找长度而言，分块查找最小，折半查找次之，顺序查找最大。（错） 填空题 1. 在顺序表（8,11,15,19,25,26,30,33,42,48,50）中，用二分（折半）法查找关键码值20， 需做的关键码比较次数为 4 . 算法应用题 1. 设有一组关键字{9,01,23,14,55,20,84,27}，采用哈希函数：H（key）=key mod 7 ，表长 为10，用开放地址法的二次探测再散列方法Hi=(H(key)+di) mod 10解决冲突。要求：对该关 键字序列构造哈希表，并计算查找成功的平均查找长度。 2. 已知散列表的地址空间为A[0..11]，散列函数H（k）=k mod 11，采用线性探测法处理冲 突。请将下列数据{25,16,38,47,79,82,51,39,89,151,231}依次插入到散列表中，并计算出在 等概率情况下查找成功时的平均查找长度。 ３、对长度为20 的有序表进行二分查找，试画出它的一棵判定树，并求等概率情况下的平均 查找长度。 ４、设散列表的长度为15，散列函数H（K）=K%13，给定的关键字序列为20，16，29，82，37，02，06，28，55，39，23，10，试写出分别用拉链法和线性探测法解决冲突时所构造的散 列表，并求出在等概率情况下，这两种方法查找成功时的平均查找长度。
面向大数据时代的专业课程体系建设 1. 大数据时代的特点及其对专业人才的特殊需求分析 重点分析大数据时代特点、大数据技术发展趋势及其对信息技术专业人才的特殊需求。尤其是从大数据理念、技术和方法在农业领域的实践，分析农业大数据应用研究。了解涉及到水、土、光、热、气候资源，作物育种、种植、施肥、植保、过程管理、收获、加工、存储、机械化等各环节的农业大数据特征，探索多类型复杂数据采集、挖掘、处理、分析与应用等问题。在此基础上，了解大数据时代对专业人才的特殊需求。 2. 面向大数据需求的我院本科专业设置优化 系统地分析我院本科专业设置及其缺位问题，结合当前我国学科体系及本科专业设置，提出我院面向大数据需求的本科专业调整与优化方案。 （1）我院本科专业设置及其缺位分析：近年来，我院学科建设及本科专业建设取得来显著地发展。学院现在涵盖电气工程与自动化、信息工程与计算机两大学科群，拥有7个本科专业、11个硕士学位授权点和3个博士学位授权点，一个“农业电气化与自动化”国家级重点学科，成为实力雄厚、基础扎实的电气、电子与信息工程学科领域的高级专门人才培养教育基地和科学研究、技术开发与科技成果转化基地。但是，由于受到当前我国学科体系及本科专业设置的限制，面对大数据时代的特殊人才需求我院本科专业设置表现得特别滞后，本科专业设置与建设存在明显的缺位问题。 （2）当前我国学科体系及本科专业设置分析：专业设置是高等教育部门根据科学分工和产业结构的需要所设置的学科门类。它是人才培养规格的重要标志。在教育部的学科划分中，学科门是最高级别的学科，共有13个：理学、工学、农学、医学、哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、军事学、管理学、艺术学；比学科门低一级的学科称为学科类，学科类(不含军事学)共有71个；比学科类再低一级的学科称为专业；专业就是高考生填报的志愿，本科专业(不含军事学)共有258个。本科专业设置上由于受到我国学科体系及本科专业设置规范与管理，需要严格遵照相关的要求与规范。但是，国家层面的学科体系及本科专业设置存在滞后问题，因此需要本科专业设置上可以遵循就近的原则。分析当前我国学科体系及本科专业设置，探索面向大数据需求的相近专业及其设置是本部分研究的重要内容。 （3）面向大数据需求的我院本科专业优化：由于农业大数据是由结构化和非结构化数据构成，对大数据分析与处理的技术发生了巨大变化，因此与传统信息学科人才教
第1章 绪论 1.1 简述下列术语：数据，数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽象数据类型。 解：数据是对客观事物的符号表示。在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。 数据元素是数据的基本单位，在计算机程序常作为一个整体进行考虑和处理。 数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 存储结构是数据结构在计算机中的表示。 数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。 抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。是对一般数据类型的扩展。 1.2 试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。 解：抽象数据类型包含一般数据类型的概念，但含义比一般数据类型更广、更抽象。一般数据类型由具体语言系统部定义，直接提供给编程者定义用户数据，因此称它们为预定义数据类型。抽象数据类型通常由编程者定义，包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时，要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明，不考虑数据的存储结构和操作的具体实现，这样抽象层次更高，更能为其他用户提供良好的使用接口。 1.3 设有数据结构(D,R)，其中 {}4,3,2,1d d d d D =，{}r R =，()()(){}4,3,3,2,2,1d d d d d d r = 试按图论中图的画法惯例画出其逻辑结构图。 解： 1.4 试仿照三元组的抽象数据类型分别写出抽象数据类型复数和有理数的定义（有理数是其分子、分母均为自然数且分母不为零的分数）。 解： ADT Complex{ 数据对象：D={r,i|r,i 为实数} 数据关系：R={
ROST新闻分析工具(ROST News Analysis Tool 4.5) 用户手册 清华大学新闻研究中心
目录 一、功能说明 (1) 二、运行环境 (1) 三、软件操作 (2) 1获取数据 (2) 1.1搜索新闻 (2) 1.2查看新闻 (3) 2词性识别与词性统计 (3) 3社会网络与语义网络分析 (5) 4统计图 (7) 5新闻汇总数据 (8) 6数据库操作 (9)
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三、软件操作 程序运行 程序下载到本地电脑后解压文件，依次点击文件ROST NAT→ROST NewsAnalysis Tools.exe，系统主界面如下图所示： 1获取数据 1.1搜索新闻 输入新闻词，点击右侧设置，在弹出的窗口中选择要采集的页数和网址，点击确定
返回到主界面，点击搜索按钮or鼠标定位到输入新闻词文本框中按下Enter键，（在搜索的过程中可能会有点卡，常见因素有电脑的网速不是很给力，采集的页数过多，系统同时运行的程序过多等，请耐心等候！）程序会自动生成一系列的相关文本文件，如摘要文件。 (当设置连续采集0 页时，默认采集网站的搜索的最大页数。网页采集的最大页码分别是：搜狗新闻：100页，搜狗网页：100页、必应网页：35页、360新闻：32页、360网页：64页、百度新闻：38页、百度网页：76页) 1.2查看新闻 鼠标可直接单击输出文件文本框打开.txt文档经行浏览，或选择摘要文件、链接文件、域名文件浏览。 2词性识别与词性统计 作用：对文本文件里的词进行词性判断，如名词，动词等；以及