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From outer space to your closet:This material chills out your summer

China Textile 2024年第4期 9页

In the modern world,climate change and global warming are serious *** thermal management of the human body under these conditions,especially during physical activity and work,is *** weather conditions with intense metabolic activity lead to a critical health and safety *** heat stress in workers who work outdoors or in hot environments has always been a challenge for occupational health and safety experts.

关键词： material closet space this from chills outer summer your

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Some Thoughts on the Characteristic Performance Test

引用

武大国际法评论 2009年第1期9卷 209-222页

作者： LU Song TANGYi Director,Institute of International Law,China Foreign Affairs University. LL.M.Candidate,International Law Department,China Foreign Affairs University.

As an approach to the interpretation of the closest connection doctrine used for years in the European continent for the choice of the law appliable to contractual relations as well as non-contractual ones,the characteristic performance test evolves with the development of international economic and trade *** criticisms on this approach as embodied in the Rome Convention,the RomeⅠRegulation retains *** article will focus on the development of the characteristic performance theory and try to explain that this theory,as one of the interpretations and solutions to the closest connection doctrine universally accepted nowadays,has its strengths and weaknesses.

关键词： characteristic performance closet connection doctr

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数据挖掘中快速关联规则发现算法研究及应用

数据挖掘中快速关联规则发现算法研究及应用

引用

作者：张红梅河北工业大学

学位级别：硕士

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一，是信息产业最有前途的交... 详细信息

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一，是信息产业最有前途的交叉学科。关联规则在数据挖掘是一个重要的研究内容，而频繁项目集的发现在关联规则的提取中占着主导地位。目前已有的许多关联规则采掘算法，都采用大量的循环，复杂度很高，需要占用大量时间和空间。本文在分析以往各种算法的基础上，提出了一种适用于长模式挖掘的不产生候选集的关联规则改进算法，我们利用数据库查询语言存储FP-tree的信息而不建立FP-tree结构，提出约简属性和直接从频度表(fist)中提取closet的方法，从而节省时间和空间。同时，把这种思想运用到发现函数依赖和近似函数依赖，避免了以往算法采取的组合运算。当函数依赖的左项是长模式时，尤其能显示算法的优越性。对于短模式的提取，本文提出交互式模式提取算法，根据每步产生频繁集和非频繁集的个数来判断采用何种算法，交替的进行模式分解，每步运算都改变事务集，并且每步分解的模式用于建造下一层的数据集。当频繁集的个数小于非频繁集的个数时，采用频繁集进行模式分解，是本文的又一创新点。实验结果证明，采用以上算法在各自适应的领域都取得了很好的结果。另外，把算法应用于教学教务数据、税务数据和电信数据，提取出的一些规则可以辅助各部门做出利于自己发展的决策。

关键词：数据挖掘关联规则模式分解函数依赖 closet

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