第1章 计算机系统结构的基本概念1.1 解释下列术语层次机构：按照计算机语言从低级到高级的次序，把计算机系统按功能划分成多级层次结构，每一层以一种不同的语言为特

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BABOK，CBAP，商业分析知识体系指南 v3[A_Guide_to_the_Business_Analysis_Body_of_Knowledge v3]

随着全国电子政务建设的不断深入开展，各个政务部门纷纷建立其政务信息 系统。这些系统相对孤立、分布广泛，使得大量的信息孤岛逐渐形成。为了促进 政务信息系统之间的互联互通，实现跨部门政务信息资源的有效交换和共享，使 用统一的标准来规范建设全国政务信息资源目录成为电子政务建设的当务之急。 《政务信息资源目录体系 第 2 部分:技术要求》通过定义通用模型和统一接 口，建立标准化的目录服务，为用户提供一致的发现、查询、定位手段。同时本 部分可用于建立统一的目录体系，实现不同目录系统之间的互联互通。

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一、 实验目的 建立实验环境，了解WINDLX模拟器的结构及使用 二、 实验设备环境 WinDLX要求的硬件平台是IBM PC兼容机，WinDLX是一个Windows应用程序，运行于Windows 3.0以上的操作系统。 三、 实验原理 WinDLX软件包中带有说明文件，供安装程序时候使用。利用Fact.s及Input.s代码熟悉模拟器的配置、各项工具使用、寄存器设置及指令系统。 四、 实验步骤 （1） WINDLX模拟器安装： WinDLX 包含windlx.exe和windlx.hlp文件。同时，还需要一些扩展名为.s的汇编代码文件。 在本教程中将使用fact.s 和input.s这两个汇编代码文件。WinDLX的安装非常简单，我们在210.26.100.50上提供WinDLX压缩包（224K），只要将其解压到一个指定的目录，然后执行里面的windlx.exe即可。做实验时直接双击桌面上的WinDLX图标就可进入Windlx模拟器。

OmniNet：用于多模式多任务学习的统一架构 OmniNet是用于多模式多任务学习的Transformer体系结构的统一和扩展版本。 单个OmniNet体系结构可以对几乎任何现实领域（文本，图像，视频）的多个输入进行编码，并能够跨多种任务进行异步多任务学习。 OmniNet体系结构包含多个称为神经外围设备的子网，用于将特定于域的输入编码为时空表示形式，并连接到称为中央神经处理器（CNP）的通用中央神经网络。 CNP实现了基于变压器的通用时空编码器和多任务解码器。 该存储库包含用于的官方Pytorch实施（Pramanik等）。 本文演示了OmniNet的一个实例，该实例经过联合训练以执行

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