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 第一章，WBS的概念，定义了主题，简单介绍了WBS概念的历史，定义了一些术语，并明确了在项目管理过程中WBS概念的作用。  第二章，WBS逻辑基础，讨论了在有效的WBS开发中应考虑的各个方面的问题。  第三章，生命期计划：项目群和阶段，提出每一个生命期阶段都是一个单独的、有自己的WBS的项目。  第四章，项目运营中的WBS，阐述了PMBOK®①九大领域中的每一部分与WBS的关系及其应用。  第五章，WBS的例子与描述。包括对几个不同类型项目的WBS例子的描述，以及第二章中的WBS基本原理的普遍应用的方法。  第六章，WBS原理、步骤和审查表。包括对WBS原理以及推荐给项目经理用来开发项目的WBS的一系列特定的、注重实效的步骤的总结。

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以往的代理环签名有一个共同的缺陷,即签名生成和验证需要时需要太多的对运算,而大大影响了效率,提出了一个有效的基于身份的代理环签名方案。该方案在签名生成时不需要对运算,在签名验证时无论用户有多少,仅需两个对运算,因此比以往的方案更有效。由于其具有环签名和代理签名两者的优点,在代理签名者想代表原始签名者,同时需要提供匿名性时是非常有用的。

2014年常用规范、标准、图集有效版本控制清单(机电专业).docx

window7 64位 adb安装（亲测有效） 工具：adb（adroid debug brindge） 安装tips： 1记得一定要.把相应文件夹赋值到 C:\Windows\System32和C:\Windows\system\这两个系统目录。 2.Windows+R 打开运行， 输入cmd，打开到上面对应的文件夹下，敲adb就能用了。 cd Windows/system adb.exe 然后就可以使用

变形预测 线性和逻辑回归适用于变压器状态的预测，以实现更有效的维护。 需要使用Matlab。 档案： linearRegression.m：计算r值和简单的线性回归。 您只需要运行此文件。 logisticRegression.m：由linearRegression.m使用，计算logistic回归的结果。 multipleLinRession.m：由linearRegression.m使用，计算多变量线性回归的结果。 IF1-FEB22-detailed.csv：无法共享的私人信息。 但是，matlab代码可用于您自己的数据。 列包括年份，测得的水含量（ppm），总酸值（mgKOH / g），击穿电压，耗散因数，颜色，界面张力（mN / m）和类别。 用法： 将存储库克隆到本地文件夹 在Matlab中打开linearRegression.m并运行文件 输出： 输出线性和逻辑回

正方形四等分，使用红，绿，黄，蓝4种颜色填充，使用的是有效边表算法，下载请慎重。

基于稀疏表示的字典学习通常被认为是一种重新排列原始数据结构以使能量在非正交和不完整字典上紧凑的方法，广泛用于信号处理，模式识别，机器学习，统计学和神经科学。 当前的稀疏表示框架将优化问题分解为两个子问题，即使用不同的优化器的交替稀疏编码和字典学习，分别处理字典和代码中的元素。 在本文中，我们对字典和代码中的元素进行同质处理。 最初的优化直接解耦为几个按块替换的子问题，而不是上述两个问题。 因此，稀疏编码和字典学习优化被统一在一起。 更准确地说，将优化问题中涉及的变量划分为几个合适的块，并保留凸性，从而可以执行精确的逐块坐标下降。 对于每个可分离的子问题，基于抛物线函数的凸性和单调性，获得封闭形式的解。 该算法因此简单，有效和有效。 实验结果表明，我们的算法大大加快了学习过程。 图像分类的应用进一步证明了我们提出的优化策略的效率。

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