主题域模型优点 指导业务数据模型开发 有助于数据一致性，避免冗余。当确定一个新的实体时，基于定义可以确定实体的恰当地主题域。 根据主题域划分工作量，可使重复工作量最小化，并有利于相互协调 指导数据仓库项目选择 为基于数据的项目分组提供了一种高层次划分方法。在确定项目开发顺序时，应该同时考虑业务优先级、技术实现难度、 人员可用性等信息 指导数据仓库开发 有助于确定哪些相关的业务专家 主题域模型目标 提供广泛的理解 提供对每一个主题域的理解，包括各个主题域的名称和定义，通过业务规则将这些主题域联系起来，形象地表达这些主题之间依赖关系和规则。因为在主题域层次，所以，主题域模型更容易覆盖广泛的领域。业务规则使主题域模型增加更多的准确性和清晰性。 确定范围 通过形象地表达主题域和他们的业务规则，我们能够更容易地识别出将要分析的模型的范围。 指引方向 主题域模型能够提供全景视图，可以帮助我们确定：计划中的应用程序和现有的应用程序将怎样共存。下一步，企业将需要什么样新功能。主题域模型提供方向和指南。 建立对业务的高层次理解，为逻辑数据分析和建模打下基础 主题域模型

一 简介 当前，全球新一轮科技革命和产业变革正在加速演进，人工智能(AI)、VR/AR、三维(3D)媒体和物联网等新一代信息通信技术的广泛应用产生了巨大的传输数据。资料显示，2010年全球移动数据流量为7.462 EB /月，而到2030年，这一数字将达到5016 EB/月，移动数据流量的快速增长对移动通信系统的迭代提出了更高的要求。此外，在制造、交通、教育、医疗和商业等社会的各个领域，智能化正成为不可逆的趋势。为了实现智慧城市的愿景，数百万个传感器将被嵌入到城市中的车辆、楼房、工厂、道路、家居和其他环境中，需要具有可靠连接性的无线高速通信方式来支持这些应用。随着通信需求的提升，移动通信从1G

PLC的输出电路形式一般分为：继电器输出，晶体管输出和晶闸管输出三种。弄清这三种输出形式的区别，对于PLC的硬件设计工作非常有必要。

统一通信的主要优点

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基于SEED卷格式的Steim2压缩算法，是目前国际国内的地震数据传输和 本地存储中普遍采用的压缩算法，该算法优点突出，缺点明显。其优点是：摸准了地震 事件“长期平静”和“长期无震”的特点，是专门符合该特点量身定做的数据压缩算法，有 显著的独到之处。其缺点是：在地震事件“活跃期”或“突发期”，即对数据压缩需求最为 迫切的关键时刻却无能为力，其算法原理有其不可回避的、致命的缺点。本文对Steim2 压缩算法的优点和缺点进行评论。

6G网络性能指标： 6G网络将实现甚大容量与极小距离通信(VLC&TIC)、超越尽力而为与高精度通信(BBE&HPC)和融合多类通信(ManyNet)，相较于5G，6G的峰值速率、用户体验速率、时延、流量密度、连接数密度、移动性、频谱效率、定位能力、频谱支持能力和网络能效等关键指标都有了明显的提升，具体指标对比如表1所示。 表1 6G与5G关键性能指标对比 6G潜在关键技术： 1、下一代信道编码及调制技术 针对各国及相关产业界愿景设想，6G网络将实现100Gbps的数据速率，使用高于275GHz频段的太赫兹(THz)频段，信道带宽也是以GHz为单位。同时面临毫米波

ROC曲线作用，ROC曲线的概念，ROC曲线优点，SPSS实现等

活动规则架构 ActiveRules Schema - 将 schema.org 与 JSON Schema 和 JSON Hyper-Schema 相结合，具有 ActiveRules 的优点。 模式级别 架构是按级别构建的。 事物 这是基于 schema.org 基础级别“事物” 目的 对象模式定义了某物的属性。 它没有定义任何函数 定义验证 示例：{ "arObject": "person", "properties": { "firstName": "". “姓氏”：“”，“全名”：“”} } 班级 一个类包装了一个具有附加功能的模型 { "arClass": "person", "arObject": "person", "fullName": { "firstName" + "lastName" } } 应用程序接口

瀑布模型的优点 为项目提供了按阶段划分的检查点。 当前一阶段完成后，您只需要去关注后续阶段。 可在迭代模型中应用瀑布模型。 *