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DATA WAREHOUSE

Data warehousing provides architectures and tools for business executives to systematically organize, understand, and use their data to make strategic decisions. A large number of organizations have found that data warehouse systems are valuable tools in today's competitive, fast evolving world. In the last several years, many firms have spent millions of dollars in building enterprise-wide data warehouses. Many people feel that with competition mounting in every industry, data warehousing is the latest

must-have marketing weapon —— a way to keep customers by learning more about their needs.

“So", you may ask, full of intrigue, “what exactly is a data warehouse?"

Data warehouses have been defined in many ways, making it difficult to formulate a rigorous definition. Loosely speaking, a data warehouse refers to a database that is maintained separately from an organization's operational databases. Data warehouse systems allow for the integration of a variety of application systems. They support information processing by providing a solid platform of consolidated, historical data for analysis.

According to W. H. Inmon, a leading architect in the construction of data warehouse systems, “a data warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and nonvolatile collection of data in support of management's decision making process." This short, but comprehensive definition presents the major features of a data warehouse. The four keywords, subject-oriented, integrated, time-variant, and nonvolatile, distinguish data warehouses from other data repository systems, such as relational database systems, transaction processing systems, and file systems. Let's take a closer look at each of these key features.

(1).Subject-oriented: A data warehouse is organized around major subjects, such as customer, vendor, product, and sales. Rather than concentrating on the day-to-day operations and transaction processing of an organization, a data warehouse focuses on the modeling and analysis of data for decision makers. Hence, data warehouses typically provide a simple and concise view around particular subject issues by excluding data that are not useful in the decision support process.

(2) Integrated: A data warehouse is usually constructed by integrating multiple heterogeneous sources, such as relational databases, flat files, and on-line transaction records. Data cleaning and data integration techniques are applied to ensure consistency in naming conventions, encoding structures, attribute measures, and so on.

(3).Time-variant: Data are stored to provide information from a historical perspective

(e.g., the past 5-10 years). Every key structure in the data warehouse contains, either implicitly or explicitly, an element of time.

(4)Nonvolatile: A data warehouse is always a physically separate store of data transformed from the application data found in the operational environment. Due to this separation, a data warehouse does not require transaction processing, recovery, and concurrency control mechanisms. It usually requires only two operations in data accessing: initial loading of data and access of data.

In sum, a data warehouse is a semantically consistent data store that serves as a physical implementation of a decision support data model and stores the information on which an enterprise needs to make strategic decisions. A data warehouse is also often

viewed as an architecture, constructed by integrating data from multiple heterogeneous sources to support structured and/or ad hoc queries, analytical reporting, and decision making.

“OK", you now ask, “what, then, is data warehousing?"

Based on the above, we view data warehousing as the process of constructing and using data warehouses. The construction of a data warehouse requires data integration, data cleaning, and data consolidation. The utilization of a data warehouse often necessitates a collection of decision support technologies. This allows “knowledge workers" (e.g., managers, analysts, and executives) to use the warehouse to quickly and conveniently obtain an overview of the data, and to make sound decisions based on information in the warehouse. Some authors use the term “data warehousing" to refer only to the process of data warehouse construction, while the term warehouse DBMS is used to refer to the management and utilization of data warehouses. We will not make this distinction here.

“How are organizations using the information from data warehouses?" Many organizations are using this information to support business decision making activities, including:

(1) increasing customer focus, which includes the analysis of customer buying patterns (such as buying preference, buying time, budget cycles, and appetites for spending),

(2) repositioning products and managing product portfolios by comparing the performance of sales by quarter, by year, and by geographic regions, in order to fine-tune production strategies,

(3) analyzing operations and looking for sources of profit,

(4) managing the customer relationships, making environmental corrections, and managing the cost of corporate assets.

Data warehousing is also very useful from the point of view of heterogeneous database integration. Many organizations typically collect diverse kinds of data and maintain large databases from multiple, heterogeneous, autonomous, and distributed information sources. To integrate such data, and provide easy and efficient access to it is highly desirable, yet challenging. Much effort has been spent in the database industry and research community towards achieving this goal.

The traditional database approach to heterogeneous database integration is to build wrappers and integrators (or mediators) on top of multiple, heterogeneous databases. A variety of data joiner and data blade products belong to this category. When a query is posed to a client site, a metadata dictionary is used to translate the query into queries appropriate for the individual heterogeneous sites involved. These queries are then mapped and sent to local query processors. The results returned from the different sites are integrated into a global answer set. This query-driven approach requires complex information filtering and integration processes, and competes for resources with processing at local sources. It is inefficient and potentially expensive for frequent queries, especially for queries requiring aggregations.

Data warehousing provides an interesting alternative to the traditional approach of heterogeneous database integration described above. Rather than using a query-driven approach, data warehousing employs an update-driven approach in which information from multiple, heterogeneous sources is integrated in advance and stored in a warehouse

for direct querying and analysis. Unlike on-line transaction processing databases, data warehouses do not contain the most current information. However, a data warehouse brings high performance to the integrated heterogeneous database system since data are copied, preprocessed, integrated, annotated, summarized, and restructured into one semantic data store. Furthermore, query processing in data warehouses does not interfere with the processing at local sources. Moreover, data warehouses can store and integrate historical information and support complex multidimensional queries. As a result, data warehousing has become very popular in industry.

1.Differences between operational database systems and data warehouses

Since most people are familiar with commercial relational database systems, it is easy to understand what a data warehouse is by comparing these two kinds of systems.

The major task of on-line operational database systems is to perform on-line transaction and query processing. These systems are called on-line transaction processing (OLTP) systems. They cover most of the day-to-day operations of an organization, such as, purchasing, inventory, manufacturing, banking, payroll, registration, and accounting. Data warehouse systems, on the other hand, serve users or “knowledge workers" in the role of data analysis and decision making. Such systems can organize and present data in various formats in order to accommodate the diverse needs of the different users. These systems are known as on-line analytical processing (OLAP) systems.

The major distinguishing features between OLTP and OLAP are summarized as follows.

(1). Users and system orientation: An OLTP system is customer-oriented and is used for transaction and query processing by clerks, clients, and information technology professionals. An OLAP system is market-oriented and is used for data analysis by knowledge workers, including managers, executives, and analysts.

(2). Data contents: An OLTP system manages current data that, typically, are too detailed to be easily used for decision making. An OLAP system manages large amounts of historical data, provides facilities for summarization and aggregation, and stores and manages information at different levels of granularity. These features make the data easier for use in informed decision making.

(3). Database design: An OLTP system usually adopts an entity-relationship (ER) data model and an application -oriented database design. An OLAP system typically adopts either a star or snowflake model, and a subject-oriented database design.

(4). View: An OLTP system focuses mainly on the current data within an enterprise or department, without referring to historical data or data in different organizations. In contrast, an OLAP system often spans multiple versions of a database schema, due to the evolutionary process of an organization. OLAP systems also deal with information that originates from different organizations, integrating information from many data stores. Because of their huge volume, OLAP data are stored on multiple storage media.

(5). Access patterns: The access patterns of an OLTP system consist mainly of short, atomic transactions. Such a system requires concurrency control and recovery mechanisms. However, accesses to OLAP systems are mostly read-only operations (since most data warehouses store historical rather than up-to-date information), although many could be complex queries.

Other features which distinguish between OLTP and OLAP systems include database size, frequency of operations, and performance metrics and so on.

2.But, why have a separate data warehouse?

“Since operational databases store huge amounts of data", you observe, “why not perform on-line analytical processing directly on such databases instead of spending additional time and resources to construct a separate data warehouse?"

A major reason for such a separation is to help promote the high performance of both systems. An operational database is designed and tuned from known tasks and workloads, such as indexing and hashing using primary keys, searching for particular records, and optimizing “canned" queries. On the other hand, data warehouse queries are often complex. They involve the computation of large groups of data at summarized levels, and may require the use of special data organization, access, and implementation methods based on multidimensional views. Processing OLAP queries in operational databases would substantially degrade the performance of operational tasks.

Moreover, an operational database supports the concurrent processing of several transactions. Concurrency control and recovery mechanisms, such as locking and logging, are required to ensure the consistency and robustness of transactions. An OLAP query often needs read-only access of data records for summarization and aggregation. Concurrency control and recovery mechanisms, if applied for such OLAP operations, may jeopardize the execution of concurrent transactions and thus substantially reduce the throughput of an OLTP system.

Finally, the separation of operational databases from data warehouses is based on the different structures, contents, and uses of the data in these two systems. Decision support requires historical data, whereas operational databases do not typically maintain historical data. In this context, the data in operational databases, though abundant, is usually far from complete for decision making. Decision support requires consolidation (such as aggregation and summarization) of data from heterogeneous sources, resulting in high quality, cleansed and integrated data. In contrast, operational databases contain only detailed raw data, such as transactions, which need to be consolidated before analysis. Since the two systems provide quite different functionalities and require different kinds

of data, it is necessary to maintain separate databases.

数据仓库

数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行决策。大量组织机构已经发现，在当今这个充满竞争、快速发展的世界，数据仓库是一个有价值的工具。在过去的几年中，许多公司已花费数百万美元，建立企业范围的数据仓库。许多人感到，随着工业竞争的加剧，数据仓库成了必备的最新营销武器——通过更多地了解客户需求而保住客户的途径。

“那么”，你可能会充满神秘地问，“到底什么是数据仓库？”

数据仓库已被多种方式定义，使得很难严格地定义它。宽松地讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护。数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。

按照W. H. Inmon，一位数据仓库系统构造方面的领头建筑师的说法，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理决策制定”。这个简短、全面的定义指出了数据仓库的主要特征。四个关键词，面向主题的、集成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其它数据存储系统（如，关系数据库系统、事务处理系统、和文件系统）相区别。让我们进一步看看这些关键特征。

(1)、面向主题的：数据仓库围绕一些主题，如顾客、供应商、产品和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是构造组织机构的日常操作和事务处理。因此，数据仓库排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。

(2)、集成的：通常，构造数据仓库是将多个异种数据源，如关系数据库、一般文件和联机事务处理记录，集成在一起。使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量的一致性等。

(3)、时变的：数据存储从历史的角度（例如，过去5-10 年）提供信息。数据仓库中的关键结构，隐式或显式地包含时间元素。

(4)、非易失的：数据仓库总是物理地分离存放数据；这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并行控制机制。通常，它只需要两种数据访问：数据的初始化装入和数据访问。

概言之，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业决策所需信息。数据仓库也常常被看作一种体系结构，通过将异种数据源中的数据集成在一起而构造，支持结构化和启发式查询、分析报告和决策制定。

“好”，你现在问，“那么，什么是建立数据仓库(data warehousing)？”

根据上面的讨论，我们把建立数据仓库看作构造和使用数据仓库的过程。数据仓库的构造需要数据集成、数据清理、和数据统一。利用数据仓库常常需要一些决策支持技术。这使得“知识工人”（例如，经理、分析人员和主管）能够使用数据仓库，快捷、方便地得到数据的总体视图，根据数据仓库中的信息做出准确的决策。有些作者使用术语“建立数据仓库”表示构造数据仓库的过程，而用术语“仓库DBMS”表示管理和使用数据仓库。我们将不区分二者。

“组织机构如何使用数据仓库中的信息？”许多组织机构正在使用这些信息支持商务决策活动，包括:

(1)、增加顾客关注，包括分析顾客购买模式（如，喜爱买什么、购买时间、预算周期、消费习惯）；

(2)、根据季度、年、地区的营销情况比较，重新配置产品和管理投资，调整生产策略；

(3)、分析运作和查找利润源；

(4)、管理顾客关系、进行环境调整、管理合股人的资产开销。

从异种数据库集成的角度看，数据仓库也是十分有用的。许多组织收集了形形色色数据，并由多个异种的、自治的、分布的数据源维护大型数据库。集成这些数据，并提供简便、有效的访问是非常希望的，并且也是一种挑战。数据库工业界和研究界都正朝着实现这一目标竭尽全力。

对于异种数据库的集成，传统的数据库做法是：在多个异种数据库上，建立一个包装程序和一个集成程序（或仲裁程序）。这方面的例子包括IBM 的数据连接程序(Data Joiner) 和Informix的数据刀(DataBlade)。当一个查询提交客户站点，首先使用元数据字典对查询进行转换，将它转换成相应异种站点上的查询。然后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器。由不同站点返回的结果被集成为全局回答。这种查询驱动的方法需要复杂的信息过滤和集成处理，并且与局部数据源上的处理竞争资源。这种方法是低效的，并且对于频繁的查询，特别是需要聚集操作的查询，开销很大。

对于异种数据库集成的传统方法，数据仓库提供了一个有趣的替代方案。数据仓库使用更新驱动的方法，而不是查询驱动的方法。这种方法将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析。与联机事务处理数据库不同，数据仓库不包含最近的信息。然而，数据仓库为集成的异种数据库系统带来了高性能，因为数据被拷贝、预处理、集成、注释、汇总，并重新组织到一个语义一致的数据存储中。在数据仓库中进行的查询处理并不影响在局部源上进行的处理。此外，数据仓库存储并集成历史信息，支持复杂的多维查询。这样，建立数据仓库在工业界已非常流行。

1.操作数据库系统与数据仓库的区别

由于大多数人都熟悉商品关系数据库系统，将数据仓库与之比较，就容易理解什么是数据仓库。

联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。这种系统称为联机事务处理（OLTP）系统。它们涵盖了一个组织的大部分日常操作，如购买、库存、制造、银行、工资、注册、记帐等。另一方面，数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务。这种系统可以用不同的格式组织和提供数据，以便满足不同用户的形形色色需求。这种系统称为联机分析处理（OLAP）系统。

OLTP 和OLAP 的主要区别概述如下。

(1)、用户和系统的面向性：OLTP 是面向顾客的，用于办事员、客户、和信息技术专业人员的事务和查询处理。OLAP 是面向市场的，用于知识工人（包括经理、主管、和分析人员）的数据分析。

(2)、数据内容：OLTP 系统管理当前数据。通常，这种数据太琐碎，难以方便地用于决策。OLAP 系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度级别上存储和管理信息。这些特点使得数据容易用于见多识广的决策。

(3)、数据库设计：通常，OLTP 系统采用实体-联系（ER）模型和面向应用的数据库设计。而OLAP 系统通常采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。

(4)、视图：OLTP 系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而不涉及历史数据或不同组织的数据。相比之下，由于组织的变化，OLAP 系统常常跨越数据库模式的多个版本。OLAP 系统也处理来自不同组织的信息，由多个数据存储集成的信息。由于数据量巨大，OLAP 数据也存放在多个存储介质上。

(5)、访问模式：OLTP 系统的访问主要由短的、原子事务组成。这种系统需要并行控制和恢复机制。然而，对OLAP 系统的访问大部分是只读操作（由于大部分数据仓库存放历史数据，而不是当前数据），尽管许多可能是复杂的查询。OLTP 和OLAP 的其它区别包括数据库大小、操作的频繁程度、性能度量等。

2.但是，为什么需要一个分离的数据仓库

“既然操作数据库存放了大量数据”，你注意到，“为什么不直接在这种数据库上进行联机分析处理，而是另外花费时间和资源去构造一个分离的数据仓库？”

分离的主要原因是提高两个系统的性能。操作数据库是为已知的任务和负载设计的，如使用主关键字索引和散列，检索特定的记录，和优化“罐装的”查询。另一方面，数据仓库的查询通常是复杂的，涉及大量数据在汇总级的计算，可能需要特殊的数据组织、存取方法和基于多维视图的实现方法。在操作数据库上处理OLAP 查询，可能会大大降低操作任务的性能。

此外，操作数据库支持多事务的并行处理，需要加锁和日志等并行控制和恢复机制，以确保一致性和事务的强健性。通常，OLAP 查询只需要对数据记录进行只读访问，以进行汇总和聚集。如果将并行控制和恢复机制用于这种OLAP 操作，就会危害并行事务的运行，从而大大降低OLTP 系统的吞吐量。

最后，数据仓库与操作数据库分离是由于这两种系统中数据的结构、内容和用法都不相同。决策支持需要历史数据，而操作数据库一般不维护历史数据。在这种情况下，操作数据库中的数据尽管很丰富，但对于决策，常常还是远远不够的。决策支持需要将来自异种源的数据统一（如，聚集和汇总），产生高质量的、纯净的和集成的数据。相比之下，操作数据库只维护详细的原始数据（如事务），这些数据在进行分析之前需要统一。由于两个系统提供很不相同的功能，需要不同类型的数据，因此需要维护分离的数据库。

中英文参考文献格式

中文参考文献格式 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识： M——专著，C——论文集，N——报纸文章，J——期刊文章，D——学位论文，R——报告，S——标准，P——专利；对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 参考文献一律置于文末。其格式为： （一）专著 示例 [1] 张志建.严复思想研究[M]. 桂林：广西师范大学出版社，1989. [2] 马克思恩格斯全集：第1卷[M]. 北京：人民出版社，1956. [3] [英]蔼理士.性心理学[M]. 潘光旦译注.北京：商务印书馆，1997. （二）论文集 示例 [1] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979. [2] 别林斯基.论俄国中篇小说和果戈里君的中篇小说[A]. 伍蠡甫.西方文论选：下册[C]. 上海：上海译文出版社，1979. 凡引专著的页码，加圆括号置于文中序号之后。 （三）报纸文章 示例 [1] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27，（3） （四）期刊文章 示例 [1] 郭英德.元明文学史观散论[J]. 北京师范大学学报（社会科学版），1995（3）. （五）学位论文 示例 [1] 刘伟.汉字不同视觉识别方式的理论和实证研究[D]. 北京：北京师范大学心理系，1998. （六）报告 示例 [1] 白秀水，刘敢，任保平. 西安金融、人才、技术三大要素市场培育与发展研究[R]. 西安：陕西师范大学西北经济发展研究中心，1998. （七）、对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明性的注释，置于本页地脚，前面用圈码标识。 参考文献的类型 根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母标识： M——专著（含古籍中的史、志论著） C——论文集 N——报纸文章 J——期刊文章 D——学位论文 R——研究报告 S——标准 P——专利 A——专著、论文集中的析出文献 Z——其他未说明的文献类型 电子文献类型以双字母作为标识： DB——数据库 CP——计算机程序 EB——电子公告

计算机专业毕业设计说明书外文翻译(中英对照)

Talking about security loopholes Richard S. Kraus reference to the core network security business objective is to protect the sustainability of the system and data security, This two of the main threats come from the worm outbreaks, hacking attacks, denial of service attacks, Trojan horse. Worms, hacker attacks problems and loopholes closely linked to, if there is major security loopholes have emerged, the entire Internet will be faced with a major challenge. While traditional Trojan and little security loopholes, but recently many Trojan are clever use of the IE loophole let you browse the website at unknowingly were on the move. Security loopholes in the definition of a lot, I have here is a popular saying: can be used to stem the "thought" can not do, and are safety-related deficiencies. This shortcoming can be a matter of design, code realization of the problem. Different perspective of security loo phole s In the classification of a specific procedure is safe from the many loopholes in classification. 1. Classification from the user groups: ● Public loopholes in the software category. If the loopholes in Windows, IE loophole, and so on. ● specialized software loophole. If Oracle loopholes, Apach e,

中英文论文对照格式

英文论文APA格式 英文论文一些格式要求与国内期刊有所不同。从学术的角度讲，它更加严谨和科学，并且方便电子系统检索和存档。 版面格式

表格 表格的题目格式与正文相同，靠左边，位于表格的上部。题目前加Table后跟数字，表示此文的第几个表格。 表格主体居中，边框粗细采用0.5磅；表格内文字采用Times New Roman，10磅。 举例： Table 1. The capitals, assets and revenue in listed banks

图表和图片 图表和图片的题目格式与正文相同，位于图表和图片的下部。题目前加Figure 后跟数字，表示此文的第几个图表。图表及题目都居中。只允许使用黑白图片和表格。 举例： Figure 1. The Trend of Economic Development 注：Figure与Table都不要缩写。 引用格式与参考文献 1. 在论文中的引用采取插入作者、年份和页数方式，如"Doe (2001, p.10) reported that …" or "This在论文中的引用采取作者和年份插入方式，如"Doe (2001, p.10) reported that …" or "This problem has been studied previously (Smith, 1958, pp.20-25)。文中插入的引用应该与文末参考文献相对应。 举例：Frankly speaking, it is just a simulating one made by the government, or a fake competition, directly speaking. (Gao, 2003, p.220). 2. 在文末参考文献中，姓前名后，姓与名之间以逗号分隔；如有两个作者，以and连接；如有三个或三个以上作者，前面的作者以逗号分隔，最后一个作者以and连接。 3. 参考文献中各项目以“点”分隔，最后以“点”结束。 4. 文末参考文献请按照以下格式：

计算机专业英语报告

1.英语学术论文的语言风格特点就（知人方能论世） 为什么我们会读不懂SCI上面的文章呢？ 第一，由于SCI里面出现的专业词汇一般都是出现在特定领域，一类是一词对应于一意，另外一类则是一词多义。 其次，名词化结构则是另外另外一个普遍出现的现象，可以看到，复合名词，加前缀和后缀，以及省略现象可谓是漫山遍野，因为文体要求行文简洁、表达客观、内容确切、信息量大、强调存在的事实，一般文章不会夹杂着太多主观看法。 最后，大量使用长句和定语从句SCI论文发表中大量使用长句和定语从句，在论证上起到连接信息和强调信息的作用。广泛使用被动语态SCI论文发表中侧重叙事推理，强调客观准确，第一、二人称使用过多，会造成主观臆断的印象。因此尽量使用第三人称叙述，采用被动语态。名词作定语和缩写词使用频繁SCI论文发表中要求结构紧凑、行文简炼，缩写词和名词作定语的频繁使用，增大了信息密度，简化了句型。 如果我们能逆向思维，转换个角度去看文章，如果你要发表一篇SCI论文，你会怎么去构造你的行为，你如何组织你文章的逻辑，特别是用词方面，口语和一些狸语在一般

情况不应该出现在文章中。还有些中式英语也会极大地影响我们的阅读，例如说足球比赛，可不是我们想象中的football match （之前有次演讲说，英语里面不能有2个名词的情况，在此就举了个例子bicycle man），而应该做football play亦作soccer play。 2.翻译是一门艺术，从某种意义上来讲是没有标准答案的。 这里本人想要想要阐述这样一种观点，翻译是一个不断精进的过程，翻译最初的目的即是为了实现语言之间的一个互相沟通，然而不同的人对一句话，应该会有着不同的理解。这也就有了译者极大的自由发挥性，但是译者必须准确理解原文的基础之上的。 有三个字可以高度概括翻译的精髓“信，达，雅”，想必大家都应该听过。”“信”指意义不背原文,即是译文要准确,不歪曲,不遗漏,也不要随意增减意思；同样可以举个例子？This is a pan in my hand （请问如何翻译呢？） “达”指不拘泥于原文形式,译文通顺明白;这里就涉及到一个直译和意译的关系啦，否则就会出现像bicycle

中英文论文参考文献标准格式 超详细

超详细中英文论文参考文献标准格式 1、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。 （参考文献是期刊时，书写格式为： [编号]、作者、文章题目、期刊名（外文可缩写）、年份、卷号、期数、页码。参考文献是图书时，书写格式为： [编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。） 2、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下： [M]--专著,著作 [C]--论文集(一般指会议发表的论文续集，及一些专题论文集，如《***大学研究生学术论文集》[N]-- 报纸文章 [J]--期刊文章：发表在期刊上的论文，尽管有时我们看到的是从网上下载的（如知网），但它也是发表在期刊上的，你看到的电子期刊仅是其电子版 [D]--学位论文：不区分硕士还是博士论文 [R]--报告：一般在标题中会有"关于****的报告"字样 [S]-- 标准 [P]--专利 [A]--文章：很少用，主要是不属于以上类型的文章 [Z]--对于不属于上述的文献类型，可用字母"Z"标识，但这种情况非常少见 常用的电子文献及载体类型标识： [DB/OL] --联机网上数据(database online) [DB/MT] --磁带数据库(database on magnetic tape) [M/CD] --光盘图书(monograph on CDROM) [CP/DK] --磁盘软件(computer program on disk) [J/OL] --网上期刊(serial online) [EB/OL] --网上电子公告(electronic bulletin board online) 很显然，标识的就是该资源的英文缩写，/前面表示类型，/后面表示资源的载体，如OL表示在线资源 二、参考文献的格式及举例 1．期刊类 【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名,出版年份,卷号(期号)起止页码. 【举例】 [1] 周融，任志国，杨尚雷，厉星星.对新形势下毕业设计管理工作的思考与实践[J].电气电子教学学报，2003(6):107-109. [2] 夏鲁惠.高等学校毕业设计(论文)教学情况调研报告[J].高等理科教育,2004(1):46-52. [3] Heider, E.R.& D.C.Oliver. The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 67. 2．专著类

建设部文献中英文对照

贯彻落实科学发展观大力发展节能与绿色建筑 （2005年2月23日） 中华人民共和国建设部 节能建筑是按节能设计标准进行设计和建造、使其在使用过程中降低能耗的建筑。 绿色建筑是指为人们提供健康、舒适、安全的居住、工作和活动的空间，同时在建筑全生命周期（物料生产，建筑规划、设计、施工、运营维护及拆除过程）中实现高效率地利用资源（能源、土地、水资源、材料）、最低限度地影响环境的建筑物。绿色建筑也有人称之为生态建筑、可持续建筑。 一、发展节能与绿色建筑的重要意义 建筑作为人工环境，是满足人类物质和精神生活需要的重要组成部分。然而，人类对感官享受的过度追求，以及不加节制的开发与建设，使现代建筑不仅疏离了人与自然的天然联系和交流，也给环境和资源带来了沉重的负担。据统计，人类从自然界所获得的50％以上的物质原料用来建造各类建筑及其附属设施，这些建筑在建造与使用过程中又消耗了全球能源的50％左右；在环境总体污染中，与建筑有关的空气污染、光污染、电磁污染等就占了34％；建筑垃圾则占人类活动产生垃圾总量的40％；在发展中国家，剧增的建筑量还造成侵占土地、破坏生态环境等现象日益严重。中国正处于工业化和城镇化快速发展阶段，要在未来15年保持GDP年均增长7％以上，将面临巨大的资源约束瓶颈和环境恶化压力。严峻的事实告诉我们，中国要走可持续发展道路，发展节能与绿色建筑刻不容缓。 绿色建筑通过科学的整体设计，集成绿色配置、自然通风、自然采光、低能耗围护结构、新能源利用、中水回用、绿色建材和智能控制等高新技术，具有选址规划合理、资源利用高效循环、节能措施综合有效、建筑环境健康舒适、废物排放减量无害、建筑功能灵活适宜等六大特点。它不仅可以满足人们的生理和心理需求，而且能源和资源的消耗最为经济合理，对环境的影响最小。 胡锦涛同志指出：要大力发展节能省地型住宅，全面推广节能技术，制定并强制执行节能、节材、节水标准，按照减量化、再利用、资源化的原则，搞好资源综合利用，实现经济社会的可持续发展。温家宝和曾培炎同志也多次指出，建筑节能不仅是经济问题，而且是重要的战略问题。 发展节能与绿色建筑是建设领域贯彻“三个代表”重要思想和十六大精神，认真落实以人为本，全面、协调、可持续的科学发展观，统筹经济社会发展、人与

计算机英语论文(中英双语)

稀疏表示计算机视觉和模式识别 从抽象技术的现象已经可以开始看到稀疏信号在电脑视觉产生重大影响，通常在非传统的应用场合的目标不仅是要获得一个紧凑的高保真度表示的观察信号，而且要提取语义信息。非常规词典在字典的选择中扮演了重要的角色，衔接的差距或学习、训练样本同来获得自己提供钥匙，解出结果和附加语义意义信号稀疏表示。理解这种非传统的良好性能要求词典把新的算法和分析技术。本文强调了一些典型例子：稀疏信号的表现如何互动的和扩展计算机视觉领域，并提出了许多未解的问题为了进一步研究。 稀疏表现已经被证明具有非常强大的工具，获取、表示、压缩高维信号的功能。它的成功主要是基于这个事实，即重要类型的信号(如声音和图像，稀疏表示很自然地就固定基地或串连这样的基地。此外，高效、大概有效算法说明基于凸优化一书提供了计算这样的陈述。 虽然这些应用在经典信号处理的铺垫下,已经可以在电脑视觉上形成一个我们经常更感兴趣的内容或语义，而不是一种紧凑、高保真的表示。一个人可能会理所当然地知道是否可以有用稀疏表示为视觉任务。答案很大程度上是积极的：在过去的几年里，变化和延伸的最小化已应用于许多视觉任务。 稀疏表示的能力是揭示出语义信息，大部分来自于一个简单但重要的性质数据：虽然照片所展示的图像是在非常高自然的空间，在许多同类应用中图像属于次级结构。也就是说他们在接近低维子空间或层次。如果发现一个收集的样本分布，我们理应期望一个典型的样品有一个稀疏表示理论的基础。 然而，想要成功地把稀疏表示应用于电脑视觉，我们通常是必须面对的一个额外的问题，如何正确选择依据。这里的数据选择不同于在信号处理的传统设置，基于指定的环境具有良好的性能可以被假定。在电脑视觉方面，我们经常要学习样本图像的任务词典，我们不得不用一个连贯的思想来贯穿工作。因此，我们需要扩展现有的理论和稀疏表示算法新情况。 自动人像识别仍然是最具有挑战性的应用领域和计算机视觉的难题。在理论基础实验上，稀疏表示在近期获得了显著的进展。 该方法的核心是选择一个明智的字典作为代表，用来测试信号稀疏线性组合信号。我们首先要简单的了解令人诧异的人脸识别途径是有效的解决办法。反过来，人脸识别实例在稀疏表示光曝光之前揭示了新的理论现象。 之前稀疏表示的部分用机器检查并且应用，在一个完全词典里组成的语义信息本身产生的样品。对于许多数据不是简单的应用，这是合乎情理的词典，使用一个紧凑的数据得到优化目标函数的一些任务。本节概述学习方法那种词典，以及这些方法应用在计算机视觉和图像处理。 通过近年来我们对稀疏编码和优化的应用的理解和启发，如面部识别一节描述的例子，我们提出通过稀疏数据编码构造，利用它建立了受欢迎的机器学习任务。在一个图的数据推导出研究学报。2009年3月5乘编码每个数据稀疏表示的剩余的样本，并自动选择最为有效的邻居为每个数据。通过minimization稀疏表示的计算自然的性能满足净水剂结构。此外，我们将会看到描述之间的关系进行了实证minimization线性数据的性能，可以显著提高现有的基于图论学习算法可行性。 摘自：期刊IEEE的论文- PIEEE ，第一卷

中英文参考文献格式

中英文参考文献格式! (細節也很重要啊。。）来源：李菲玥的日志 规范的参考文献格式 一、参考文献的类型 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下： M——专著C——论文集N——报纸文章J——期刊文章 D——学位论文R——报告S——标准P——专利 A——文章 对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 常用的电子文献及载体类型标识： ［ＤＢ/OL］——联机网上数据(database online) ［DB/MT］——磁带数据库(database on magnetic tape) ［Ｍ/CD］——光盘图书(monograph on CD ROM) ［ＣＰ／DK］——磁盘软件(computer program on disk) ［Ｊ／ＯＬ］——网上期刊(serial online) ［ＥＢ/OL］——网上电子公告(electronic bulletin board online) 对于英文参考文献，还应注意以下两点： ①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是：姓，名字的首字母. 如：Malcolm R ichard Cowley 应为：Cowley, M.R.，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norri s, F. & I.Gordon.； ②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。二、参考文献的格式及举例 1．期刊类 【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码. 【举例】 [1] 周融，任志国，杨尚雷，厉星星.对新形势下毕业设计管理工作的思考与实践[J].电气电子教学学报，2003(6)：107-109.

计算机专业毕业设计论文(C++)外文文献中英文翻译(Object)[1]

外文资料 Object landscapes and lifetimes Technically, OOP is just about abstract data typing, inheritance, and polymorphism, but other issues can be at least as important. The remainder of this section will cover these issues. One of the most important factors is the way objects are created and destroyed. Where is the data for an object and how is the lifetime of the object controlled? There are different philosophies at work here. C++ takes the approach that control of efficiency is the most important issue, so it gives the programmer a choice. For maximum run-time speed, the storage and lifetime can be determined while the program is being written, by placing the objects on the stack (these are sometimes called automatic or scoped variables) or in the static storage area. This places a priority on the speed of storage allocation and release, and control of these can be very valuable in some situations. However, you sacrifice flexibility because you must know the exact quantity, lifetime, and type of objects while you're writing the program. If you are trying to solve a more general problem such as computer-aided design, warehouse management, or air-traffic control, this is too restrictive. The second approach is to create objects dynamically in a pool of memory called the heap. In this approach, you don't know until run-time how many objects you need, what their lifetime is, or what their exact type is. Those are determined at the spur of the moment while the program is running. If you need a new object, you simply make it on the heap at the point that you need it. Because the storage is managed dynamically, at run-time, the amount of time required to allocate storage on the heap is significantly longer than the time to create storage on the stack. (Creating storage on the stack is often a single assembly instruction to move the stack pointer down, and another to move it back up.) The dynamic approach makes the generally logical assumption that objects tend to be complicated, so the extra overhead of finding storage and releasing that storage will not have an important impact on the creation of an object. In addition, the greater flexibility is essential to solve the general

医学文献中英文对照

动脉粥样硬化所导致的心脑血管疾病是目前发病率和死亡率较高的疾病之一。在动脉粥样硬化的形成过程中, 内皮细胞病变是其中极其重要的因素，最显著的变化是动脉内皮功能紊乱, 血管内皮细胞的损伤和功能改变是动脉粥样硬化发生的起始阶段。 Cardiovascular and cerebrovascular disease caused by atherosclerosis is one of diseases with higher mortality and morbidity at present . In the formation of atherosclerosis, the endothelial cell lesion is one of the most important factors, in which, the most significant change is endothelial dysfunction. In addition, the injuries and the changes of vascular endothelial cells are the initial factors of atherosclerosis. 许多因素会导致血管内皮细胞受损, 主要包括脂多糖(Lipopolysaccharides , LPS)、炎症介质、氧自由基等。其中脂多糖因其广泛的生物学作用, 越来越引起研究者的关注。LPS 是一种炎症刺激物, 是革兰阴性杆菌细胞壁的主要组成成分，其通过刺激血管内皮细胞，引起其相关细胞因子和炎性因子的表达紊乱，尤其是Ca2+ 和活性氧簇(Reactive Oxygen Species , ROS的合成和释放发生改变诱导细胞氧化应激内环境紊乱。大量研究表明, LPS 直接参与动脉粥样硬化的形成过程, 特别是动脉粥样硬化血管炎症的初始阶段, LPS可通过直接作用或间接影响的方式激活并损伤内皮细胞，从而引 起血管内皮细胞形态与功能的改变。 Many factors induce vascular endothelial cell damage, including lipopolysaccharides (LPS), inflammatory mediators and oxygen free

计算机专业英语论文

姓名：王雪健学号：201390503 专业：计算机科学与技术3 班学院：信息科学与工程学院 On Information Resources Abstract: With the development of human society, the way people gather information more and more https://www.wendangku.net/doc/7513446031.html,rmation resources as a special social resources, With strategic nature, can spread the properties, it can increase the properties and comprehensive quality characteristics. Information resource with great economic and social value, not only is important to take a new road to industrialization led forces, but also changes the mode of production and social progress in an enormous boost. 1 Introductio Information resources, as a special configuration has a special meaning and forms of social resources, their role is with each passing day growing. Information resources are the basic elements of modern social productive forces, while change in the way of social production and people's way of life enhancement, resulting in an invaluable influence and promote the role. At the same time in the modern society, the content of information resources is continuously expanding to include not only the growing number of natural science information resources, but also times of social science information resources. The availability of information resources and use of attention is whether the growth of a country's comprehensive national strength is an important factor, but also the extent a country is an important symbol of

英文引用及参考文献格式要求

英文引用及参考文献格式要求 一、参考文献的类型 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下： M——专著C——论文集N——报纸文章 J——期刊文章D——学位论文R——报告 对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 对于英文参考文献，还应注意以下两点： ①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是：姓，名字的首字母.如：MalcolmRichardCowley应为：Cowley,M.R.，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：FrankNorris与IrvingGordon应为：Norris,F.&I.Gordon.； ②书名、报刊名使用斜体字，如：MasteringEnglishLiterature，EnglishWeekly。 二、参考文献的格式及举例 1.期刊类 【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码. 【举例】 [1]王海粟.浅议会计信息披露模式[J].财政研究，2004,21(1)：56-58. [2]夏鲁惠.高等学校毕业论文教学情况调研报告[J].高等理科教育，2004(1):46-52. [3]Heider,E.R.&D.C.Oliver.Thestructureofcolorspaceinnamingandmemo ryoftwolanguages[J].ForeignLanguageTeachingandResearch,1999,(3):62–6 7. 2.专著类 【格式】[序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码. 【举例】[4]葛家澍，林志军.现代西方财务会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：42. [5]Gill,R.MasteringEnglishLiterature[M].London:Macmillan,1985:42-45. 3.报纸类 【格式】[序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期（版次）. 【举例】 [6]李大伦.经济全球化的重要性[N].光明日报，1998-12-27(3). [7]French,W.BetweenSilences:AVoicefromChina[N].AtlanticWeekly,198 715(33). 4.论文集 【格式】[序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起始页码. 【举例】 [8]伍蠡甫.西方文论选[C].上海：上海译文出版社，1979：12-17. [9]Spivak,G.“CantheSubalternSpeak?”[A].InC.Nelson&L.Grossberg(e ds.).VictoryinLimbo:Imigism[C].Urbana:UniversityofIllinoisPress,1988, pp.271-313.

计算机系毕业论文

计算机系毕业论文 计算机系毕业论文篇一：计算机系统结构简述 摘要：计算机系统结构是一个有多个层次组合而成的有机整体，随着科技的不断发展，未来的计算机将会朝着微型化、网络化和智能化的方向发展，为了使大家对计算机系统结构有一个大概的了解，本文主要介绍了计算机系统结构的一些基本概念、计算机系统结构的发展、计算机系统结构的分类方法和计算机系统设计的方法。 关键词：计算机系统结构；冯诺依曼结构；Flynn分类法;冯氏分类法 世界上第一台电子计算机ENIAC诞生于1946年，在问世将近70年的时间里，计算机共历经电子管计算机时代、晶体管计算机时代、中小规模集成电路讣算机时代、大规模和超大规模集成电路计算机时代和巨大规模集成电路讣算机时代，计算机更新换代的一个重要指标就是计算机系统结构。 1计算机系统结构的基本概念 1.1计算机系统层次结构的概念 现代计算机系统是山硬件和软件组合而成的一个有机整体，如果继续细分可以分成7层。L0：硬联逻辑电路;L1：微程序机器级;L2：机器语言级;L3：操作系统级;L4：汇编语言级;L5：高级语言级;L6：应用语言级。其中L0级山硬件实现;L1 级的机器语言是微指令级，用固件来实现;L2级的机器语言是机器指令集，用L1 级的微程序进行解释执行;L3级的机器语言山传统机器指令集和操作系统级指令组成，除了操作系统级指令由操作系统解释执行外，其余用这一级语言编写的程序由L2和L3共同执行;L4级的机器语言是汇编语言，该级语言编写的程序首先被翻译成L2或L3级语言，然后再山相应的机器执行;L5级的机器语言是高级语言，用该级语言编写的程序一般被翻译到L3或L4上，个别的高级语言用解释的方法实现;L6级的机器语言适应用语言，一般被翻译到L5级上。 1.2计算机系统结构的定义 计算机系统结构较为经典的定义是Amdahl等人在1964年提出的：山程序设讣者所看到的一个汁算机系统的属性，即概念性结构和功能特性。山于计算机具有不同的层次结构，所以处在不同层次的程疗:设计者所看到的计算机的属性显然不同。

平面设计中英文对照外文翻译文献

(文档含英文原文和中文翻译) 中英文翻译 平面设计 任何时期平面设计可以参照一些艺术和专业学科侧重于视觉传达和介绍。采用多种方式相结合，创造和符号，图像和语句创建一个代表性的想法和信息。平面设计师可以使用印刷，视觉艺术和排版技术产生的最终结果。平面设计常常提到的进程，其中沟通是创造和产品设计。 共同使用的平面设计包括杂志，广告，产品包装和网页设计。例如，可能包括产品包装的标志或其他艺术作品，举办文字和纯粹的设计元素，如形状和颜色统一件。组成的一个最重要的特点，尤其是平面设计在使用前现有材料或不同的元素。 平面设计涵盖了人类历史上诸多领域，在此漫长的历史和在相对最近爆炸视觉传达中的第20和21世纪，人们有时是模糊的区别和重叠的广告艺术，平面设计和美术。毕竟，他们有着许多相同的内容，理论，原则，做法和语言，有时同样的客人或客户。广告艺术的最终目标是出售的商品和服务。在平面

设计，“其实质是使以信息，形成以思想，言论和感觉的经验”。 在唐朝（ 618-906 ）之间的第4和第7世纪的木块被切断打印纺织品和后重现佛典。阿藏印在868是已知最早的印刷书籍。 在19世纪后期欧洲，尤其是在英国，平面设计开始以独立的运动从美术中分离出来。蒙德里安称为父亲的图形设计。他是一个很好的艺术家，但是他在现代广告中利用现代电网系统在广告、印刷和网络布局网格。 于1849年，在大不列颠亨利科尔成为的主要力量之一在设计教育界，该国政府通告设计在杂志设计和制造的重要性。他组织了大型的展览作为庆祝现代工业技术和维多利亚式的设计。 从1892年至1896年威廉?莫里斯凯尔姆斯科特出版社出版的书籍的一些最重要的平面设计产品和工艺美术运动，并提出了一个非常赚钱的商机就是出版伟大文本论的图书并以高价出售给富人。莫里斯证明了市场的存在使平面设计在他们自己拥有的权利，并帮助开拓者从生产和美术分离设计。这历史相对论是，然而，重要的，因为它为第一次重大的反应对于十九世纪的陈旧的平面设计。莫里斯的工作，以及与其他私营新闻运动，直接影响新艺术风格和间接负责20世纪初非专业性平面设计的事态发展。 谁创造了最初的“平面设计”似乎存在争议。这被归因于英国的设计师和大学教授Richard Guyatt，但另一消息来源于20世纪初美国图书设计师William Addison Dwiggins。 伦敦地铁的标志设计是爱德华约翰斯顿于1916年设计的一个经典的现代而且使用了系统字体设计。 在20世纪20年代，苏联的建构主义应用于“智能生产”在不同领域的生产。个性化的运动艺术在俄罗斯大革命是没有价值的，从而走向以创造物体的功利为目的。他们设计的建筑、剧院集、海报、面料、服装、家具、徽标、菜单等。 Jan Tschichold 在他的1928年书中编纂了新的现代印刷原则，他后来否认他在这本书的法西斯主义哲学主张，但它仍然是非常有影响力。 Tschichold ，包豪斯印刷专家如赫伯特拜耳和拉斯洛莫霍伊一纳吉，和El Lissitzky 是平面设计之父都被我们今天所知。 他们首创的生产技术和文体设备，主要用于整个二十世纪。随后的几年看到平面设计在现代风格获得广泛的接受和应用。第二次世界大战结束后，美国经济的建立更需要平面设计，主要是广告和包装等。移居国外的德国包豪斯设计学院于1937年到芝加哥带来了“大规模生产”极简到美国;引发野火的“现代”建筑和设计。值得注意的名称世纪中叶现代设计包括阿德里安Frutiger ，设计师和Frutiger字体大学;保兰德，从20世纪30年代后期，直到他去世于1996年，采取的原则和适用包豪斯他们受欢迎的广告和标志设计，帮助创造一个独特的办法，美国的欧洲简约而成为一个主要的先驱。平面设计称为企业形象;约瑟夫米勒，罗克曼，设计的海报严重尚未获取1950年代和1960年代时代典型。 从道路标志到技术图表，从备忘录到参考手册，增强了平面设计的知识转让。可读性增强了文字的视觉效果。 设计还可以通过理念或有效的视觉传播帮助销售产品。将它应用到产品和公司识别系统的要素像标志、颜色和文字。连同这些被定义为品牌。品牌已日益成为重要的提供的服务范围，许多平面设计师，企业形象和条件往往是同时交替使用。

18高校大学宿舍管理系统研究 中英文双语计算机专业毕业设计外文文献翻译成品.doc

18高校大学宿舍管理系统研究中英文双语计算机专业毕业设计外文文献翻译成品 外文标题Research on Dormitory Management System in Colleges and Universities 外文作者LINGFANG HUANG 文献出处International Conference on Arts and Design,Education and Social Sciences, 2017 英文2276单词，12887字符，中文3796汉字。 此文档是外文翻译成品，无需调整复杂的格式哦下载之后直接可用，方便快捷价格不贵。 原文Research on Dormitory Management System in Colleges and Universities LINGFANG HUANG ABSTRACT Through constant communication and survey of university dormitory management personnel, continuous practice and improvement in system function, and continuous data analysis, we finally developed the “student dormitory management system“ which dormitory administrators and students two client are satisfied with. KEYWORDS Student dormitory management system; friendly interface. INTRODUCTION Research Status Many different kinds of student dormitory management systems has developed on the Internet at present, although the function is relatively complete, the interface give a person a kind of very complicated feeling, dormitory management personnel in our

统计学中英文对照外文翻译文献

中英文对照翻译 (文档含英文原文和中文翻译) Policies for Development of Iron and Steel Industry The iron and steel industry is an important basic industry of the national economy, a supporting industry for realizing the industrialization and an intensive industry in technologies, capital, resources and energy, and its development requires a comprehensive balancing of all kinds of external conditions. China is a big developing country with a comparatively big demand of iron and steel in the economic development for a long time to go. China's production capacity of iron and steel has ranked the first place in the world for many years. However, there is a large gap in terms of the technological level and material consumption of the iron and steel industry compared with the international advanced level, so the focus of development for the future shall be put on technical upgrading and structural adjustment. In order to enhance the whole technical level of the iron and steel industry, promote the structural adjustment, improve the industrial layout, develop a recycling economy, lower the consumption of materials and energy, pay attention to the environmental protection, raise the comprehensive competitive capacity of enterprises, realize the industrial upgrading, and develop the iron and steel industry into an industry with