巴西社区登革热流行的研究论文

本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力，关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架，了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流，提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源，分析了限制透明度的反对论点。最后，论文提供了一个创新的政策框架，以实现透明度。

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

旁遮普邦的疟疾、登革热和基孔肯雅热流行病学趋势分析显示： 疟疾：农村为主，Mansa和Bathinda流行最严重。 登革热：Patiala、Ludhiana和SAS Nagar流行最严重。 基孔肯雅热：SAS Nagar流行最严重。 特点：- 男性感染率高于女性。- 疟疾集中在8-9月，登革热在7-11月，基孔肯雅热在8-10月。 意义：- 趋势分析有助于关注流行地区和加强病媒控制。- 加强昆虫学监测、减少病媒繁殖和提高社区意识可有效控制疾病传播。

这篇文章的第二部分，共三部分，涵盖了大量关于数据挖掘的研究论文。

从给定文件的信息中，我们可以提取和总结出以下IT知识点： 1. 数据挖掘的概念与发展：数据挖掘是通过算法搜索大量数据中隐藏信息的过程，目的是为人类服务。随着数据量的急剧增长，数据挖掘成为研究热点，备受关注。在数据挖掘领域，聚类是一个核心工具，其研究具有特殊重要性。 2. PAM算法的介绍与应用场景：PAM（Partitioning Around Medoids）算法是经典的K-中心聚类算法，通过选择簇中的中心点来代表整个簇。PAM算法对异常值和孤立点有良好的鲁棒性，并能处理不同类型的数据点。尤其适用于小数据集，但对输入参数较为敏感。 3. 遗传算法的概念与优势：遗传算法是一类模仿生物进化过程的

随着社会的发展，人们对知识的需求不断增长。图书作为获取信息的主要途径，传统的图书馆管理员面临着图书收藏量急剧增加的挑战，如何有效管理图书成为迫切的问题。探讨了ASP图书管理系统在解决这一问题中的应用和作用，提供新的管理方法以减轻图书管理员的工作负担。

在Android操作系统中，手机通讯录是一个至关重要的功能，不仅提供联系人存储、查找和管理便捷，还与其他应用程序和服务紧密集成。这篇研究论文涉及Android系统架构，通讯录应用的联系人API使用，以及数据安全与隐私保护。

第1章 绪论 1 1.1 课题的背景、目的与意义 1 1.2 国内外现状 1 第2章 系统需求分析 3 2.1 需求概括 3 2.1.1 目标 3 2.1.2 用户类和特征 3 2.1.2 运行环境 3 2.2 可行性分析 3 2.3 系统功能需求 4 2.4 业务流程分析 4 2.4.1 前台开发的业务流程分析 5 2.4.2 后台开发的业务流程分析 5 2.5 相关技术简介 6 2.5.1 JSP技术 6 2.5.2 Microsoft SQL Server2008 6 2.5.3 WEB服务 7 2.5.4 连接数据库与javascript 9 2.5.5 CSS层 9 第3章 概要设计

SVM算法和朴素贝叶斯分类算法在复杂数据分类中表现优异，但其缺点影响了分类效果。传统数据挖掘算法无法满足海量数据处理需求。为解决这些问题，改进了朴素贝叶斯算法，提出SVM_WNB分类算法，并在Hadoop云平台上实现并行处理，从而处理大数据。实验表明，改进后的算法在准确性和效率上有显著提升，对大数据分类有显著效果。