非营利组织

在GL模块操作讲解中，重新审视总帐组织结构的重要性和实施方法。

《数据管理 - 数据库与组织》是Richard T. Watson撰写的数据库基础教材，详细介绍了数据库的基础知识、数据模型和SQL的深入应用。Richard T. Watson在Terry商学院担任信息系统（MIS）教授，他的这本书被广泛应用于数据库课程中，凸显了其在数据管理领域的重要性和实用性。本书的独特之处在于，它综合了数据模型和SQL的教学内容，为学生提供了全面的理论和实践经验。作者强调数据模型和SQL的重要性，这两者相辅相成，帮助学生更好地理解数据库的设计与管理。此外，本书还深入探讨了信息系统在组织中的角色，培养了学生的管理视角和信息系统的全面理解能力。

临床知识库构建与组织 医疗知识库的构建是一个复杂的过程，涉及到知识的收集、组织和维护。 知识库的内容组织对于有效获取和使用信息至关重要。 医疗知识库的内容组织应基于临床实践的需要，以确保信息的易用性。 知识库应采用标准化的术语和结构，以促进不同系统之间的互操作性。 知识库的持续维护和更新对于保持其准确性和相关性至关重要。

《人工势场法在路径规划中的应用：印度学者的研究与实践》路径规划在现代计算机科学，特别是机器人学领域至关重要。人工势场法作为一种有效的路径规划方法，广泛应用于自动化系统，特别是在无人车辆、无人机和机器人导航中。深入探讨了人工势场法的基本原理、实现方式及其在印度学者工作中的具体应用，从"potential_india重新组织.zip"的研究成果出发。该算法由Khatib于1986年首次提出，将机器人视为势场中的粒子，通过模拟吸引和排斥势场来引导机器人在复杂环境中安全移动。印度学者在代码中定义了势场函数，包括目标吸引力和障碍物排斥力计算，还引入了动态调整策略以优化路径的平滑性和效率。这些实现不仅提升了路径规划的准确性，也为进一步研究和应用人工势场法提供了重要参考。

PostgreSQL 数据库仅支持堆表，而 Oracle 和 InnoDB 同时支持堆表和索引组织表。索引组织表优势在于数据按索引有序排列，主键访问速度快。缺点是主键值大小限制、插入性能受索引分裂影响。因此，在使用 InnoDB 时，建议主键为无意义序列，避免插入性能问题。

在计算机网络的发展中，多个国际标准化组织发挥了重要作用，包括国际标准化组织（ISO）、电子电器工程师协会（IEEE）、美国国家标准局（ANSI）、电子工业协会（EIA/TIA）、国际电信联盟（ITU）及INTERNET架构委员会（IAB）。它们统一了网络标准，确保不同厂家的产品互通性，如ISO的OSI参考模型和IEEE的LAN标准。ANSI则负责光纤分布式数据接口（FDDI）的定义，而EIA/TIA则标准化了诸如RS232和CAT5等连接线缆。ITU定义了广域连接的电信网络标准，如X.25和Frame Relay。最后，IAB及其下设的委员会负责各种INTERNET标准的制定。

3.2 数据组织 3.2.1 E-R 图转换为关系模型 宿舍与学生、员工，以及学生与临时设备、来访者之间均为 1:n 的关系。根据数据库设计原则，可以将这些关系与 n 端实体合并。具体转换如下： 1. 学生住宿表: (学号, 姓名, 性别, 专业, 入住时间, 联系方式, 楼号, 宿舍号) 2. 宿舍表: (楼号, 宿舍号, 电话号码, 可住人数, 已住人数) 3. 员工表: (员工号, 员工姓名, 性别, 职位, 家庭地址, 联系方式, 楼号) 4. 临时设备租赁表: (设备号, 设备名, 租赁日期, 归还日期, 租赁费用, 学号) 5. 报修表: (楼号, 宿舍号, 物品号, 报修原因, 提交日期, 解决日期, 报修费用) 6. 水电费表: (楼号, 宿舍号, 月份, 用电量, 电费, 用水量, 水费) 7. 来访者表: (来访人姓名, 被访人姓名, 所属关系, 证件名称, 来访日期, 来访时间, 结束时间, 学号) 3.2.2 逻辑结构定义 根据上述分析，得到七个数据表的逻辑结构如下： 学生住宿表: 记录学生住宿的基本信息。 | 属性名 | 类型 | 长度 | 完整性约束 | 备注 || ---------- | -------- | ---- | ---------- | -------------- || 学号 | char | 8 | 主码 | 住宿学生学号 || 姓名 | Varchar | 10 | 非空 | 住宿学生姓名 || 性别 | char | 2 | 男或女，默认值男 | 学生性别 || 专业 | Varchar | 20 | 非空 | 学生专业 || 联系方式 | char | 11 | 可为空 | 联系方式 || 入住时间 | datetime | 8 | 非空 | 新生搬入时间 || 楼号 | char | 2 | 外码 | 学生住的楼号 || 宿舍号 | char | 3 | 外码 | 学生住的宿舍号 | 员工表: 记录员工的基本信息。 | 属性名 | 类型 | 长度 | 完整性约束 | 备注 || ---------- | -------- | ---- | ---------- | ---------- || 员工号 | char | 8 | 主码 | || 员工姓名 | Varchar | 10 | 非空 | || 性别 | char | 2 | 男或女 | || 职位 | Varchar | 20 | 非空 | || 家庭地址 | Varchar | 50 | 非空 | || 联系方式 | char | 11 | 可为空 | || 楼号 | char | 2 | 外码 | 员工所在楼号 | (其他表格的逻辑结构定义省略)

随着在线分析处理（OLAP）和数据挖掘技术的兴起，传统水文信息组织方式在适应其数据源需求方面显得力不从心。为此，有必要对现有水文信息组织方式进行分析，并针对 OLAP 和数据挖掘对数据源的特定需求，构建一种全新的面向主题的水文信息组织模型。

5.4智能零售2017年是零售行业变革的一年，大数据、人工智能和物联网等技术结合传统零售激发了层出不穷的各种零售创新，京东也高举“无界零售”的大旗，推出了无人便利店、无人超市、京东之家、7fresh生鲜超市等无界零售新业态。这些创新模式基于京东强大的互联网基因和完善的供应链系统，将线上种类丰富的商品汇集于线下的零售创新体验店。与传统零售门店不同的是，它们能够基于对大数据的深度挖掘，实现消费者行为分析和店内智能化选品，不仅提升了效率，也带来了全新的用户体验，颠覆了传统零售业态，实现了线上线下的融合。零售模式的创新还需要通过技术来实现运营和体验的升级。京东发布了低造价、可模块化组装的智能门店科技解决方案。京东智能门店解决方案由智能货架、智能感知摄像头、智能称重结算台、智能广告牌、Take系统、智能无人货柜、电子价签、人脸支付等多个模块组成，实现知人、知货、知场景的购物体验。这套解决方案不仅能够实现“无人店”的体验效果，更重要的是能够针对现有的线下实体店铺进行低成本的改造，实现智能化。该解决方案应用于全国的无人便利店、无人超市、京东之家、7fresh生鲜超市、京东便利店、京东专卖店等，模块化组装模式还可扩展到超市、便利店、加油站、机场、酒店、购物中心等各种应用场景。

3.1数据架构设计 3.1.1数据主题 主题是对业务数据的一种抽象，是在较高层次上对京东信息系统中的数据进行归纳、整理、综合、归类和分析利用的一个抽象概念。面向主题的数据组织和存储包含两个方面：一是根据业务的特点来抽象出主题。二是根据源系统业务数据的内容确定每个主题所包含的数据内容。分析得出的数据主题是对分析对象数据的一个完整并且一致的描述，能刻画各个分析对象所涉及的企业数据。我们对京东所有业务数据进行了逐一梳理，得到京东的数据主题如图22所示。 图22：数据主题域划分