T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:如何利用移动应用、无卡支付、物联网等技术提高高校后勤保障服务能力,提升服务对象的满意度,是高校智慧后勤建设面临的重要挑战。为了提高后勤管理服务工作的效能和质量,某高校启动了新一轮智慧后勤项目建设与应用。通过整合信息技术,做好系统设计和规划,实现高校后勤管理服务的数字化转型,提升了高校综合管理效能和服务质量。
摘要:以其中最具代表性的三种经典算法——GN算法、快速Newman算法、CNM算法为代表,研究了算法的设计思想、执行流程。通过横向对比,对三种算法的优缺点进行分析比较,明确了三种经典算法的各自适用情况和范围:GN算法精度较高,但时间复杂度也较高,适用于对结果要求比较精确的节点数较少的社团;Newman快速算法在时间复杂度上较GN算法占优势,但精确度略低于GN算法;CNM算法同Newman快速算法时间复杂度相同,适用于加权的复杂网络。最后以Zachary空手道俱乐部网络和上证50部分股票构建的股票网络为例进行了实证分析,得到了较为准确的社团划分结果。
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