灰库图
V-2
V-3
V-5一期灰库：共有三个灰库，分别是原灰库、细灰库、粗灰库。库总高30米，12.1米至30米高度灰库库容高，为18.5米（含锥斗），库内半径7.4米，设计容量为3000立方。库门宽5米，高4.3米。
细灰库：
一台散装机：灰库卸料口下依次为手动插板门、气动插板门、手动插板门。
无加湿灰设备。
粗灰库和原灰库：各一台散装机：灰库卸料口下依次为手动插板门、气动插板门、手动插板门。各一台加湿灰设备，加湿灰设备下料口依次为手动插板门、气动插板门和给料机。一期灰库的插板门型号均为DN200。
知识图谱 概念与技术：第8章 图数据库系统
《知识图谱: 概念与技术》 第8 讲 知识图谱管理系统
Knowledge Graph Serving Systems
Outline ?Knowledge graph serving scenarios ?General design principles of knowledge graph serving systems ?Real-time query processing ?Representative graph systems ?Demo
Knowledge Serving Scenarios
A real-life relation search scenario A News Headline Tom Cruise Admits Katie Holmes Divorced Him To Protect Suri From Scientology 1Tom Cruise –people.person.marriage–(marriage ) –time.event.person –Katie Holmes 2Tom Cruise –people.person.children–(Suri Cruise) –people.person.parent –Katie Holmes 3Tom Cruise –film.actor.film–(Bambi Verleihung2007) –film.filmactor –Katie Holmes 4...
Relation search in knowledge graph Multi-hop Relation Search Discover the hidden relations between entities Enable more than what entity indexes can support Entity A Entity B
免费的谱图数据库
免费的谱图数据库20个 ★★★★★ 【名称】ChemExper化学品目录CDD (包括MSDS、5000张红外谱图） 【资源简介】 The database contains currently more than 70 000 chemicals, 16000 MSDS, 5000 IR spectra and more than 20 suppliers. It is the only chemical database that lets you SUBMIT your own data! 【检索途径】 You can find a chemical by its molecular formula, IUPAC name, common name, CAS number, catalog number, substructure or physical characteristics 【地址】http://www.chemexper.be/ 【名称】https://www.360docs.net/doc/0b5665737.html, (NMR谱图数据库及NMR谱图预测) 【资源简介】 This is a web-based approach implementing a new java applet that enables to assign a chemical structure to the corresponding NMR spectrum by simply drawing lines between atoms and automatically characterized signals. This NMR predictor allows to predict the spectrum from the chemical structure based on Spinus (Structure-based Predictions In NUclear magnetic resonance Spectroscopy), which is an on-going project for the development of structure-based tools for fast prediction of NMR spectra developed by Gasteiger (http://www2.chemie.uni-erlangen.de/services/spinus/index.html). SPINUS - WEB currently accepts molecular structures via a Java molecular editor, and estimates 1H NMR chemical shifts. 【地址】https://www.360docs.net/doc/0b5665737.html,/ 【名称】BioMagResBank (BMRB): 多肽、蛋白质、核酸等的核磁共振数据存储库 【资源简介】 Introduction BioMagResBank (BMRB) is the publicly-accessible depository for NMR results from peptides, proteins, and nucleic acids recognized by the International Society of Magnetic Resonance and by the IUPAC-IUBMB-IUPAB Inter-Union Task Group on the Standardization of Data Bases of Protein and Nucleic Acid Structures Determined by NMR Spectroscopy. In addition, BMRB provides reference information and maintains a collection of NMR pulse sequences and computer software for biomolecular NMR. Access to data in BMRB is free directly from its web site (URL https://www.360docs.net/doc/0b5665737.html,) and ftp site (https://www.360docs.net/doc/0b5665737.html,) and will remain so as public funding permits. The concept of a biomolecular NMR data bank developed under a five-year research grant awarded to the University of Wisconsin-Madison from the National Library of Medicine, National Institutes of Health. This grant was phased out after that period, and a Request for Applications was issued by the NIH for future support of this activity. BMRB at t he University of Wisconsin-Madison won this competition, has been supported since 1 September 1996 by the National Library of Medicine, NIH under grant 1 P41 LM05799. The current award for five years expires on 31 August 2004.
3.2.5.质谱谱图数据库
3.2.5.质谱谱图数据库 服务介绍： 可获取化合物质谱谱图，物化性质等信息。 本数据库的质谱谱图用java applet显示，请用户的浏览器不要禁用java。 检索方式与示例： 可以通过谱峰数据来检索相似谱图，检索途径为质荷比、丰度组合。也可根据化合物的名称、CAS号、分子式。 注：由于谱图匹配算法还在继续开发中，目前还不能很好的匹配谱图形状，系统将对此功能进一步完善。 3.2.5.1质谱谱图检索 基本原理用户手动通过输入提问谱图中一定数目的质谱峰数据（质荷比、丰度），在数据库中进行匹配，获得与提问谱相似的谱图。 第一步：先指定待输入的谱峰的数目。输入的数字，不得少于输入谱峰的数目，但可以多于输入谱峰的数目。如本例中要输入5个谱峰，可以输入数字“10”，如图3.2.5.1所示（例1）。点按钮峰数确认，开始输入具体数据，进入第二步。 图3.2.5.1 质谱谱图检索的第一步：输入谱峰数目（例1） 第二步：输入每个谱峰的具体数据并设置匹配条件。注意，每个谱峰都必须输入质荷比(M/E)，但丰度(Abundance)可以为空。如某个谱峰只输入丰度(Abundance)而没有输入质荷比(M/E)，则该峰的数据无效。如图3.2.5.2所示，每个谱峰质荷比前的勾选框被选择，表示该谱峰被选中。 图3.2.5.2 质谱谱图检索的第二步：输入谱峰的质荷比(M/E)（例1） 谱峰数据输入完成后，需要在下方选择附加条件，意为在检出的质谱图中要求： 1）包含所有选中的质荷比（默认选择），如果去掉选择表示不要求含有所有选中的质荷比。 2）最大质荷比相近：+-后的数据默认为0，并勾选此项（默认选择），表示检出谱图的最大 质荷比必须与输入的最大质荷比完全相同（本例中即242）。如果输入一个非零的数字，例如2， 则表示检出谱图的最大质荷比与输入的最大质荷比可以相差2，即在240-244之间均可。如去 掉勾选，则表示不限制检出谱图的最大质荷比。 3）检出谱图的峰总数，可指定一个峰总数的范围。如果不勾选此项，则表示不限制峰总数。 4）显示结果数和每页记录数，默认为仅取前面100条结果。用户可根据需要自行指定，方 便显示。 第三步：检索并查看比较结果。完成第二步后，点开始检索，即可获得结果，列表如图3.2.5.3。
免费的20个图谱数据库
【名称】ChemExper化学品目录CDD (包括MSDS、5000张红外谱图） 【资源简介】 The database contains currently more than 70 000 chemicals, 16000 MSDS, 5000 IR spectra and more than 20 suppliers. It is the only chemical database that lets you SUBMIT your own data!? 【检索途径】 You can find a chemical by its molecular formula, IUPAC name, common name, CAS number, catalog number, substructure or physical characteristics? 【地址】 【名称】 (NMR谱图数据库及NMR谱图预测) 【资源简介】 This is a web-based approach implementing a new java applet that enables to assign a chemical structure to the corresponding NMR spectrum by simply drawing lines between atoms and automatically characterized signals. This NMR predictor allows to predict the spectrum from the chemical structure based on Spinus (Structure-based Predictions In NUclear magnetic resonance Spectroscopy), which is an on-going project for the development of structure-based tools for fast prediction of NMR spectra developed by Gasteiger (?SPINUS - WEB currently accepts molecular structures via a Java molecular editor, and estimates 1H NMR chemical shifts.? 【地址】 【名称】BioMagResBank (BMRB): 多肽、蛋白质、核酸等的核磁共振数据存储库 【资源简介】 Introduction BioMagResBank (BMRB) is the publicly-accessible depository for NMR results from peptides, proteins, and nucleic acids recognized by the International Society of Magnetic Resonance and by the IUPAC-IUBMB-IUPAB Inter-Union Task Group on the Standardization of Data Bases of Protein and Nucleic Acid Structures Determined by NMR Spectroscopy. In addition, BMRB provides reference information and maintains a collection of NMR pulse sequences and computer software for biomolecular NMR. Access to data in BMRB is free directly from its web site (URL??and ftp site and will remain so as public funding permits. The concept of a biomolecular NMR data bank developed under a five-year research grant awarded to the University of Wisconsin-Madison from the National Library of Medicine, National Institutes of Health. This grant was phased out after
数据库的体系结构
数据库的体系结构Revised on November 25, 2020
数据库的体系结构 1.三级模式结构 数据库的体系结构分为三级：外部级、概念级和内部级（图），这个结构称为数据库的体系结构，有时亦称为三级模式结构或数据抽象的三个级别。虽然现在DBMS的产品多种多样，在不同的操作系统下工作，但大多数系统在总的体系结构上都具有三级结构的特征。 从某个角度看到的数据特性，称为数据视图(Data View)。 外部级最接近用户，是单个用户所能看到的数据特性，单个用户使用的数据视图的描述称为外模式。概念级涉及到所有用户的数据定义，也就是全局性的数据视图，全局数据视图的描述称概念模式。内部级最接近于物理存储设备，涉及到物理数据存储的结构，物理存储数据视图的描述称为内模式。 图三级模式结构 数据库的三级模式结构是对数据的三个抽象级别。它把数据的具体组织留给DBMS去做，用户只要抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储，这样就减轻了用户使用系统的负担。 三级结构之间往往差别很大，为了实现这三个抽象级别的联系和转换，DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象(Mapping)：外模式／模式映象，模式／内模式映象。这里的模式是概念模式的简称。 数据库的三级模式结构，即数据库系统的体系结构如图所示。 图数据库系统的体系结构
2.三级结构和两级映象 （1）概念模式 概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成，还包含记录间联系、数据的完整性安全性等要求。 数据按外模式的描述提供给用户，按内模式的描述存储在磁盘中，而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间点，并使得两级中任何一级的改变都不受另一级的牵制。概念模式必须不涉及到存储结构、访问技术等细节，只有这样，概念模式才能达到物理数据独立性。概念模式简称为模式。 （2）外模式 外模式是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。外模式由若干个外部记录类型组成。 用户使用数据操纵语言(DML)语句对数据库进行操作，实际上是对外模式的外部记录进行操作。有了外模式后，程序员不必关心概念模式，只与外模式发生联系，按照外模式的结构存储和操纵数据。 （3）内模式 内模式是数据库在物理存储方面的描述，定义所有内部记录类型、索引和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节。 （4）模式／内模式映象 模式／内模式映象存在于概念级和内部级之间，用于定义概念模式和内模式之间的对应性。由于这两级的数据结构可能不一致，即记录类型、字段类型的命名和组成可能不—样，因此需要这个映象说明概念记录和内部记录之间的对应性。 模式／内模式映象一般是放在内模式中描述的。
腾讯知识图谱数据库
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【版权声明】 ?2013-2019 腾讯云版权所有 本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。 【商标声明】 及其它腾讯云服务相关的商标均为腾讯云计算（北京）有限责任公司及其关联公司所有。本文档涉及的第三方主体的商标，依法由权利人所有。 【服务声明】 本文档意在向客户介绍腾讯云全部或部分产品、服务的当时的整体概况，部分产品、服务的内容可能有所调整。您所购买的腾讯云产品、服务的种类、服务标准等应由您与腾讯云之间的商业合同约定，除非双方另有约定，否则，腾讯云对本文档内容不做任何明示或模式的承诺或保证。
文档目录 产品简介 产品概述 应用场景
产品简介 产品概述 最近更新时间：2019-11-04 14:35:09 腾讯知识图谱（Tencent Knowledge Graph，TKG），是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。在金融、安全、泛互联网、政府、企业等领域中，海量数据之间彼此关联产生了数以万亿计的数据，这种复杂的关联关系数据隐藏着大量的业务信息和商业价值。 腾讯知识图谱支持千亿级节点关系的存储和计算，准实时响应节点搜索、多跳查询、最短路径分析等在线查询操作。支持 PageRank、社群发现、相似度计算、模糊子图匹配等离线计算模型。支持高效的从异构数据中抽取融合实体和关系生成知识图谱。支持多种图结构布局和渲染等可视化方案。基于腾讯海量的社交数据和业务据进行测试和验证，为客户在各个场景的定制化需求提供一站式的解决方案。 在知识图谱研究中，有如下领域产生了20余项国内国际专利和数十篇国际领先的学术论文： 准实时响应千亿节点关系的在线查询。 高速处理超大规模图谱中子图匹配等运算。 优化图分析算法，如社区发现、PageRank 等。 产品优势 便捷的知识图谱构建 腾讯知识图谱一站式平台通过用户上传原始数据，定义知识模型，配置原始数据与知识模型之间的映射关系即可构建一个完整可用的知识图谱。用户也可以上传文本数据，系统可以自动从文本中抽取人物及其之间的关系构建知识图谱。 高效的图谱在线查询 腾讯知识图谱一站式平台使用更紧凑的数据存储和索引查找技术，对图查询操作及高级图查询可做到准实时响应，同时支持动态秒级更新和分钟级批量更新。 丰富的图计算模型 腾讯知识图谱一站式平台的离线计算功能涵盖了多种图关联算法，包括：图嵌入、图聚类、社区发现、PageRank 等批量迭代式处理算法。 多样的可视化分析方法 腾讯知识图谱一站式平台拥有丰富的图数据可视化展现方式。提供多种图结构布局和节点可视化渲染方案，支持节点多跳扩展，路径探寻分析，混合条件查询，计算结果展示等操作。直观展现数据间的复杂关系，大幅度提升知识图谱的探索效率。
数据库的体系结构
数据库的体系结构 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
数据库的体系结构 1.三级模式结构 数据库的体系结构分为三级：外部级、概念级和内部级（图），这个结构称为数据库的体系结构，有时亦称为三级模式结构或数据抽象的三个级别。虽然现在DBMS的产品多种多样，在不同的操作系统下工作，但大多数系统在总的体系结构上都具有三级结构的特征。 从某个角度看到的数据特性，称为数据视图(Data View)。 外部级最接近用户，是单个用户所能看到的数据特性，单个用户使用的数据视图的描述称为外模式。概念级涉及到所有用户的数据定义，也就是全局性的数据视图，全局数据视图的描述称概念模式。内部级最接近于物理存储设备，涉及到物理数据存储的结构，物理存储数据视图的描述称为内模式。 图三级模式结构 数据库的三级模式结构是对数据的三个抽象级别。它把数据的具体组织留给DBMS去做，用户只要抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储，这样就减轻了用户使用系统的负担。 三级结构之间往往差别很大，为了实现这三个抽象级别的联系和转换，DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象(Mapping)：外模式／模式映象，模式／内模式映象。这里的模式是概念模式的简称。 数据库的三级模式结构，即数据库系统的体系结构如图所示。
图数据库系统的体系结构 2.三级结构和两级映象 （1）概念模式 概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成，还包含记录间联系、数据的完整性安全性等要求。 数据按外模式的描述提供给用户，按内模式的描述存储在磁盘中，而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间点，并使得两级中任何一级的改变都不受另一级的牵制。概念模式必须不涉及到存储结构、访问技术等细节，只有这样，概念模式才能达到物理数据独立性。概念模式简称为模式。 （2）外模式 外模式是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。外模式由若干个外部记录类型组成。 用户使用数据操纵语言(DML)语句对数据库进行操作，实际上是对外模式的外部记录进行操作。有了外模式后，程序员不必关心概念模式，只与外模式发生联系，按照外模式的结构存储和操纵数据。 （3）内模式 内模式是数据库在物理存储方面的描述，定义所有内部记录类型、索引和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节。
拉曼光谱数据库及信息查询系统
第20卷第4期光散射学报V o l120N o14 2008年12月THE J OURNAL OF LI GHT SCATTER I NG D ec12008 文章编号:1004-5929(2008)04-0359-04 拉曼光谱数据库及信息查询系统 董鹍1,王锭笙1,段云彪1,周小芳1,赵金涛4,司民真5,梁二军2,方炎3,张鹏翔1 (11昆明理工大学光电子研究所,昆明650051;21郑州大学物理系,郑州450001; 31首都师范大学物理系,北京100037;41杭州电子工业学院物理系,杭州310037; 51楚雄师范物理系,楚雄675000) 摘要:随着拉曼光谱议的不断发展,尤其是便携式拉曼光谱仪的普及,与其配套的各种拉曼数据库的建立是十分重要的。目前大多数实验室都依赖进口仪器及其相应的数据库。因此建立我国自己的拉曼数据库具有重要的意义。本文采用目前最先进的数据库软件平台,构建了大型拉曼光谱数据库。本数据库包括宝玉石及其填充物、原生矿物、毒品,农药,打印复印墨迹、化学药剂等数个子数据库,总计有数千条图谱及数据信息。可以通过中文名称、英文名称、化学式、特征峰等多种方式进行查询。系统具有智能化的信息查询模块,并且支持模糊查询。根据最强的三个特征峰值进行搜索,是其区别其他数据库的显著特点。 在特征峰搜索模式中,通过依次输入拉曼图谱中的最强特征峰值,经过几次比对和确认可以显示出满足搜索条件的图谱,最终逼近真实结果。操作人员只需经过简单的培训,使用较低硬件配置的计算机,就能够在几秒钟内根据实际测得拉曼图谱,从数据库中查找出与其匹配的信息,从而快速准确的鉴定出其构成与或所属矿物。本数据库在功能上可以不断扩展,包含的数据信息可以不断扩充。该数据库可广泛应用于公安法学,宝玉石真伪,化学分析等各种物相鉴定领域。 关键词:拉曼光谱;拉曼光谱数据库;物质鉴定 中图分类法:TP392文献标示码:A The Database of Ra m an Spectr u m and Inform ati on Searc h Syste m DOGN Kun1,WANG D i n g-sheng1,DUAN Yun-biao1,Z HOU X iao-fang1, Z HAO Ji n-tao4,SIM ing-zheng5,L I A NG Er-jun2,FANG Yang3,ZHANG Peng-x i a ng1 (11K un M ing science and technolo gy University,iamp e,K unm i n g650051,China; 21Zheng Zhou Un i v ersit y,Physics Depart m ent,Zhengzhou450001,China; 31Cap italN or m al University,Phy sics D e part m ent,Beijing100037,China; 41H ang Zhou electrical industry college,Phy sics D epart m ent,H angzhou310037,China; 51Phy sics D epart m ent of chux iong T eacher's colle g e,Chux iong675000,Ch i n a) Abst ract:W ith t h e deve l o p m ent o fRa m an spectrum equ i p m en,t especially w ith the popu larizati o n of portab l e R a m an spectrum equ i p m ent1The database w ith these equip m ent beco m es ver y i m po r-tant1No w m ost labs o f China have to i m po rt Ra m an equipm ents and database for m aboard1So it s' very i m portant to bu il d our database w hich be l o ng to China1W e use advanced database so ft w are progra mm es to bu ild The Ra m an spectru m databases1The databases have co llected nearly five 收稿日期:2007-06-30 作者简介:董鹍,昆明理工大学在读博士,E-m ai:l dongkun3000@yahoo1com1cn 通讯作者:张鹏翔1E-m ai:l pxzhang@hot m ai.l co m
数据库结构设计-模板
XXX有限公司数据库结构设计
*变化状态：A——增加，M——修改，D——删除
目录 1前言 (1) 1.1目的 (1) 1.2适用范围 (1) 1.3读者对象 (1) 2约定 (1) 3数据库概念模型设计 (1) 3.1数据实体-关系图 (1) 3.2数据实体描述 (1) 3.3实体关系描述 (2) 4数据库逻辑模型设计 (2) 4.1数据实体-关系图 (2) 4.2关系模型描述 (2) 5物理实现 (3) 5.1数据库安排 (3) 5.2保密设计 (3) 6数据库维护和备份 (3) 7附录 (3) 7.1引用文档/参考资料 (3) 7.2术语表 (3) 7.3附录一 (3) 7.4附录二 (3)
1前言 1.1目的 [说明编写此文档的目的与目标。] 1.2适用范围 [说明此文档的适用范围。] 1.3读者对象 [说明此文档的预期读者。] 2约定 [数据库中各种元素的命名约定。例如表名，字段名的命名约定。] 3数据库概念模型设计 3.1数据实体-关系图 [画出数据库实体-关系图（ER图）。] 3.2数据实体描述 [描述数据库中实体。如下： 数据实体中文名、数据库表名
3.3实体关系描述 [描述数据库中每个实体的关系。] 4数据库逻辑模型设计4.1数据实体-关系图 [画出数据库实体-关系图（ER图）。] 4.2关系模型描述 [描述数据库关系模型，如下： 数据库表名：同义词（别名）： 主键；外键；索引；约束：如下表例]
5物理实现 5.1数据库安排 [说明是否采用分布式数据库，数据库表如何分布；每个数据库服务器上建立几个数据库，其存储空间等安排；数据库表的分配方法，例如：如何创建段，或表空间。] 5.2保密设计 [用户角色划分方法，每个角色的权限。] 6数据库维护和备份 [说明数据库的维护和备份方案。] 7附录 7.1引用文档/参考资料 [本小节应完整地列出该文档所引用的所有文档（这里的文档包括内部的其他过程定义文件或者是外部的参考资料）。每个文档应标有标题、报告号（如果适用）、日期和出版单位。列出可从中获取这些参考资料的来源。这些信息可以通过引用附录或其他文档来提供。] 7.2术语表 [本小节应提供正确解释该文档所需的全部术语的定义、首字母缩写词和缩略语。这些信息可以通过引用组织或项目《术语表》来提供。] 7.3附录一 7.4附录二
数据库逻辑结构图
数据库逻辑结构图 一、实体的关系模型 1）、管理员（用户名，密码） 2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件） 4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式） 5）、日记（日期，地点，人物，事情） 6）、财务（标志，消费项目，消费时间，消费金额，剩余金额，总收入） 其中有下划线的是主键。 二、关系模型合并 1）、管理员（用户名，密码） 2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件） 4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式） 5）、日记（日期，地点，人物，事情） 6）、财务（标志，消费项目，消费时间，消费金额，剩余金额，总收入） 三、关系模型的函数依赖关系 1）、用户名——>密码 2）、（帐号，密码）——>姓名，（帐号，密码）——>年龄，（帐号，密码）——>出生日期，（帐号，密码）——>电话号码
3）、时间——>地点，时间——>事件 4）、姓名——>城市，姓名——>备注，姓名——>工作地点，姓名——>联系方式； 5）、日期——>地点，日期——>人物，日期——>事情 6）、标志——>消费时间，消费时间——>消费项目，消费时间——>消费金额，标志——>总收入，标志——>剩余金额。 其中6不是第一范式其他都是第一范式，且6为第二范式. 四、优化 1）、管理员（用户名，密码） 2）、个人（帐号，密码，姓名，年龄，出生日期，电话号码）3）、备忘录（时间，地点，事件） 4）、通讯录（姓名，城市，备注，工作地点，联系方式）5）、日记（日期，地点，人物，事情） 6）、财务（标志，消费时间，剩余金额，总收入） 消费（消费时间，消费项目，消费金额）
3.2.4红外谱图数据库.
3.2. 4. 红外谱图数据库 服务介绍： 本数据用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图，也可以根据谱图/谱峰数据检索相似的谱图，以协助进行谱图鉴定。 用户可以通过IE 浏览器显示谱图，特别提示：用户浏览器请勿禁用java applet功能，否则可能导致谱图不能正常显示。 名词与概念： 谱峰匹配 2张谱图上的2个特征峰进行比较，谱峰的数据差异（包括谱峰位置、谱峰透过率、半峰宽、峰差）均在可容许误差范围之内，则系统认为这2个谱图上的2个谱峰属于匹配关系。该误差可由用户指定。如图3.2.4.1所示，谱峰a 与谱峰1匹配，而谱峰b 和谱峰2不匹配。 12001000800600(cm-160 40 2012001000800600(cm-1 604020 图3.2.4.1 谱峰匹配示意图 相似谱图如2张谱图的特征峰都逐一匹配，或有未能匹配的谱峰也在用户指定的容许范围之内，则系统认为两张谱图彼此相似。未能匹配的谱峰越少，匹配谱
峰的数据差异越小，则谱图相似度越高。图3.2.4.2所示的2张谱图，谱峰a 与1匹配，谱峰b 与2匹配，则我们认为这2张谱图彼此相似。 12001000800600(cm-160 40 20 12001000800600(cm-1604020 图3.2.4.2 谱图相似示意图 谱图分类指谱图/化合物用途的分类，参见数据库介绍部分。同一个化合物可能具有多个红外谱图，其谱图差异也可能很大。例如乙醇的气相谱和标准谱就很不相似，谱图可见图3.2.4.32和图3.2.4.33。 3.2. 4.1 相似谱图检索——输入谱峰检索 基本原理用户输入某个谱图的特征谱峰数据，并指定命中谱图与输入的提问谱图的最低相似度、容许误差范围等参数。系统根据这些参数，先进行初步筛选，得到候选红外谱图，然后将用户的提问谱数据与数据库中的所有候选红外谱图的特征谱峰数据进行逐一比较，找到与用户提问谱图相似的谱图，并将结果按照相似度递减顺序排列供用户对照。 第一步：谱峰数据输入输入的用户提问谱图的每个特征谱峰数据都包括4项，谱峰位置、谱峰透过率、峰宽、峰差。 系统总是假定用户提问谱图采用透过率T 来表示。
3223核磁谱图数据库pdf
3.2.23 核磁谱图数据库 数据库介绍：核磁谱图数据库属上海有机所化学数据库系统的一部分，本数据库共收录两种核磁共振波谱的谱图：标准谱与特征谱。其中标准谱只有碳谱CNMR，特征谱则包括了氢谱HNMR、碳谱CNMR、氧谱ONMR、氮谱NNMR等多个类别。标准谱原则上包括了化合物的全部谱峰，特征谱则可能只有化合物的部分谱峰。 用户可通过化合物检索，也可以通过上传谱图文件，或者输入谱峰来检索。 检索方式与示例： 1)化合物检索由于数据库谱图来源不同，故所有检索都可以选择“标准谱”和“特征谱”，两种来源至少选择一种，可以全选。还可以选择谱图类型，比如CNMR、HNMR或者是任意类型。 特征谱和标准谱的差别：标准谱原则上包括了所有测量区域的谱峰，而特征谱可能包括部分或者全部谱峰。 图3.2.23.1 化合物检索核磁谱图
对每一种名称均可进行模糊检索或者精确检索。如图3.2.23.1，输入“gly%”模糊检索所有名称含有“gly”（例1），检索结果如图3.2.23.2。 关于谱图显示的特别提示： 页面的谱图需要使用java applet显示，如果页面跳出了窗口显示java 过期的信息，如图3.2.23.3所示，则点击按钮运行一次，即可正常显示谱图。 图3.2.23.3 java过期的提示(Chrome浏览器) 如果java已经更新到了最新版本，则可能跳出程序运行的安全警告窗口，请在窗口中点击运行即可。如图3.2.23.4所示。 图3.2.23.4 提示java运行的窗口 有些用户在把java更新到了1.7.10版本以后，出现“您的安全设置已阻止不可信应用程序运行”的提示，如下图： 图3.2.23.5 java安全设置里阻止本网站程序运行的窗口 对于这种情况，请用户在java控制面板中配置安全设置，该设置需要java更新到Java 7 Update 51。 ●如何打开 Java 控制面板？ Windows 8 使用搜索来查找控制面板 按 Windows 徽标键 + W以打开搜索框来搜索设置，或者将鼠标指针拖动到屏幕的右下角，然后单击搜索图标。 在搜索框中输入Java 控制面板 单击 Java 图标以打开 Java 控制面板。 Windows 7、Vista 单击开始按钮，然后单击控制面板选项。
数据库体系结构
数据库体系结构数据库如何处理一个查询 当应用程序向PostgreSQL系统提交一个查询时，一般要经过五个阶段：
联接阶段 一旦建立起来一个联接，客户端进程就可以向后端服务器进程发送查询了。查询是通过纯文本传输的，也就是说在前端不做任何分析处理。服务器分析查询，创建执行规划，执行该规划并且通过已经建立起来的联接把检索出来的记录返回给客户端。 分析阶段 解析器的功能就其目的性来说，就是检查从应用程序（客户端）发送过来的查询，核对语法并创建一个查询分析树（querytree）。 重写阶段 重写系统是一个位于分析器阶段和规划器/优化器之间的模块。它接收分析阶段来的查询树且搜索任何应用到查询树上的规则，（规则存储在系统表里）并根据给出的规则体进行转换。 重写系统的一个应用就是实现视图。当一个查询访问一个视图时（也就是说，一个虚拟表），重写系统改写用户的查询，使之成为一个访问在视图定义里给出的基本表的查询。 优化阶段 规划器/优化器的任务是创建一个优化了的执行规划。它首先合并对出现在查询里的关系进行扫描和连接所有可能的方法。这样创建的所有路径都导致相同结果，而优化器的任务就是计算每个路径的开销并且找出开销最小的那条路径。
执行阶段 接受规划器/优化器传过来地查询规划然后递归地处理它，抽取所需要的行集合。执行器就是对应于上面所提到的查询引擎中的执行处理客户端发来的请求（Executor），它是查询引擎的核心模块。 执行器实际上是一个需求－拉动地流水线机制。每次调用一个规划节点地时候，它都必须给出更多的一个行，或者汇报它已经完成行的传递。 针对不同的SQL查询类型，执行器会有不同的执行方案，而这些方案的选择是按照执行器机制进行的。
数据库逻辑结构设计
数据库逻辑结构设计 该系列计划包括5部分：完整性约束理论及应用、范式理论及应用、需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计。本文是第五部分，介绍逻辑结构设计的内容，包括E-R图向关系模型的转换、数据模型的优化、用户子模式的设计等问题。1．逻辑设计概述 概念结构是独立于任何一种数据模型的，在实际应用中，一般所用的数据库环境已经给定（如SQL Server或Oracel或MySql），本文讨论从概念结构向逻辑结构的转换问题。 由于目前使用的数据库基本上都是关系数据库，因此首先需要将E-R图转换为关系模型，然后根据具体DBMS的特点和限制转换为特定的DBMS支持下的数据模型，最后进行优化。 2．E-R图向关系模型的转换 2.1 一个例子 E-R图如何转换为关系模型呢？我们先看一个例子。 图2.1是学生和班级的E-R图，学生与班级构成多对一的联系。根据实际应用，我们可以做出这个简单例子的关系模式： 学生（学号，姓名，班级） 班级（编号，名称） “学生.班级”为外键，参照“班级.编号”取值。 这个例子我们是凭经验转换的，那么里面有什么规律呢？在2.2节，我们将这些经验总结成一些规则，以供转换使用。 2.2 转换规则 (1) 一个实体型转换为一个关系模式 一般E-R图中的一个实体转换为一个关系模式，实体的属性就是关系的属性，实体的码就是关系的码。
(2) 一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应 的关系模式合并。 图2.2是一个一对一联系的例子。根据规则（2），有三种转换方式。 联系单独作为一个关系模式 此时联系本身的属性，以及与该联系相连的实体的码均作为关系的属性，可以选择与该联系相连的任一实体的码属性作为该关系的码。结果如下： 职工（工号，姓名） 产品（产品号，产品名） 负责（工号，产品号） 其中“负责”这个关系的码可以是工号，也可以是产品号。 )与职工端合并 职工（工号，姓名，产品号） 产品（产品号，产品名） 其中“职工.产品号”为外码。 i)与产品端合并 职工（工号，姓名） 产品（产品号，产品名，负责人工号） 其中“产品.负责人工号”为外码。 (3) 一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关 系模式合并。
视频图像信息数据库总体架构分析
视频图像信息数据库总体架构分析 一、概述 视频图像信息数据库是一个提供除传统连续视频流以外的视频 图像内容信息流的存储和相应服务的新的基础设施，是一个提供除传统视频监控实时浏览、云镜控制、录像下载回放等基本功能以外的、与公安实战应用能深度结合的视频图像信息深化应用服务支撑平台。 视频图像信息数据库有广义和狭义之分，广义上的视频图像信息数据库涵盖所有用于存储视频、图像及其结构化描述信息等内容的存储系统，包括目前用于存储连续视频流的存储系统。狭义上的视频图像信息数据库指用于存储视频监控设备自动抽取或人工采集和标注 的视频片段、图像、索引、标签、视频结构化描述信息的数据库，如卡口图像和车辆通行信息、案/事件信息等。本文主要针对狭义上的视频图像信息数据库。 二、功能与性能要求 1.功能要求 （1）存储服务功能 具有视频监控设备自动采集的车辆信息、人员信息、物品信息和事件信息的存储服务功能。 具有人工采集车辆信息、人员信息、物品信息和事件信息的存储服务功能。
具有原始视频片段、原始图像、加工后的视频片段、加工后的图像及其关联的结构化描述信息等综合存储组织功能，以及以案/事件来组织相关信息的存储组织功能。 服务功能类型：写入、修改、删除、锁定（冻结）等。 （2）查询与检索服务功能 具有视频图像信息索引的实时生成功能。 具有视频图像信息的全文搜索功能，支持跨地区的视频图像信息检索。 具有根据视频图像信息对象特征属性条件组合进行检索功能。 （3）数据交换服务功能 具有与其他公安信息化系统的数据交换功能。 具有上下级之间的视频图像信息数据交换功能。 具有本地的视频图像信息读写访问服务接口功能。 具有视频图像信息数据的导出功能。 具有对写入视频图像信息数据库的信息实时数据转发功能。 （4）布控服务功能 具有对写入视频图像信息数据库的信息进行实时布控功能，具备跨区域全局布控功能：