众文网1.电子信息工程论文 要完整的
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电子信息技术的新进展
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范文： 电子信息技术的新进展
二十一世纪是信息化的世纪，电子信息技术的发展将奠定信息化的技术基础，IT行业的发展将为电子信息技术进入市场开辟无限广阔的前景。
一、电子信息技术简要回顾
20世纪下半叶，电子信息技术经历了发现、发展、走向辉煌的历史。在这五十年中，取得的主要里程碑的成就是：
计算机技术（包括计算机系统、网络）：1944年冯.诺依曼提出程序存储和顺序计算的概念；1946年第一台电子计算机ENIAC诞生；1948年Bell Lab发明了二极管；1954年年第一台晶体管计算机诞生；1958年Firchrd公司的诺宜斯发明了第一块集成电路，1965年在该公司的摩尔发表了“摩尔定律”，从此计算机技术以加速度发展，这个加速度就是“摩尔定律”；1968年摩尔、诺宜斯和管理能手格罗夫创立Intel公司，Intel成为现代计算机的主流。
通信技术：1837年莫尔斯发明电报，1876年贝尔发明电话，建立了常规通信工具；1948年，维纳、香农提出信息论、控制论、系统论的基础，信息、频谱、时分、频分等概念导致微波多路通信成为50年代主体通信技术，以及后来60年代后期开始的卫星通信也是微波通信为基础的；1958年集成电路的出现，把布尔代数的基本原理、数字集成电路、数字信号处理结合在一起，数字通信开始出现，到80年代后期成为通讯形式的主流；70年代后期，由于激光技术和激光器件的发展，以及光导纤维材料的进步，光通信以其高于电磁波10E4倍的频率带来的大容量带宽，低成本和抗干扰成为通信介质的主流，1.3微米的低色散窗和1.55微米的底损耗窗成为通信的主要窗口。
目录：
一、电子信息技术简要回顾
二、电子信息技术之展望
三、欧洲诺基亚手机用户可下载电影图片
四、世界最小芯片
五、惠普公司推出无线打印系列软件
六、可防电脑信息泄漏的软件问世
七、利用声音在网上检索信息
。。。..以上内容均摘自
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6.求一份 电子信息工程毕业实践报告
电子信息工程毕业实践报告实践”是件听起来轻松，实则却“蕴味”十足，甚至意义深刻的事。
实践能使你已成的“惯性”和被特定环境“保护”的生活重新增添一些色彩，确切地说，这是一个“过程”，过程中夹杂着忙与快乐。“万事开头难”这话一点儿也不假，虽然我参与实践的时间不长，但求职之路的艰辛和求到职之后的茫然让我感叹市场竞争的激烈，在超市工作的生活实践让我感悟到了生活的艰辛。
就目前的超市数据库的管理，我想谈谈其关联规则。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注。
我们可以利用数据挖掘技术从海量数据中发现有用信息，帮助商家了解客户以往的需求趋势，并预测未来，从而给商家带来巨大的利润。在数据挖掘领域，采用关联规则在大型事务数据库中进行数据挖掘是一个重要的研究内容。
关联规则是美国IBM Almaden Research Center的Rabesh Agrawal等人于1993年首先提出的KDD研究中的一个重要课题。关联规则挖掘的一般对象是事务数据库，这种数据库的主要应用在零售业，比如超级市场的销售管理。
关联规则就是发现事务数据库中不同商品（项）（Item，指事务中的内容，比如，面包、牛奶等都是项目）之间是否存在某种关联关系。通过这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。
发现这样的规则可以应用于商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。2关联规则描述目前关联规则挖掘主要考虑支持度和置信度两个阈值。
设X是项集，T是数据库DB中的任意一个记录。X的支持度是指支持X的记录数与全体记录数的比，Support(X)=|{T| T X,T∈DB}|/|DB|。
蕴涵关系X==>Y在数据库DB中的置信度是指同时支持X和Y的记录数与支持X的记录数之比，即：Confidence(X==>Y)=|{T| T XY,T∈DB}|/|{T| TX,T∈DB}| 支持度可理解为在DB中随机抽取一个记录，该记录同时支持X和Y的概率。置信度可理解为在支持X的记录全体中随机取一个记录，该记录支持Y的概率。
3发现关联规则的操作步骤目前，由于条码技术的发展，顾客在超市中购买商品的信息可以很方便的被存放在数据库中，针对数据库中大量的数据，我们如何发现它们之间存在的关联是本文主要讨论的问题。关联规则的挖掘问题就是在超市事务数据库DB中找出具有用户给定的最小支持度和最小置信度的关联规则。
关联规则的挖掘对市场调节和争取顾客方面的应用是极有价值的。因此，有必要采用快速算法从超市事务数据库中挖掘关联规则。
由超市事务数据库发现关联规则挖掘可以分以下两步完成：1）找出超市事务数据库DB中所有大于等于用户指定最小支持度的项目集，具有最小支持度的项目集称为频繁项集。2）利用频繁项集生成所期望的关联规则，即这些规则必须满足最小支持度min_supp和最小置信度min_conf。
事实上，第一步的任务是迅速高效地找出超市事务数据库DB中全部频繁项集，数据挖掘所面临的最大的挑战是计算效率问题，解决这一问题的途径是产生高效的数据挖掘算法，但从超市事务数据库中产生频繁项集即费时又占用空间，所以说第一步是关联规则挖掘的核心问题，是衡量关联规则挖掘算法的标准。当找到所有的频繁项集后，相应的关联规则将很容易生成，目前大多数的关联规则挖掘算法研究是针对第一步而提出的，本文重点讨论第一个问题。
4由超市事务数据库发现关联规则的总体设计在现有的不少关联规则发现算法中，最著名的仍然是R.Agrawal本人在他们自己的AIS算法基础上于1994年提出的Apriori算法，Apriori算法的基本思想是：利用“频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的”这一定理对事务数据库进行多遍扫描。众所周知，对数据库的扫描伴随繁重的磁盘I/O任务，Apriori算法中，扫描次数较多，这样就大大限制了挖掘算法的速度。
因此，在实际的应用中，减少对事务数据库的扫描次数，有效地减少数据的吞吐，将会有效提高算法的效率。为了高效率的由超市事务数据库中发现关联规则，本系统在Apriori算法的基础上采用基于划分的算法。
该算法只对事务数据库DB扫描两次，大大减少了I/O操作，从而提高了算法的效率。通过划分方法进行数据挖掘的过程如下图所示：本系统的总体设计包含三部分：（1） 在服务器端第一次扫描超市事务数据库中的表，按照超市事务数据库中不同项集的数量，以及兼顾客户端计算机硬件配置，对其进行数据分块，分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存。
（2） 在各个客户端计算机上，利用并行技术分别访问服务器上的数据分块，求出各数据分块所对应的局部频繁项集，并将所求局部频繁项集存入服务器的一个指定表中。（3） 在服务器端，汇总各个分块数据生成的局部频繁项集，第二次扫描超市事务数据库中的总表，最终生成全局频繁项集。
系统的总体设计可以如下图2 应用程序总体设计所示。一旦由超市事务数据库DB中的事务找出频繁项集，由它们产生强关联规则是直截了当的。
所谓的强关联规则是指满足最小支持度和最小置信度的规则。5结论随着计算机硬件的降价，利用并行处理的思想，划分的。
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