2007-2008 火箭赛程表

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2007年10月31 星期三 10:30 2007年2008 湖人vs火箭
2007年11月1    星期四 10:00 2007年2008 爵士vs火箭
2007年11月4    星期日 8:30 2007年2008 火箭vs开拓者
2007年11月6    星期二 9:30 2007年2008 小牛vs火箭
2007年11月7    星期三 9:30 2007年2008 火箭vs马刺
2007年11月10 星期六 9:30 2007年2008 火箭vs雄鹿
2007年11月12 星期一 7:00 2007年2008 山猫vs火箭
2007年11月14 星期三 9:00 2007年2008 灰熊vs火箭
2007年11月15 星期四 10:00 2007年2008 火箭vs湖人
2007年11月17 星期六 9:00 2007年2008 马刺vs火箭
2007年11月18 星期日 9:30 2007年2008 火箭vs太阳
2007年11月22 星期四 8:30 2007年2008 火箭vs小牛
2007年11月24 星期六 9:00 2007年2008 热火vs火箭
2007年11月25 星期日 9:30 2007年2008 火箭vs掘金
2007年11月27 星期二 11:30 2007年2008 快船vs火箭
2007年11月29 星期四 10:00 2007年2008 太阳vs火箭
2007年11月30 星期五 11:30 2007年2008 勇士vs火箭
2007年12月2    星期日 11:00 2007年2008 国王vs火箭
2007年12月6    星期四 9:30 2007年2008 火箭vs灰熊
2007年12月8    星期六 8:30 2007年2008 网队vs火箭
2007年12月10 星期一 1:30 2007年2008 猛龙vs火箭
2007年12月11 星期二 8:00 2007年2008 76人vs火箭
2007年12月13日 星期四 9:00 2007年2008 火箭vs活塞
2007年12月16日 星期日 9:30 2007年2008 火箭vs小牛
2007年12月20日 星期四 9:30 2007年2008 火箭vs魔术
2007年12月21日 星期五 11:30 2007年2008 掘金vs火箭
2007年12月23日 星期日 9:30 2007年2008 公牛vs火箭
2007年12月24日 星期一 7:00 2007年2008 活塞vs火箭
2007年12月29日 星期六 9:00 2007年2008 灰熊vs火箭
2007年12月30日 星期日 9:30 2007年2008 火箭vs猛龙
2008年1月1日     星期二 8:00 2007年2008 勇士vs火箭
2008年1月3日     星期四 8:30 2007年2008 凯尔特人vs火箭
2008年1月5日     星期六 8:00 2007年2008 魔术vs火箭
2008年1月6日     星期日 9:30 2007年2008 火箭vs尼克斯
2008年1月9日     星期三 8:00 2007年2008 奇才vs火箭
2008年1月10日   星期四 8:30 2007年2008 尼克斯vs火箭
2008年1月12日   星期六 9:30 2007年2008 火箭vs森林狼
2008年1月14日   星期一 3:30 2007年2008 火箭vs黄蜂
2008年1月16日   星期三 9:30 2007年2008 火箭vs76人
2008年1月20日   星期日 9:30 2007年2008 火箭vs马刺
2008年1月22日   星期二 3:30 2007年2008 火箭vs超音速
2008年1月24日   星期四 11:00 2007年2008 超音速vs火箭
2008年1月26日   星期六 11:00 2007年2008 开拓者vs火箭
2008年1月28日   星期一 8:00 2007年2008 火箭vs爵士
2008年1月30日   星期三 9:30 2007年2008 火箭vs勇士
2008年2月2日     星期六 8:00 2007年2008 火箭vs步行者
2008年2月3日     星期日 9:30 2007年2008 火箭vs雄鹿
2008年2月5日     星期二 9:00 2007年2008 火箭vs森林狼
2008年2月8日     星期五 9:00 2007年2008 骑士vs火箭
2008年2月10日   星期日 9:30 2007年2008 鹰队vs火箭
2008年2月12日   星期二 9:30 2007年2008 开拓者vs火箭
2008年2月20日   星期三 8:00 2007年2008 火箭vs骑士
2008年2月22日   星期五 9:00 2007年2008 热火vs火箭
2008年2月23日   星期六 9:00 2007年2008 火箭vs黄蜂
2008年2月25日   星期一 9:00 2007年2008 公牛vs火箭
2008年2月27日   星期三 9:30 2007年2008 奇才vs火箭
2008年3月1日     星期六 9:30 2007年2008 灰熊vs火箭
2008年3月3日     星期一 9:00 2007年2008 掘金vs火箭
2008年3月6日     星期四 9:30 2007年2008 步行者vs火箭
2008年3月7日     星期五 10:30 2007年2008 火箭vs小牛
2008年3月9日     星期日 9:30 2007年2008 黄蜂vs火箭
2008年3月11日   星期二 8:30 2007年2008 网队vs火箭
2008年3月13日   星期四 7:00 2007年2008 火箭vs鹰队
2008年3月15日   星期六 8:30 2007年2008 山猫vs火箭
2008年3月17日   星期一 7:00 2007年2008 湖人vs火箭
2008年3月19日   星期三 8:30 2007年2008 凯尔特人vs火箭
2008年3月20日   星期四 8:00 2007年2008 火箭vs黄蜂
2008年3月22日   星期六 10:30 2007年2008 火箭vs勇士
2008年3月23日   星期日 10:00 2007年2008 火箭vs太阳
2008年3月25日   星期二 8:30 2007年2008 国王vs火箭
2008年3月27日   星期四 8:30 2007年2008 森林狼vs火箭
2008年3月31日   星期一 1:00 2007年2008 火箭vs马刺
2008年4月2日     星期三 10:00 2007年2008 火箭vs国王
2008年4月4日     星期五 10:30 2007年2008 火箭vs开拓者
2008年4月5日     星期六 10:30 2007年2008 火箭vs超音速
2008年4月7日     星期一 9:30 2007年2008 火箭vs快船
2008年4月9日     星期三 8:30 2007年2008 超音速vs火箭
2008年4月12日   星期六 8:30 2007年2008 太阳vs火箭
2008年4月14日   星期一 9:00 2007年2008 火箭vs掘金
2008年4月15日   星期二 9:00 2007年2008 火箭vs爵士
2008年4月17日   星期四 8:30 2007年2008 快船vs火箭

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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