两事件的时间

associative learning

联合型学习

2.联合型学习 联合型学习(associative learning)是在时间上很接近的两个事件重复地发生,最后在脑内逐渐形成联系,如条件反射的建立和消退. 巴甫洛夫把反射分为非条件反射(unconditioned reflex)和条件反射(conditioned reflex)两类.

Coefficient of determination

决定系数

r的平方称为决定系数(coefficient of determination)生存时间(survival time)是任何两个有联系事件之间的时间间隔,常用符号t表示. 狭义的生存时间是指患某种疾病的病人从发病到死亡所经历的时间跨度,广义的生存时间可定义为从某种起始事件到终点事件所经历的时间跨度.

consecutive

连续

罗兰•巴特指出事件的序中存在六种关系:1、连续(consecutive)关系,即指时间上的前后顺序. 2、因果(consequential)关系,指一个事件决定另一个事件. 这两种关系难能确然断开,因为连续关系中常隐含着因果关系. 而因果关系又往往可见出其时间之联系.

dragging

拖

时间序列: 1、拖(dragging)是通过调用源控件的DoDragDrop方法来初始化的,DoDragDrop有两个参数 data,指定将要传送的数据 allowedEffects,指定允许进行的操作(复制或移动)这样自动创建了一个新的Dataobject对象 2、接下来就依次激发了GiveFeedBack事件.

imaging

想象

可以作为"来源"的信息有两类:一类被称为外部来源,即事件的外部特征,通常包括知觉信息(如声音、颜色、呈现的感觉通道等)、空间位置、时间序列等;另一类被称为内部来源,即编码和存贮期间个人内部所进行的认知操作,通常包括想象(imaging)、计划(plann

Poisson distribution

泊松分布

泊松分布(Poisson distribution)常被用来处理某一事件在某段特定时间区域内发生的次数. 例如:30分钟到达车站的车辆数或一段10km的高速路有3处待修等随机变量. 我们对这种随机变量所下的定义是:若某个离散型随机变量能够满足两个假设,

scheduled

排定的

当此队列管理的定时器到期时,先前排定的(scheduled)事件处理器的handle_timeout方法被调用. 有两个参数被传递给该方法:(1)当前时间和(2)void *异步完成令牌(ACT)[9],当事件处理器最初被排定时,此令牌也作为参数被传递给schedule_timer.

cladogram

进化分枝图

表型分枝图(phenogram)和进化分枝图(cladogram)两个术语已用于表示分别根据表型性的和遗传性的关系所建立的关系树. 进化分枝图可以显示事件或类群间的进化时间,而表型分枝图则不需要时间概念. 文献中,更多地是使用"系统进化树"一词来表示进化的途径,

dendrogram

树状图

这两种关系可用于系统进化树(phylogenetictree)或树状图(dendrogram)来表示. 表型分枝图(phenogram)和进化分枝图(cladogram)两个术语已用于表示分别根据表型性的和遗传性的关系所建立的关系树. 进化分枝图可以显示事件或类群间的进化时间,

Outages

中断

然而,Amazon Web Services和Google的App Engine都发生服务中断(outages)事件,给上述概念大泼冷水. 即使服务中断时间为时短暂,但外界对这些基础设施提供者的期待很高. 今年发生突槌事件的Web服务与应用程序还包括Twitter (一再发生)、Gmail (发生两次)、Facebook和 Netflix.

Greco-Latin square：希腊拉丁方格

Granduation of curve 曲线递合 | Greco-Latin square 希腊拉丁方格 | Grand lot 大批

cunningham：帆前角下拉索

斜拉器:kicking strap | 帆前角下拉索:cunningham | 调整索:outhaul