申请人信息表

申请人信息表（精选6篇）

申请人信息表 篇1

客户姓名：

刘晓焕 填写时间：2011 年 年 8 曰 曰 5

填写者必读：此信息搜集表在留学申请咨询服务中处于重要的资源收集整理的位置，请务必重视。

搜集表填写 要求：请详细回答每一个问题，无字数限制，无表达模式限制，只要您能够借助回答问题的机会将这个问题进行真正深入的思考，并用文字将您思考的结果表达出来，即为成功的回答。所提供的素材越具体越详实, 越能保证所得到的 PS 的质量。

在填写时，请不要受预留空间的限制，而应根据实际内容需要予以扩充。． 为什么选择这个专业大方向，您对其具有哪些特别喜爱、着迷之处？这个专业对现实生活的意义？你觉得你的性格、个人能力为什么适合学这个专业？（专业认识）

提示：该段内容着重写学生对专业的兴趣，例如家庭的影响，童年的经历，学习过程，某一件特殊事件的启发，以及对专业的简单认识。． 有无相关的工作或实践、实习经历；结果如何，有何成就，从中有什么样的收获？在相关领域内荣获过什么奖励/发表过什么样的论文？有何感想？． 家庭的相关背景如何？（和专业相关的家庭背景。比如：是否有亲属从事相关领域的工作）． 让您最终决定选择出国读书的原因是什么？您认为您还有哪些潜质可通过留学生涯而在将来获得发挥？您认为你有哪些不足之处？（请紧紧围绕你的专业展开）． 你对自己专业在国外学校的设置情况有怎样的了解？对于想要申请的学校有怎样的了解。您已经有明确的专业研究方向了吗？大学期间的学习表现如何，排名多少？． 您在学习或工作中曾遇到过哪些重大的困难与挫折，以及严峻的挑战？您是以何种精神及方法战胜和克服它们的？您从中获得的启迪是什么？注意一定要写出具体发现问题解决问题的点。． 您准备在完成留学学习课程之后进入什么样的新的生活或者工作状态了，这是您留学的主要的目标吗？您对未来的长远规划是怎么样的？您希望自己在多长时间内达到这些目标。． 请将 PS 的逻辑思路及主线定位（文章骨架）进行说明.例如:本文以时间为逻辑思路,将的研究成长经历做为主线加以阐述和说明等

*为了确保 PS 的精确性，请尽量对上述提纲中所出现的人名、学校名称、课程名称，专业（系）名称、单位名称等专有名词提供英文译名

1． ． 您学校的英文名称是：Capital Institute of Physical Education 2 2． ． 您系的英文名称是：Management and Journalism

Department3． ． 您专业的英文名称是：

Journalism4． ． 您单位的英文名称是：5． ． 您 PS 素材中出现的关键性人名，请中英对照，超过三个的请自己补充 1)2)3)6 6． ． 您 PS 素材中出现的关键性课程名称，请中英对照，超过三个的请自己补充 1)2)3)7 7． ． 您 PS 素材中出现的关键性专业术语，请中英对照，超过三个的请自己补充 1)2)3)8 8． ． 其他您认为重要的专有名词，若篇幅不够，请自己补充 1)

申请人信息表 篇2

关联规则由Agrawal 等人提出[1,2],其挖掘算法的设计可以分解为2 个子问题:(1) 找到所有支持度大于最小支持度的项集,这些项集称为频繁项集;(2) 使用第(1)步找到的频繁项集产生满足最小置信度规则。发现频繁项集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤,在众多频繁项目集的算法研究中,以Agrawal 等人提出的Apriori 算法最为著名。其后的数据挖掘算法[3,4,5]大多建立在Apriori 算法基础之上。上述算法中,计算项目集的支持数是发现频繁项目集中最耗时的工作,因此,目前关联规则的发现算法主要研究如何快速有效地提取频繁项目集,其焦点为:(1) 能对项目集进行充分的剪枝,尽量最小化有用的项目集;(2) 尽量少地扫描交易数据库T,从而提高算法的效率。本文论述了一种基于信息表和差集的技术的关联规则挖掘算法,其能快速地挖掘稠密的长模式频繁项集且仅需扫描数据库一次。

1定义

1.1垂直和水平数据格式

Apriori和FP增长方法都从TID项集格式(即{TID:itemset})的事务集挖掘频繁模式,其中TID是事务标示符,而itemset是事务TID中购买的商品集。这种数据格式称作水平数据格式。另外数据也可以用项-TID集格式(即{item:TID_set})其中item是项的名称,而TID_set是包含item的事务的标识符的集合。这种格式称作垂直数据格式。

例如,对于AllElectronics某分店的事务数据D的水平数据格式,扫描一次该数据集变换所得垂直数据格式如表1所示。

1.2信息表

对于给定的事务数据库D,其有唯一对应的二维信息表U=(T×I)={0,1}。对于D中垂直数据的每一条记录(Ii:Ti1,Ti2,…)都对应于信息表的一行,若项目Ii在Ti1中出现,则U(Ti1,Ii)取值为1,否则为0。例如对于表1所示的AllElectronics某分店的垂直数据格式,则其对应的信息表如表2所示。

1.3差集

在基于垂直数据格式求频繁项时,通常是通过对每对单个频繁K项的TID集取交集而得到候选频繁(K+1)项H,其支持度不需要扫描数据库来确定。这是因为每个K项集的TID集携带了计算该支持度所需的完整信息。若|H|(|H|表示H中TID的个数)大于或等于最小支持计数mis_sup,则H为频繁(K+1)项集。这样在挖掘频繁项集的过程中,只需在求频繁1项集时扫描数据库一次。但是,TID集可能很长,需要大量空间,同时求长集合的交也需要大量计算时间。为了降低存储TID集合的开销以及求交的开销,可以采用一种差集的技术。差集(difset):记录(k+1)项集与一个对应得k项集的TID集之差,用difset表示。如difset({I1,I2},{I1})={I1}-{I1,I2}={T5,T7}。这样不必记录求{I1,I2}时构成{I1}和{I2}交集的4个TID即{T1,T4,T8,T9}。

2算法及实例

2.1算法

算法基于信息表和差集技术,其基本原理遵循如下三条性质:

性质1 任何一频繁k+1项集其所有k项集一定是频繁的,依据此性质在在求候选频繁k+1项集时可以大大减少候选频繁k+1项集以及由此而计算其与某一频繁k项集之间差集的时间开销。

性质2 任何一候选频繁k+1项集lk+1其支持计数sup(lk+1)依据如下公式:sup(lk+1)=sup(lk)-|difset(lk+1, lk)| ,其中lk+1⊃ lk,|difset(lk+1, lk)|为差集中元素的个数。

性质3 任何频繁k项集lk及其候选频繁k+1项集lk+1之间的差集difset(lk+1, lk)=dif(I1,Ik+1)∩dif(I2,Ik+1) ∩…∩dif(Ik,Ik+1),其中Ii为如表2信息表中的IID。

本算法分4步:

第1步 扫描事务数据库计算得到频繁1项集L1,并转换得到其对应的垂直数据格式,从而得到频繁1项集对应的信息表(如D→表1→表2所示),计算并存储所有可能的候选频繁2项集和对应的频繁1项集之间的差集。

第2步 利用性质1(其中k=1),从频繁1项集出发,根据性质1,寻找候选频繁2项集。

第3步(剪枝) 利用性质3和性质2,计算各候选频繁k+1项集的支持计数并保留满足支持计数≥mincount的候选频繁k+1项集lk+1,将lk+1并入Lk+1。

第4步 变化k增1,重复第2步,第3步,直到没有满足第2步中根据性质1得到的候选频繁项集为止。

具体如下所述:

2.2实例

例如,对于表1所示的事务数据库,假设最小支持计数为2。

第1步 频繁1项集为(IID:支持计数):I1:6,I2:7,I3:6,I4:2,I5:2,得到表2所示的信息表。并计算各候选频繁2项集和对应的频繁1项集之间的差集如下:

第2步 候选频繁2项集有:

{I1,I2},{I1,I3},{I1,I4},{I1,I5},{I2,I3},{I2,I4},{I2,I5},{I3,I4},{I3,I5},{I4,I5}。

第3步 |{I1}|- |difset({I1,I2},{I1})|=6-2=4≥2,将{I1,I2}:4并入频繁2项集L2,其余同理,则L2={{I1,I2}:4,{I1,I3}:4,{I1,I5}2,{I2,I3}:4,{I2,I4}:2,{I2,I5}:2}。

第4步 重复2,3步,候选频繁3项集有{I1,I2,I3},{I1,I2,I4},{I1,I2,I5},则:

3实验及性能分析

为验证该算法,文本以SQL Server 2000系统的NorthWind数据库中的产品销售数据进行模拟实验,以Order Details 表中的记录作为模拟数据,将Order Detail表中的 OrderID 和 ProductID 字段作为TID 和 IID,总共2155 条记录,TID数为830(共发生交易830次),IID数为77(交易涉及商品总数77种),采用JDBC[6]+SQL SERVER 2000为实验环境对该算法与AprioriTID算法在各性能上进行了分析比较:

3.1时间复杂度分析

算法AprioriTid 是利用Lk-1·Lk-1来产生候选集Ck,当Lk-1·很大时,得到的Ck会非常大,无论怎样剪枝优化,效率都不会得到很大提高,时间复杂度为O(n2)。之后扫描C′k中的事务,并计算Ck中每个候选项目集的支持度,找出其支持度不小于最小支持度的频繁项目集Lk ,时间复杂度为O(mn)=O(n2)。依此类推,随着C′k中的事务及Lk-1的减少,时间复杂度随之降低。

而基于信息表和差集的算法在产生候选频繁k+1项集时利用了性质1,产生的候选频繁项集会大大减少,虽然其时间复杂度为O(n2)(n为频繁k项集的项目数),而在计算其支持度时,不需要重新扫描事务数据库,只需要利用性质2和性质3,就可得到该候选频繁项目集的支持度,而其时间复杂度只不过为O(k)。

3.2最小支持度与频繁集的数目之间的关系

测试最小支持度对频繁项目集的数目的影响,分别取不同的最小支持度:0.003,0.004,0.008,0.01,0.03,0.05。图1表明,频繁项目集的数目随着最小支持度的增加而减少。

3.3最小支持度与运行时间,存储空间之间的关系

取不同的最小支持度,比较了aprioriTID算法与本算法在时间开销与内存占用情况:

1) 系统的时间开销随着最小支持度的增加而减少,因为最小支持度越大,产生的候选频繁项目集越少,计算差集的时间开销越少。从图2可以看出,最小支持度为0.003向0.004过度时有明显差别。

2) 两种算法在运行时间上,本算法在时间的降低上非常明显。从图2可以看出:以最小支持度0.003和0.005为例,当最小支持度为0.003时aprioriTID要花费60s左右,而本算法只有30s左右,当最小支持度为0.005时,aprioriTID要花费30s左右,而本算法已降为6s左右。

3) 两种算法的内存开销:实验表明aprioriTID算法内存平均开销在8200KB左右,随着支持度的增加,内存占有稍有减少,递减量在200KB左后,内存开销比较稳定。而本算法内存开销最大为12MB左右,但本算法随着支持度的增加,内存占有会有明显的减少,递减量最开始在2MB左右,当支持度超过0.006后,递减量在1MB左右,其主要原因在于最小支持度小于0.006时,各频繁k项集会绝对骤减,而当超过0.006后各频繁k项集会稳定在一定的数量上,从图1也可以看出。

4结束语

关联规则挖掘问题分为 2 个子问题:发现频繁项集和生成关联规则,其中发现频繁项集是关联规则挖掘的关键。本文提出了一种基于信息表和差集的算法,能较为快捷地求解频繁项目集,由于采用了差集技术来求解支持度,降低了时间复杂度,最后与 AprioriTid 进行性能比较,实验证明了该算法是有效的。

参考文献

[1]AGRAWAL R,SRIKANT R.Fast Algorithms for Mining Association Rulesin Large Database[R].IBM Almaden Research Center,Technical-Report:FJ9839,1994.

[2]HAN J,KAMBER M.Data Mining:Concepts and Techniques[M].Bei-jing:High Education Press,2001.

[3]AGRAWAL R,IMIELINSKI T,SWAMI A.Mining Association RulesBe-tween Sets of Items in Large Databases[C]//Proceedings of theACM SIGMOD Conference on Management of Data.[S.l.]:ACMPress,1993.

[4]Fan Ming,Meng Xiaofeng.Data Mining:Concepts andTechniques[M].Bei-jing:Mechanical Industrial Press,2001.

[5]AGRAWAL R,SRIKANT R.Fast Algorithm for Mining AssociationRules[C]//Proceedings of the20th International Conference onVLDB.Santiago:[s.n.],1994.

信息核对签字表巧制作 篇3

1. 粮草先行——Excel转DBF

由于学生的个人信息都存在Excel电子表格中，用Visual FoxPro报表直接调用不会被认可，所以还需要把Excel电子表格的XLS格式转换成DBF格式。怎么转换呢？那还得视你安装的Excel版本而定。

如果电脑中安装的是Excel 2003就简单了，只需要选择“文件→另存为”菜单，在保存窗口的类型处选择DBF格式的类型文件就可以了，并且Excel工作表中的第1行的字段名将作为生成的DBF的字段名，省了自己手动更改。

如果电脑中安装的是Excel 2013，可就没这个功能了，那怎么办呢？可运行Visual FoxPro后，选择“文件→导入”菜单导入Excel表格，但这种方法在导入前要记得把Excel表中第1行表示字段名的行删除，否则生成的DBF表会把它当成一条记录来处理，且生成的DBF的字段名是Excel表中对应的A、B、C等列名，所以不是版本越高就越好。

无论哪种方法生成的DBF文件，还需要用Visual FoxPro打开后，选择“显示→表设计器”菜单，要将表示“身份证号”的那个字段的长度设置为18（图1）。

2. 重中之重——设置报表模板

不要以为没接触过Visual FoxPro就不知所措了，其实用它来制作报表模板也挺简单。建立报表模板，我们可以采用三步走“战略”。

第一步：新建报表加载数据源

再“神”的报表也得有数据的支持。运行Visual FoxPro 9.0新建一个报表后要对其加载数据。在报表设计器窗口右击选择“数据环境”菜单，在数据环境设计器窗口再右击选择“添加”菜单，选择我们先前生成的DBF文件（图2）。

第二步：设置报表页面

使用多大的纸、一张纸要打印多少条学生信息，这都得提前进行设置。在报表编辑窗口，先选择“报表→属性”菜单对报表进行页面的设置。在报表属性窗口的“页面”标签下，笔者根据需要将分栏栏数设置为5，宽度为4厘米，纸型为A4。由于签字表每页都需要一个页标头用来显示“学生高考信息核对签字表”标题，可用鼠标拖动页标头来进行高度调整。主要信息放在细节处，也要用鼠标拖动细节来进行高度的调整。列标头、列注脚、页注脚等都用不到，所以要将它们的高度尽量缩为最小（图3）。

第三步：报表控件显神威

数据环境、页面设置完成后，就该报表控件“大显神威”了。在窗口中调出报表控件工具栏，选择“标签”控件后在页标头空白处单击并输入标题，单击输入的标题，用“格式→字体”设置字体。

接下来最关键的操作还是在细节中添加控件。点击“图片/OLE绑定控件”，在细节空白处合适位置画出控件，在随后弹出的属性窗口“普通”标签上，控件源类型选择“表达式或变量名”，控件源处输入“'d：＼photo＼'+身份证号+'.jpg'”（因为以身份证号命名且文件名类型为JPG的学生照片都存放在D盘下的photo文件夹中，且由于身份证号为字段名是不断变化的，所以才这样输入），“如果源和框架大小不同”处选择“缩放内容，保持形状”，在“打印”标签的“仅当下面的表达式为真时打印”处输入“file（'d：＼photo＼'+身份证号+'.jpg'）”。切换到数据环境设计器界面，将班级、姓名、性别、身份证号等字段名拖入到细节合适位置。接着，再利用“标签”控件在细节合适位置输入“核对签字”，并利用“线条”控件划出签字位置。

3. 成果取得——报表打印输出

上述设置完成后，要实现按班打印，还得在报表窗口右击选择“数据分组”菜单，在弹出窗口的“数据分组”标签上单击“添加”按钮，在表达式窗口输入“班级”并确定。在“组开始于”处选择“新页”（图5）。

申请人信息表 篇4

一、表头信息

接受申请党组织名称：填写具体到党支部。

采集时间：填写填表时间。

二、人员基本情况★

姓名：填写该党员身份证上的姓名（正在使用的姓名）。

曾用名：填写该党员在公安户籍管理部门登记注册、人事档案中记载的、曾经使用的姓名。籍贯

户口所在地

出生地

家庭出身：填写该党员取得独立经济地位前供给该党员经济来源的父母或其他抚养人的社会职业或社会地位。

出生日期：填写该党员在公安户籍管理部门登记注册、在人事档案中记载的并经组织、干部、人事部门确认的出生年月日（无法确定日的统一填写为01日，下同）。

个人身份 民主党派：指党员加入中国共产党之前参加的民主党派（现在仍为该党派党员的才需填写）。婚姻状况学历（全日制）：填写该党员在国家教育行政部门认可的在国内、外各类教育机构接受全日制教育并取得有关证书的学习经历，有多个学历的应填写最高学历。

学位（全日制）：填写党员完成学历教育后取得的最高学位名称。

毕业院校专业（全日制）：填写党员取得全日制学历所在的学校，全日制教育所修专业的名称。学历（在职）：填写该党员在国家教育行政部门认可的在国内、外各类教育机构接受正式教育并取得有关证书的在职（非脱产）学习经历，有多个学历的应填写最高学历。

学位（在职）：填写党员完成在职学历教育中取得的最高学位名称。

毕业院校专业（在职）：填写党员取得在职学历所在的学校，在职教育所修专业的名称。工作时间：填写党员经组织、干部、人事、劳动部门审定的参加工作的起始年月日。

工作单位：填写党员所在的工作单位（一般是所在党组织与党员工作单位不同时才需填写，流入党员则填写流入前的原工作单位）。

单位属性所属行业行政级别技术职称：填写党员具有的专业技术职务资格名称。

一线情况：如党员在生产工作一线的填写。例如：教师为“教学第一线”，工人为“生产第一线”、机关中层以下干部为“机关第一线”等。

三、入党申请人员情况★

入党申请时间：填写党员第一次向党组织递交入党申请书的时间。

入党申请次数：填写该人向党组织递交入党申请书提出入党申请的次数。

发展类型：填写党组织发展该入党申请人入党所处的阶段，分入党申请人员、入党积极分子、计划发展对象三类。

政治面貌：根据实际情况来填写。

加入时间

确定为积极分子时间：如该申请人已被确定为入党积极分子，则必须填写确定的时间。

确定为发展对象时间：如该申请人已被确定为计划发展对象，则必须填写确定的时间。

四、家庭成员及社会关系、工作简历、通讯地址

姓名：填写该家庭成员或社会关系人的姓名。

个人身份

与本人关系：填写该家庭成员或社会关系人与该党员的关系。

关系类别：填写该家庭成员或社会关系人与该党员的关系是家庭关系或者社会关系。

工作单位及职务：填写该家庭成员或社会关系人的工作单位和职务。

注：

1、标★号的项目为必须上机的项目。

申请人信息表 篇5

（有邀请单位抬头及地址、电话的信笺）

申

请

报

告

广州市对外贸易经济合作局：

本单位因……需要，需请XXX国ＸＸＸ公司XXX（被邀请人姓名），护照号：XXX，职务…….，来我司洽谈（或考察）XXX（需具体）业务。访问时间从X年X月X日至X年X月X日, 现申请办理《被授权单位签证邀请函》。

来华目的：（内容应包括客户来华所从事的具体业务内容，如涉及商品名称等）

本单位声明：被邀请人在华（穗）期间将严格遵守中华人民共和国有关法律、法规，签证期满将如期离境, 被邀请人离境后本单位将及时反馈其离境记录，如不及时反馈被邀请人的抵、离境记录，本单位愿意接受外经贸局停止受理本单位申办《被授权单位邀请函》业务的处理决定。

本单位声明：本单位所提交的申请材料真实、准确、有效（复印件与原件一致）。

上述陈述如有不实，本单位将负相关法律及经济责任。

本单位接待人：

联系电话（办公和手机号）： 在国内的具体行程安排：

申请单位（章）

申请人信息表 篇6

1 系统拓扑结构

用电信息采集系统拓扑结构如图1所示。

智能电能表中的ONU光纤通信模块通过无源分光器上联中心OLT设备, 通过OLT设备接入大连供电公司局域网, 组成EPON用电信息采集网络系统, 整个网络采用光纤通信。智能电能表与ONU光纤通信模块之间使用UART接口通信, 外部使用EPON光纤接口上联至OLT设备, 采用标准的TCP/IP数据协议进行登录和用电信息采集。

2 系统实现及原理

用电信息采集系统建设是智能电网建设的重要组成部分, 现场安装具有光通信模块的智能电能表 (光纤表) , 采用高性能点对多点、高稳定性、高带宽、可管理的EPON方式实现光纤到户的用电信息采集业务。

采用EPON实现远程通信技术分析:点到多点通信由用电信息采集系统终端数量和分布的特点决定, 符合EPON星型网络结构, 各终端之间无需信息交互。1.25G带宽资源丰富、光纤传输稳定可靠。网络扩展性好, 扩展不影响整网架构。

现有远程通信ONU模块分为集中器ONU模块:P100C;采集器及单相电能表ONU模块:P100A;专变采集终端III型:P100K等。大连试点在单相电能表中使用P100A远程通信模块实现EPON系统的搭建, 完成对单相电能表的用电信息采集业务。

用电信息采集业务中把相关电能表数据使用标准645协议封装, ONU模块需要开发嵌入645相关电能表数据协议, 并使用376.1协议实现与上行网络主站服务器交互数据, 从而实现对电能表用电信息采集业务。

3 系统功能

3.1 远程抄表功能

系统可以按抄表例日抄表, 并可通过接口将抄回的数据传到电力营销管理信息系统进行电费计算发行;系统可以进行实时抄表, 根据抄回的数据判断现场电能表是否出现故障、用户用电是否有异常。

3.2 远程控制功能

系统可以实现远程控制功能, 当用户购电余额为零时发出跳闸指令实施远程停电, 当用户重新购电后系统发出合闸指令远程送电, 从而达到防止欠费的目的。

3.3 防窃电功能

系统具有电能表参数远程回读功能, 如回读参数与控制中心保存的设置参数不符, 系统则报警, 可以发现非法修改电能表参数进行窃电的非法行为。当现场多功能电能表出现失压、失流、错误接线等故障时可自动上报到控制中心, 用电检查人员可以根据电能表上报的信息判断用户是否有窃电嫌疑, 并可及时到现场进行检查。系统的这种功能可以有效地防止窃电行为。

3.4 线损分析功能

系统可以根据采集的关口考核表、配电考核表以及其所带的子表数据进行线损计算分析。

3.5 负荷管理功能

系统可以采集考核表、用户表的电压、电流、功率、电量等数据, 应用于负荷分析管理。

根据电流数据, 绘制负荷曲线, 监测用电负荷变化情况;根据功率数据, 对超负荷用电的用户进行控制。通过控制中心向现场智能电能表发出跳闸指令, 由智能电能表输出跳闸信号进行跳闸操作。根据电压数据, 计算电压合格率。

4 预期经济效益

4.1 直接经济效益

采用远程抄表, 可节省大量抄表员的人力费用;可对现场电能表运行状况进行在线监测, 可以有效防止窃电行为, 减少电量的不明损失;可采集现场负荷数据, 可以适时调整负荷, 使变压器处于经济运行状态, 有效降低设备损耗。

4.2 间接经济效益和社会效益

该系统从现场采集大量数据, 使线损分析更加准确, 可通过采取调整运行方式等有效措施大面积降低线损;由于可获得现场负荷曲线, 适时调整负荷, 及时对电网进行改造, 这就大大提高了电网运行的安全性和供电可靠性, 从而增加了售电量;远程抄表可以避免人工抄表差错、及时发现电能表故障, 提高了用户满意率。

5 结束语