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1)  common warehouse metamodel(CWM)
公共仓库元模型(CWM)
2)  common warehouse metamodel
公共仓库元模型
1.
Taking the special equipment inspection organization as the background,the special equipment accident analytical requirements as the actuation,an ODS metamodel construction technology based on common warehouse metamodel is p.
以特种设备检验机构为背景,以特种设备事故分析需求为驱动,提出了一种基于公共仓库元模型的ODS元模型构建技术,进而使用JMI对元模型予以实现。
2.
CWM(common warehouse metamodel) meta model is independent of any platform and products.
参照模型驱动构架(MDA)的思想,为各类数据仓库工具元模型,建立符合CWM(公共仓库元模型)规范的平台无关模型映射规则,以便在统一的规范上自由交换元数据。
3.
Common Warehouse Metamodel(CWM) proposed by OMG is an interoperability standard for the data warehouse and business analysis, has become a core component of new strategic direction in model-driven architecture(MDA).
公共仓库元模型(Common Warehouse Metamodel,CWM)是对象管理组织(Object Management Group,OMG)为数据仓库和业务分析领域中使用的元数据制定的一个互操作标准,已经成为模型驱动体系结构(MDA)新策略方向中的核心组成部分。
3)  Common Warehouse Metamodel(CWM)
公共仓库元模型
1.
The criterion of Common Warehouse Metamodel(CWM) defines a universal language and exchange mechanism for the metadata in the field of data warehouse and business analysis.
公共仓库元模型(CWM)标准为数据仓库和业务分析领域中所使用的元数据定义了一种通用语言和交换机制,并且为构造和描述一个完整信息供应链(ISC)提供所需元数据的语法和语义,可以有效地实现软件组之间互操作,降低系统复杂度、节约开销、提高数据仓库的运行效率。
4)  CWM
公共仓库元模型
1.
Common warehouse metamodel(CWM) is a specification established for the metadata exchange between the data warehouse and the business analysis,which also has become the core component of the model driven architecture(MDA).
公共仓库元模型(CWM)是为数据仓库和业务分析环境之间方便地交换元数据而制定的一个标准,已经成为模型驱动体系结构(MDA)新策略方向中的核心组成部分。
2.
This paper takes apart technology of CWM and Tuxedo deeply,then gives a model of exchange for real-time metadata.
重点剖析了基于公共仓库元模型规范(Common Warehouse Metamodel,CWM)交换元数据以及用Tuxedo中间件传递元数据的机制,提出一种基于CWM的点到点的元数据实时交换模型,该模型具有更强的可扩展性、鲁棒性和标准性,论证并探讨模型的实用能力及实现,为今后的工作指明了方向。
5)  Common Warehouse Metamodel
公共仓库模型
1.
Research on Developing ETL System Basing on Common Warehouse Metamodel;
基于公共仓库模型的ETL系统的研究和应用
6)  public warehouse
公共仓库
补充资料:一元线性回归模型
分子式:
CAS号:

性质:假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变量x的线性函数,但表达其线性关系的系数是未知的,要根据输入输出的n次观察结果(x1,y1)(i=1,n)来确定系统的值。按最小二乘法原理来求出系数值,所得到的模型为一元线性回归模型。

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参考词条