2) Inter-relevant successive trees
互关联后继树
1.
Text compression based on inter-relevant successive trees;
基于互关联后继树的文本压缩
4) IRST
互关联后继树
1.
An IRST-Based Algorithm for Construction of Concept Lattices;
基于互关联后继树的概念格构造算法
2.
First, on the base of existing studies, introduced a new full-text information retrieval model, Inter-Relevant Successive Tree(IRST), which is still in the initial stage and then make comparison between the model of the IRST and its major improved models and several mainstream models of full-text information retrieval, such as Bitmap、Inverted Files、Pat Array in terms of performance.
首先在已有研究结果的基础上介绍了目前尚处在起步阶段的新型全文检索模型——互关联后继树(简称IRST)模型,就互关联后继树及其主要改进模型同几种主流的全文检索模型如位图模型、倒排表模型、Pat数组模型等性能方面的差异进行了比较。
3.
To speed up queries over graph-structured XML documents,on the basis of Inter-Relevant Successive Trees(IRST),we introduce the idea of similarity merging from structural index,and propose an efficient IRST-based structural index for branching path queries,IRST(k,l)-index.
为快速准确地查询图结构XML文档,本文在互关联后继树(IRST)的基础上,引入结构索引的相似性归并思想,提出一种基于互关联后继树且支持分支路径查询的高效XML结构索引—IRST(k,l)-index,并给出该索引的快速创建和查询算法。
5) Indirect Inter-Relevant Successive Tress with Dual Arties
二元间接互关联后继树
补充资料：AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率
开始
先看下最终效果
第一步,如图所示将窗口分为四个视图
第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图
第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图
第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:
第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:
第六步:画出螺栓的初步形状.如图
第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算
第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集
第九步:阵列
第10步.模型就完成了
来一张利用矢量处理的图片
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条