地暖真的很伤人?

入冬后,一些流言让那些安装了地暖的人们颇为不安:地暖会造成白血病、引发癌症、诱发心血管疾病,还会造成白内障等视力问题,原因在于供暖辐射。地暖真的有如此大的危害吗?地暖的热辐射不会有伤害地暖其实就是在     

倾听幼儿的心声——“我们需要爱”

孩子为何有时候会出现异常行为?因为幼儿需要的是一种关心他喜欢他的心理需要,也许几句简单的表扬与赞扬就能满足他的这种心理需要,如果你训斥某个孩子,只因为他扰乱课堂,不听话,就会使这个孩子的怪异行为更加严重,因为他需要的是你的注意你的关心,不要让幼儿认为自己被忽略。所以身为教师的我们应该时刻关注每一个幼儿,让他们的这种需要得到满足,才能使幼儿更独立更健康的快乐成长。他们需要的不是呵斥,而是呵护,就像一棵嫩芽需要的是雨露而不是暴风雨。     

定向增发股票解禁期市场反应的实证研究

定向增发作为上市公司募集资金的新渠道,近年来规模迅速扩大。以往对其某时段市场反应的实证研究或是集中于从董事会预案至增发实施这一阶段,或是集中于股改限售股解禁阶段,而对限售股解禁期的研究甚少。采用事件研究法对定向增发股票在解禁期的市场表现进行了描述性统计,并分析了实施定向增发上市公司的股利政策、大股东行为方式以及股市周期对解禁期股价走势的影响,以求对投资者的投资行为给予指导。     

浅析校园网安全设计与实现

校园网内的安全问题比较严重,给校园网内用户的正常网络访问带来影响并威胁校园网内用户的信息安全;同时校园网内安全问题复杂、检测与防护手段不足,网络管理者无法知道当前网络的安全状况,只能通过单一或临时性的方法解决,工作效率较低,因此网络管理者迫切期待一套行之有效的园区网内安全技术的出现.本文通过参考目前网络安全领域已有的系统,结合对校园网络安全需求的分析,提出建立多层次、多方位的校园网络安全系统的设计.     

糖调节异常者甲状腺功能的研究

目的调查糖调节异常者合并甲状腺功能异常的患病率,并探讨其危险因素。方法选取青岛市城阳区人民医院内分泌门诊就诊者902例为研究对象,年龄为(18～78)岁。通过葡萄糖耐量试验(OGTT)分别确定糖耐量异常(IGT)、空腹血糖受损(IFG)、空腹血糖受损合并糖耐量异常(IFG+IGT)及正常糖耐量(NGT)等4组。通过固相化学发光免疫分析检测患者甲状腺功能,并作统计学处理。结果①IFG甲状腺功能异常率为11.6%,IGT异常率为11.7%,IFG+IGT异常率为18.6%,高于NGT的6.8%(P0.01)。②IFG甲状腺功能亢进症的患病率明显高于甲状腺功能减退症(P0.05);IGT甲状功能减退患病率明显高于甲状腺功能亢进(P0.05);IFG+IGT甲状功能减退症患病率明显高于甲状腺功能亢进症(P0.01)。以上三组均女性高于男性,差异有统计学意义(P0.01或P0.05)。③年龄、性别、空腹胰岛素(InFINS)为IFG合并甲亢的危险因素,年龄、性别为IGT、IFG+IGT合并甲减的危险因素,InFINS、负荷后30分钟胰岛素(In30INS)为其保护因素。结论①糖调节异常易于合并甲状腺功能异常,尤其是合并甲状腺功能减退,且IFG+IGT合并甲状腺功能异常率最高,为18.6%。②性别、年龄、胰岛素是导致糖调节异常者甲状腺功能异常的重要影响因素。     

基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别

本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别的具体过程。最后通过模拟算例展示了本文方法的有效性。     

基于数据统计诊断的截面数据诊断方法

经典计量经济学模型对截面数据存在着很强的依赖性,因此样本数据质量好坏是决定计量模型质量的关键因素,但很少有学者对截面数据的质量进行诊断。文章从数据统计诊断方面找出了诊断截面数据的几种方法,以此可增加计量经济分析结果的可靠性。     

浅析高中化学实验中的异常现象

本文根据我自身经验与体会总结归纳了高中化学实验出现异常现象的常见原因,提出了相应的解决方法,并在如何选择教学策略,激发学生的学习兴趣,提高师生能力等方面进行了简单的分析与探讨。     

基于流数据挖掘的网络流量异常检测及分析研究

网络流量异常检测及分析是网络及安全管理领域的重要研究内容.本文探讨了网络流量异常的种类、网络流量异常检测的方法,分析了基于传统检测方法在网络流量异常检测应用中存在的问题.并重点对基于流数据模型的网络流量异常检测进行了研究,综述了已有流数据挖掘研究方法在网络流量异常检测中的研究进展.最后,本文对现有研究工作存在的问题及未来的研究方向进行了探讨.     

基于结构健康监测系统的桥梁数据异常诊断研究

桥梁结构监测主要集中在对桥梁结构损伤位置和损伤程度的研究,然而,这是以桥梁结构健康监测系统数据有效为前提的。在实际的环境里,由监测系统自身故障引起的异常往往会对监测数据有一定影响,使得监测系统产生损伤误报,增加了虚警率;同时,由某些外部荷载引起的突发事件,可能会对结构有严重破坏,不利于桥梁的安全维护和管理。为了保证桥梁的安全,提高桥梁结构监测的有效性,有必要对特殊事件进行异常诊断。该文将一类识别方法应用到桥梁数据诊断中,即通过核主成分分析和超球面一类支持向量机方法将一般监测数据和特殊事件数据有效区分,并利用江阴大桥的加速度传感器数据验证了该方法在船撞、台风、传感器装机噪声和传感器跳变信号下的有效性。