辽宁部分高中田径选项课的现状及发展对策

采用问卷调查、专家访谈、文献资料等方法,对辽宁省重点、普通中学高中开设田径选项课的现状进行了调查分析.研究发现,当前辽宁省重点、普通高中田径选项课正面临困境.究其原因,主要是教师对田径选项课的价值认识不足;此外,当前的田径选项课缺乏趣味性,使学生产生厌学情绪.结合健康体育教育及终身体育教育,对田径选项课在中学体育课中的地位与作用进行了论述,并针对中学田径选项课的发展提出积极的对策和建议;同时,为解决高校田径选项课中的问题提供了参考与借鉴.     

预算是企业战略执行和集团管控的工具——以A公司为例对集团企业预算管理的研究

通过建立以控制下属企业战略为核心、关键业绩指标为起点的企业集团预算管理的理论框架,分析了案例企业战略与预算脱钩、预算主导者错位、预算与业绩考核脱钩等预算管理中存在的问题,提出预算组织与职能改革、预算编制过程改革、预算关键指标改革等解决这些问题的措施。要使预算成为企业战略执行与集团管控的工具,战略分析与管理是重点,企业经营者是预算的主导者。     

黔东南黎从榕地区侗族大歌田野调查与研究

对黔东南黎从榕地区侗族情歌音乐进行深入的调查研究,从多种形式举例分析了侗族大歌的音乐特征,并指出侗族大歌音乐文化作为我国民族音乐文化殿堂中一颗璀璨的明珠,应促进侗族大歌音乐从田野走向社会,进一步提高音乐文化的研究层次,实现传承与发展的有机结合。     

MRF和GM模型高光谱图像地物标记

利用马尔可夫随机场和高斯混合模型构造了一种对高光谱图像进行地物标记的新方法。该方法利用PCA降维后的高光谱图像及其差分图像的先验信息建立高光谱图像的随机模型,并把最大后验估计作为地物标记优化的评判标准,用模拟退火算法实现地物标记。实验结果显示该算法是一种精确、高效、稳定的图形标记算法。     

实验经济学的兴起、发展及其在中国的应用前景

实验经济学是过去三十年中经济学发展最快的分支领域之一,近年来,田野实验的快速发展进一步加快了经济学的实验化进程。可以说,经济学家已经越来越依赖于实验来理解和解释经济现象与行为。不过这一状态来之不易。实验经济学一直是在驳斥与怀疑之中成长的,直到现在,围绕实验经济学的方法论而展开的争论也还在继续。本次访谈邀请了当前国际实验经济学的领军人物丹尼 尔.豪瑟（Daniel Houser）教授和在方法论上造诣颇深的罗卫东教授就实验经济学方法上的一些关键问题进行阐述,内容涉及实验经济学为什么会兴起并获得发展,实验室实验所面临的人工性、外部有效性方面的质疑,实验室实验、田野实验以及自然实验之间的关系,行为经济学和实验经济学之间的关系等核心问题,两位教授还对未来实验经济学在中国的发展提出了建设性意见。     

博客——公共领域的建构契机

博客赋予了普通大众信息组织的权利,体现了多数人传播权、知情权和话语权的统一,是真正属于大众自己的传播形式。博客的传播模式、特点、诉求目标和价值观均与哈贝马斯提出的"公共领域"概念不谋而合,博客的诸多特点为我国"公共领域"的建构提供了借鉴点和生长点。     

教育领域职务犯罪及权力制约机制的构建

论题对教育领域职务犯罪问题进行了分析研究,认为我国教育领域在监督机制上存在着重大的缺陷——即权力制约的失控,导致了在学校图书教材、设备采购,基建工程和招生录取等方面屡屡出现了贪污贿赂、渎职失职、滥用职权等违法犯罪。论题提出了在教育系统应建立独立监察员制度和独立监察员责任追究制,实行监督机制的改革创新,使我国教育事业向着健康、有序、廉洁、高效的方向发展。     

高校网络思想政治教育发展探讨

本文主要针对网络领域出现的新情况,就网络思想政治教育所涉及的模式、方法和手段、内容、环境、教育对象和教师队伍等要素的变革和发展进行分析探讨。     

比较视野的中国职务发明专利授权的分类统计与政策含义

职务发明专利授权意味着企事业单位或机关团体作为专利权人取得其雇员所发明技术的专利权。职务发明专利授权量可反映一个国家企事业单位或机关团体在其发明专利申请受理国运用专利制度获取技术竞争力的水平。根据世界知识产权组织的《国际专利分类号与技术领域对照表》,对我国1986—2006年发明专利授权按技术领域进行分类统计;从静态和动态比较的角度,对我国国内和国外发明专利授权格局及其演变进行分析;并对上述分析结果的公共政策含义进行探讨。     

Two-dimensional generalisations of dynamic programming for image analysis

Dynamic programming (DP) is a fast, elegant method for solving many one-dimensional optimisation problems but, unfortunately, most problems in image analysis, such as restoration and warping, are two-dimensional. We consider three generalisations of DP. The first is iterated dynamic programming (IDP), where DP is used to recursively solve each of a sequence of one-dimensional problems in turn, to find a local optimum. A second algorithm is an empirical, stochastic optimiser, which is implemented by adding progressively less noise to IDP. The final approach replaces DP by a more computationally intensive Forward-Backward Gibbs Sampler, and uses a simulated annealing cooling schedule. Results are compared with existing pixel-by-pixel methods of iterated conditional modes (ICM) and simulated annealing in two applications: to restore a synthetic aperture radar (SAR) image, and to warp a pulsed-field electrophoresis gel into alignment with a reference image. We find that IDP and its stochastic variant outperform the remaining algorithms.