校园百团云集:你加入了哪个?

学生社团是学生自愿组成,为实现共同的愿望,按照一定的章程开展活动的非盈利性群众组织:社团可打破年级、系科以及学校的界限,团结兴趣爱好相近的同学,发挥大家在某方面的特长,开展有益于彼此身心健康的活动。学生社团是校园文化建设的重要载体,是学校第二课堂的引领者,社团以其思想性、艺术性、知识性、趣味性、多样性等特性吸引着广大学生积极参与其中。     

吉林地区健身俱乐部武术课程开展现状

本文通过文献资料法、问卷调查法对吉林地区健身俱乐部武术课程开展情况进行调查研究,从学员了解武术的途径、授课内容、学习目的、兴趣爱好等方面进行分析,并提出相对的建议,皆在推进武术在俱乐部中更好的开展。     

启发式思维驱动的研究生算法课程在线教学探索

受新冠肺炎疫情影响,2020年春季学期的研究生课程由线下授课全面转为线上教学。该文针对研究生算法设计与分析课程特点,分析当前存在的问题,探索算法课程在线教学模式的创新与改革,在课程基础理论统一框架下,从教学内容、教学过程、教学考核评估等方面设计多元化的在线教学方案,全面融入启发式和研讨式教学模式,总结了研究生在线课程教学的经验和不足。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

基于本土化实证研究的先决问题法律适用的理论省思

现有研究对先决问题法律适用中国司法实践的关注不够。考察先决问题法律适用在我国司法实践中的实际运行样态,对我国先决问题法律适用的特点分析、问题发现、理论反思和制度完善,具有重要的方法论意义。先决问题存在于涉外民商事案件中、主要问题的解决以先决问题的解决为前提条件、先决问题具有相对独立性以及当事人对先决问题存在争议,这一先决问题构成的"四要件说"建立在扬弃传统构成要件、总结司法实践经验的基础上。依据法院地关于先决问题的冲突规范确定先决问题准据法的做法,具有理论和实践上的双重优越性。