红学研究需要平常心

对《红楼梦》研究的评价需要平常心态 ,在《红楼梦》研究中“索隐派”与“自传说”的出现是有传统思维及研究者心理作为依据的 ;今后的“红学”研究应以文本为主 ,同样需要平常心态 ,藉以感悟人生、增长才智     

大学英语学习非智力因素分析

就学生英语学习的个人因素来看,非英语学生对英语学习的兴趣和态度有一定差异。在教学中,教师应加以注意,做出相关的对策。     

现代化视角下村民自治组织弱化现象分析

村民自治是中国社会现代化的一个重要标志。但我国社会主义现代化正处于二元结构转型的过程中,这种转型在某种程度上导致了国家与社会的紧张关系,并影响到基层社会民主制度村民自治组织的发展,其中农村基层民主的外源性,农村经济发展的滞后性和体制转换过程中主体角色错位是村民自治组织弱化现象出现的主要原因。因此,只有注重构建制度建设,才能加快乡村的工业化,培育社会基础机制,消除乡村间际的闭塞,为村民自治的发展创造和谐的发展环境,从而为村民自治组织提供强大的物质基础。     

实现以人为本的的图书馆服务理念

"用户至上,服务第一"是图书馆的核心价值观,图书馆的服务质量直接影响着图书馆工作的发展。本文介绍了新时期图书馆读者服务工作的特征,探讨了图书馆的以人为本、个性化服务内容和服务方式。     

论要素资本理论中的技术、信息和知识

随着知识经济、信息经济时代的到来和现代技术的迅猛发展，知识、信息和技术已经成为现代企业必不可少的资源。在财务上，作为生产要素的技术，就是生产过程中的技能、技巧和技艺，以及其术用载体。信息是社会和自然系统的组织有序化与生产过程相关性发生变化及其后果的信号讯息。人们愿意支付一定的成本获取信息，在于信息具有很高的收益性。知识则是经过证实了的真的信念。经济知识的基础范畴是知识产权。财务学上的知识是具有知识产权的知识。新生产要素的竞争是企业竞争力的核心内容。要素资本理论的形成为公司财务理论研究指出了新的方向。     

A Sparse Implementation of the Average Information Algorithm for Factor Analytic and Reduced Rank Variance Models

Factor analytic variance models have been widely considered for the analysis of multivariate data particularly in the psychometrics area. Recently Smith, Cullis & Thompson (2001) have considered their use in the analysis of multi‐environment data arising from plant improvement programs. For these data, the size of the problem and the complexity of the variance models chosen to account for spatial heterogeneity within trials implies that standard algorithms for fitting factor analytic models can be computationally expensive. This paper presents a sparse implementation of the average information algorithm (Gilmour, Thompson & Cullis, 1995) for fitting factor analytic and reduced rank variance models.     

论为师育人之道

本文从理论与实践的结合上 ,阐述了教师教书育人的神圣职责 ,从“晓之以理、动之以情、教之以严、导之以行、授之以渔、示之以范”六个方面 ,探讨了师者育人之道。     

基于旅西日本游客旅游选择行为的西安旅游市场分析

根据在全国六大旅游热点城市所做的旅游市场调查的数据结果，对旅西日本游客的旅游选择行为进行了研究，同时进一步有针对性地对西安日本客源市场进行了SWOT分析，在此基础上，对西安旅游业的发展提出了相关对策建议。     

目的论在恩施州旅游简介汉英翻译中的应用

恩施州以其美丽的自然景色和独特的民俗风情而成为湖北省旅游业中的一大亮点。要让恩施走向世界,旅游翻译无疑将扮演很重要的角色。在旅游翻译的过程中,译者要以目的论为指导原则,采取灵活的翻译策略,增强译文的可读性,使译文达到预期效果,起到沟通交流的目的。     

Bayesian analysis of outlier problems using divergence measures

A Bayesian approach is presented for detecting influential observations using general divergence measures on the posterior distributions. A sampling-based approach using a Gibbs or Metropolis-within-Gibbs method is used to compute the posterior divergence measures. Four specific measures are proposed, which convey the effects of a single observation or covariate on the posterior. The technique is applied to a generalized linear model with binary response data, an overdispersed model and a nonlinear model. An asymptotic approximation using Laplace method to obtain the posterior divergence is also briefly discussed.