信息技术与《电子技术基础》课程整合策略研究

在高职教育中,信息技术与《电子技术基础》课程整合必须注重培养目标和教学实践相结合,明确课程整合的目的,采取循序渐进的策略,方能收到良好的效果.     

委婉语的语义特征与交际功能

委婉语在现代文明高度发展的过程中发挥着越来越重要的作用。本文主要涉及委婉语的定义以及其语义特征与交际功能,希望人们在使用委婉语进行交际时,能够注意不同语言文化之间的内涵以及了解其中的文化差异。     

中成药药名的语言结构分析

中成药药名的语言结构分析,是指对药名的语法结构、语音结构和语义结构进行归纳。以新桥医院网站提供的1910种中成药的药名为例,在归纳推理的基础上,提出中成药商品名的用字原则,是药品开发者和经销者共同关注的话题,也是一个非常现实的应用语言学的研究课题。     

加强计算机基础实验室的建设与管理

随着计算机教育的普及与发展,计算机基础实验室对培养具有创新精神和实践能力强的高质量人才充当更为重要的角色,因此加强计算机基础实验室的建设与管理具有深远的意义.     

“中国式民主”何以成立

理论界提出建设“中国式民主”的主张虽具有正当性,但这一民主模式能否成立,关键在于它能否回答并解决好与此相关的一系列问题。中国式民主是阶级的还是全民的;中国现有的制度模式如何有效落实“人民作主”的原则;这一模式如何得到国内人民与国际社会的认可;它如何回应谁拥有民主定义权的问题;它如何在实践检验中证明自己比西方或北欧民主优越。只有解决好这些问题,中国式民主才能成立。     

历史社会学兴起的学科基础探析

历史社会学是历史学和社会学的交叉所产生的一门学科,历史学的社会科学化和社会学的历史反思是它产生的母体学科,社会史的繁荣则是推动其发展的重要动力。历史社会学作为一门运用社会学的理论、视角和方法来研究历史行为、历史事件、历史结构、历史制度或体系的学科,立足现实、研究过去是其主要的学术思路,解释过去、了解现在是其基本的学术目标。     

基于回头客在线评论的餐饮消费满意度影响因素分析

线上餐饮平台兴起后,更多的消费者选择在网上订餐,在线评论数据量急剧增加.大量的评论数据背后隐藏着消费者对于美食的满意度因素,这些文本数据客观地反映了消费者的满意度情况,其中,回头客再次选择的因素更加值得餐饮商家关注.文章以美团网站五种餐饮类别的50 000条数据为研究对象,对文本数据进行词频统计、语义网络图和系统聚类分析,认为影响回头客满意度的主要因素依次为餐品味道、菜品种类、服务态度、环境整洁及价格实惠.     

从自组织理论看进化的一般内部根据

由于至少两方面的原因 ,有必要将耗散结构理论与协同学等诸种具体的自组织理论 ,综合和提升为研究所有进化现象都普适的一般进化论 :其一 ,诸种具体的自组织理论各自的学科背景、概念和方法不尽相同 ,有待于在现代理论物理学的基础上 ,加以统一的规范、阐发和完善 ;其二 ,目前诸种具体的自组织理论的许多成果 ,尚处于唯象的水平 ,有待于在动力学层次上加以发掘、演化并系统化。本文作为尝试建构一般进化论的一部分 ,其主题在于集中探讨进化的内部根据。     

Model selection criteria for the varying-coefficient modelling via regularized basis expansions

Varying-coefficient models (VCMs) are useful tools for analysing longitudinal data. They can effectively describe the relationship between predictors and responses repeatedly measured. VCMs estimated by regularization methods are strongly affected by values of regularization parameters, and therefore selecting these values is a crucial issue. In order to choose these parameters objectively, we derive model selection criteria for evaluating VCMs from the viewpoints of information-theoretic and Bayesian approach. Models are estimated by the method of regularization with basis expansions, and then they are evaluated by model selection criteria. We demonstrate the effectiveness of the proposed criteria through Monte Carlo simulations and real data analysis.     

Projection-based curve clustering

This paper focuses on unsupervised curve classification in the context of nuclear industry. At the Commissariat à l'Energie Atomique (CEA), Cadarache (France), the thermal-hydraulic computer code CATHARE is used to study the reliability of reactor vessels. The code inputs are physical parameters and the outputs are time evolution curves of a few other physical quantities. As the CATHARE code is quite complex and CPU time-consuming, it has to be approximated by a regression model. This regression process involves a clustering step. In the present paper, the CATHARE output curves are clustered using a k-means scheme, with a projection onto a lower dimensional space. We study the properties of the empirically optimal cluster centres found by the clustering method based on projections, compared with the ‘true’ ones. The choice of the projection basis is discussed, and an algorithm is implemented to select the best projection basis among a library of orthonormal bases. The approach is illustrated on a simulated example and then applied to the industrial problem.