应用莫尔条纹法测定人体腰椎后关节三维位移量

应用莫尔条纹原理,测定人体离体腰椎三维运动时后关节的相对位移量,探索运动的角度、载荷和位移的相互关系,是直接研究关节运动学的一种简便有效方法。本文提供的实验结果对于研究腰椎后部结构的生理和病理功能具有重要的临床意义。     

我国中小零售企业物流系统运营效率研究

近年来我国中小零售企业发展快速且竞争激烈,零售物流系统是高成本时代中小零售企业发展的关键。运用数据包络分析(DEA)法,对比分析18家中小零售企业的物流系统经营数据可知,中小零售企业物流作业要树立效率经营理念,不断加强物流系统内部管理,从而建设高效零售物流体系,提升企业运营效率。     

浅析会计电算化和会计信息化

会计电算化和会计信息化是在计算机技术和网络技术广泛普及,现代信息技术不断创新的基础上发展并逐步成熟的,本文论述了会计电算化的含义、发展历程及局限性,会计信息化的含义及特点,并对会计电算化和会计信息化进行了比较,探析了会计信息化的几个重要特点和发展方向.指出了大力推进会计信息化的发展,已成为我国经济社会发展新阶段重要而紧迫的战略任务.在我国,会计信息化尚处于起步阶段,必须构建涵盖技术、管理、法律及人才等措施的保障体系,从而增强会计信息化的可实施性和可发展性.     

国内美籍华裔文学研究论文分析(1980-2005)

本文对《中国期刊全文数据库》和《报刊资料索引》中收录的1980—2005年国内美籍华裔文学研究论文从年代分布、期刊分布、作者分布和主题分布等方面进行了统计分析。文章从论文的数量、质量、形式、主题、研究队伍等方面讨论美籍华裔文学研究的发展态势,指出,美籍华裔文学研究从80年代起经历了一个较为缓慢的过程,到本世纪走向成熟。研究者队伍、论文的内容、层次呈多样化,但目前还存在诸多空白需要填补。     

数据挖掘在家电企业绩效评价中的应用研究

选取我国家电行业上市公司2008年度数据,利用主成分分析方法对财务比率指标数据进行分析,提取盈利能力、发展能力、偿债能力及资产营运能力四个主要因子,并结合因子在各财务指标的载荷以及各财务指标之间的复相关系数来确定财务指标的选取和权重的设定,以此构建企业绩效评价指标体系,然后利用所构建的指标体系对家电行业上市公司的企业绩效进行评测排序,最后利用聚类分析方法检验该指标体系的有效性。研究结果表明,使用此种方法建立企业绩效评价体系是可行有效的。     

网络犯罪对刑事侦查的挑战与应对

网络犯罪不仅包括以网络为对象的犯罪,也包括以网络为工具的犯罪。由于网络犯罪具有犯罪主体、手段的专业化、犯罪客体的多样化、犯罪行为的隐蔽化的特点,导致犯罪行为扩散迅速、身份易藏、证据有限、毁证容易、适用法律困难等问题,对刑事侦查带来了极大的挑战。这种挑战主要体现在管辖权、证据制度和侦查措施三个方面。我国应对网络犯罪的侦查制度较为落后,应当从专门侦查机构、管辖制度、电子数据收集制度和技术侦查措施四个方面来加以完善。     

高职学生网上评教数据的修正与优化处理研究

针对高职学生网上评教存在的问题,采用评教验证机制设置不合理评教的限制。对学生评教数据先剔除异常值,再分别对不同班级、不同课程和不同院系之间的学生评教数据进行修正与优化处理,得出最终的修正分值,降低了因班级、课程和院系的不同而导致的评教数据的差异性,使学生的网上评教能更准确有效的反应出教师的教学水平。     

大数据推动政府治理创新的目标与路径

大数据的广泛应用对社会产生了深远影响,也对政府治理变革起着重要推动作用,大数据将推动政府治理理念、治理体系、治理方式的创新。政府治理的目标就是应用大数据实现法治政府、创新政府、廉洁政府和服务型政府。在运用大数据推动政府治理创新的过程中,应通过数据共享优化政府治理结构,通过政务形态信息化调整政府治理关系,通过政务平台技术化重塑政府流程,借用大数据来提升政府创新能力,通过数据应用法制化提升政府法治水平。所以,政府必须要主动适应信息公开和数据共享的大趋势,以此推动政府治理的变革与创新,进一步提高政府治理能力。     

A study of DEA models without explicit inputs

In performance evaluations, data without explicit inputs (such as index data, pure output data) are widely used. To directly use such data, this paper presents a study on building DEA models without explicit inputs, so-called DEA-WEI models, which are applicable to the evaluation applications where inputs are not directly considered. We provide an axiom foundation of these kinds of models, and further discuss how to incorporate value judgments of decision makers into these DEA-WEI models. Several such models are derived. Finally, applications of the DEA-WEI models are presented.     

An efficient polynomial space and polynomial delay algorithm for enumeration of maximal motifs in a sequence

In this paper, we consider the problem of enumerating all maximal motifs in an input string for the class of repeated motifs with wild cards. A maximal motif is such a representative motif that is not properly contained in any larger motifs with the same location lists. Although the enumeration problem for maximal motifs with wild cards has been studied in Parida et al. (2001), Pisanti et al. (2003) and Pelfrêne et al. (2003), its output-polynomial time computability has been still open. The main result of this paper is a polynomial space polynomial delay algorithm for the maximal motif enumeration problem for the repeated motifs with wild cards. This algorithm enumerates all maximal motifs in an input string of length n in O(n ³) time per motif with O(n) space, in particular O(n ³) delay. The key of the algorithm is depth-first search on a tree-shaped search route over all maximal motifs based on a technique called prefix-preserving closure extension. We also show an exponential lower bound and a succinctness result on the number of maximal motifs, which indicate the limit of a straightforward approach. The results of the computational experiments show that our algorithm can be applicable to huge string data such as genome data in practice, and does not take large additional computational cost compared to usual frequent motif mining algorithms. This work is done during the Hiroki Arimura’s visit in LIRIS, University Claude-Bernard Lyon 1, France.