英文段落的推展模式及内部衔接机制初探

从篇章语言学的角度看 ,英文段落依层级的概括性推展 ,并呈典型的直线性发展模式。英文作者主要利用词汇相等链、链式结构和编列结构衔接段中各语句来推展段落 ,从而使段落具有交际功能。英文语篇结构模式对英文习得者来说具有实际指导意义     

政治文化跳跃与政府角色转换

封闭之后的改革开放,为我们带来了工业文明与信息文明,导致中国政治文化系统中传统社会、工业社会、信息社会等文化因子同时并存并相互作用。在政治文化领域存在的是跳跃性的政治思想研究、复杂矛盾的政治心理。变迁的行政文化和转换的传媒角色。这种过渡型的政治文化状况造成政府角色转换时左右为难,一方面要求政府提升对外在政治文化的回应与引导能力,另一方面要求我们以补课、回溯与紧扣现实这三种态度塑造出新的政治文化,顺利实现政府角色转换。     

普通高校科研的几点看法

分析了目前普通高校科研工作科技成果转化资金投入不足 ,缺乏健全科技成果转化体制、科技成果成熟性差等问题 ,提出以政府主导 ,加大投入、加强校企联合、建立风险基金、建立科技产业园区等几个重要解决渠道 ,及利用普通高校科研成果转化的扩散效应拉动相关产业发展 ,提高产业发展水平从而对地方与国民经济发展起到积极的促进作用     

“启发— 创新”模式与大学英语教学

文章针对目前大学英语教学的现状和存在的问题 ,从教育学的角度出发 ,对大学英语教学模式的改革进行了探讨     

向城市社区居委会跨越性转变——“城中村”转型发展系列研究之二

“城中村”是我国农村城市化进程中出现的一种特殊现象。积极妥善解决“城中村”问题 ,加快“城中村”转型发展 ,使其真正融入城市 ,是城市化发展的迫切需要 ,也是这些村自身经济和社会发展的迫切需要。“城中村”的转型发展 ,关键在于管理体制的转变。传统的路子是从村委会转为居委会 ,但在全国推进城市社区建设的今天 ,不必要也不应该再走这个弯路 ,而应该直接向城市社区居委会跨越性转变。这种转变是必要的 ,也是可能的。要积极探索和采取切实有效的对策和措施 ,促进“城中村”跨越性转变     

基于最大熵谱估计的机载雷达杂波抑制技术

在讨论机载雷达地面杂波的基础上，利用最大熵估计法对机载雷达杂波进行抑制，并引入了ｃｈｏｌｃｓｋｙ分解快速算法求解最大熵谱的ＡＲ模型参数。计算机模拟表明，基于最大熵谱估计的机载雷达杂波抑制技术有很高的谱分辨率，不仅能跟踪主杂波的频率位置而且能跟踪其谱宽度，因而具有较为满意的杂波对消化与改善因子。     

项目管理:基于生命周期和基于职能活动的管理

对应着项目的"一次性"和"多项活动复合性"的本质特征,项目管理有两种基本模式,即基于生命周期的项目管理和基于职能活动的项目管理,二者的内容体系不同,各有优劣,模式的选用要综合考虑项目的具体性质和企业的发展现状.     

海峡两岸司法协助模式新探

区际司法协助,是中国恢复对香港和澳门行使主权后最迫切需要解决的问题之一。现今在我国区际司法协助实践中已经出现了"安排模式",这种模式初步解决了我国的区际司法协助问题,但还不能说是我国开展区际司法协助的唯一模式。而海峡两岸区际冲突法的独特性和复杂性,使示范立法模式有其运用的空间。     

人才生态环境建构研究

人才成长、培养和使用的环境是否和谐,是否有利于人才的发展和转化,直接决定人才成长的速度、人才培养的质量和人才使用的价值。人才生态环境系统是一个可持续发展的能量交换体,人才在其中能够与人才群体、人才组织、人才社会各生态要素相互联系、相互影响和相互作用,以至形成综合的具有核心竞争能力的生态系统,最终促使人才自我价值的实现,从而有效提升人才的使用价值和社会价值。     

Bayesian validation assessment of multivariate computational models

Multivariate model validation is a complex decision-making problem involving comparison of multiple correlated quantities, based upon the available information and prior knowledge. This paper presents a Bayesian risk-based decision method for validation assessment of multivariate predictive models under uncertainty. A generalized likelihood ratio is derived as a quantitative validation metric based on Bayes’ theorem and Gaussian distribution assumption of errors between validation data and model prediction. The multivariate model is then assessed based on the comparison of the likelihood ratio with a Bayesian decision threshold, a function of the decision costs and prior of each hypothesis. The probability density function of the likelihood ratio is constructed using the statistics of multiple response quantities and Monte Carlo simulation. The proposed methodology is implemented in the validation of a transient heat conduction model, using a multivariate data set from experiments. The Bayesian methodology provides a quantitative approach to facilitate rational decisions in multivariate model assessment under uncertainty.