近代服装新思潮的传播

近代服装新思潮是以西方传播而来的人文主义与科学主义思想为主体,同时融入了部分我国古代的思想而形成的近代服装思想趋向。近代服装新思潮的传播是人们通过思想的交流,形成新的服装观念,并以这些新的服装观念为指导,改变个人形象和社会风貌的过程。本文结合近代社会背景,论述了近代服装新思潮的传播动因、传播内容、传播媒介以及达到的传播效果等。     

经济转型过程中资源依赖度演进路径分解模型研究

资源依赖度的变化是资源型经济转型的重要标志。为了识别转型过程中的驱动因素和滞后因素,并对可持续发展效果进行评价,本文提出了资源依赖度演进路径分解模型。该模型在考虑一个经济体的各个组成部分的基础上,以资源依赖度的导数形式为起点,通过设计对数均值算法解决定积分计算中存在的问题,最终得到资源依赖度演进路径完全分解方程。该模型可以将一个经济体在一段时期内资源依赖度的变化,分解为每一个组成部分在每一年通过每一项影响因素所做出的贡献的和。此外,本文还使用该模型对山西省2006-2012年资源依赖度的变化量进行了分解分析,为促进山西省资源型经济的转型发展提出了相应的政策建议。     

张学良与长城抗战

1936年1月25日,毛泽东、周恩来、彭德怀等20名红军将领发出《红军为愿意同东北军联合抗日致东北军全体将士书》中曾赞誉东北军说:“东北军过去是有过抗日的光荣历史的。长城各口之战,声振华夏。”长城抗战虽声振华夏,但讲述长城抗战史的书籍、报刊却没有或很少提及长城抗战的领导者、组织者、指挥者张学良,长城抗战的主力是东北军这一重要历史事实。一、张学良主政东北与兼理华北军务 1928年6月4日,张作霖被炸身亡之后,张学良从北平秘密潜回奉天,19日正式就     

基于数据挖掘的电力装备企业多价值链协同数据预处理方法研究及应用

在电力装备制造企业的数字化转型中，需要对数据空间中多价值链协同的高维数据进行挖掘与分析，本文针对电力装备制造业进销存大数据的预处理问题展开了研究。首先，给出了变点法和局部异常因子算法（local outlier factor method,LOF）组合的数据异常值检验校正预处理方法；其次，提出了基于LASSO(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法的栈式稀疏自编码器（stack sparse auto-encoder,SSAE）数据降噪降维组合机器学习处理方法（SSAE-LASSO），对特征进行压缩降维提取，去除严重干扰数据回归分析的噪声信息，并过滤影响度低的冗余数据，从而实现数据的降噪降维处理。最后，将本文提出的方法应用于不同的算法进行检验，通过对两种预处理的数据对比发现，本文提出的方法有效提高了电力产品销售量智能预测的精度。