网络硬件系统建设中涉及的几个主要问题

结合自己网络开发的经验 ,从当前网络技术、拓扑结构的选择、存贮技术的发展、网络容错以及通信技术的发展与应用等几个方面浅析网络硬件系统建设中涉及的几个主要问题     

中国对越南直接投资的问题及建议

针对近年来越来越多的中国企业到越南进行投资所面临的困难与存在的问题,采用实证研究、宏观分析与微观分析等方法,分析了越南的投资环境、中国对越南的投资现状以及中国对越南投资中所存在的问题,提出了相应的建议及应对措施,为有意向在越南投资的中国企业提供参考.     

唐山工业遗产与文化创意产业融合发展研究

唐山工业遗产与文化创意产业融合呈现出多样化趋势,文章在分析两者融合的条件因素的基础上,总结出两者融合主要的三种模式:即博物馆暨创意产业园模式、工业遗产旅游模式和公共文化空间模式,并提出了"一点一线一面一创新"的发展思路:即以工业遗产为出发点,完善产业链,建立产业集群,利用科技创新。     

创设数学教学情境的体会

本文从趣味问题、生活实例、数学史料等六个方面,浅谈了在课堂教学中创设数学教学情境的体会。实践表明,在数学教学中,创设良好的教学情境,能激发学生学习数学的兴趣,有效地提高数学教学质量。     

我国中部地区科技论文影响力分析

从科技论文影响力的角度分析我国中部地区的科技发展特点,并结合研发投入等数据分析中部地区的产出效率以及优劣势。通过定性研究和定量研究相结合,深入分析我国中部地区的科技影响力情况,为实施中部崛起战略的各相关科研管理部门提供切实有效的参考依据。     

高校大学生网络政治参与研究——以上海三所高校为例

大学生作为受教育程度较高,政治意识较强的青年群体,在国家政治生活中扮演着重要的角色。网络的迅速发展为大学生参与政治提供了新平台,网络政治参与成为大学生政治参与的新范式。大学生网络政治参与面临着参与广度和深度不够,参与态度和动机复杂、参与手段和结果失范等问题,引导和规范大学生网络政治参与,需要相关职能部门、高校和大学生自身共同努力。     

美国政府公共医疗服务体系绩效评估的实践及对中国的借鉴意义

中国公共医疗服务体系的发展方向是政府出资为一部分群体，特别是老年人、失业者、低收入者等社会弱势群体的医疗服务买单，确保全体国民能够享受到高效、公平的医疗服务。这与美国现行的公共医疗服务体系有很大的相似性。美国政府对公共医疗领域投入巨大，在整个医疗系统开支中，政府承担的开支占到了总数的50％左右，为了提高这些资金的使用效率，防止公共医疗开支的非正当使用，更是为了确保接受政府公共医疗服务的公民对政府的服务感到满意，美国政府下属的医疗保险和医疗补助服务中心The Centers for Medicare and Medicaid Services组织并开展了一系列针对公共医疗服务体系的绩效评估活动，其结果一方面向上级政府汇报，作为政府考核相关行政人员的标准和调整公共医疗政策的依据．一方面向社会公布，接受社会各界的质询与建议。这些绩效评估活动影响深远，意义重大。中国公共医疗系统的改革和相关政策制定，没有绩效评估这个环节是很难保证成功的，因此，美国公共医疗服务体系绩效评估的实践对于中国具有非常重要的意义．值得借鉴和学习。     

5G环境下高校图书馆自媒体平台多标签文本分类方法研究

【目的/意义】由于自媒体平台中的多标签文本具有高维性和不平衡性,导致文本分类效果较差,因此通过 研究5G环境下高校图书馆自媒体平台多标签文本分类方法对解决该问题具有重要意义。【方法/过程】本文首先通 过对采集的5G环境下高校图书馆自媒体平台多标签文本进行预处理,包括无意义数据去除、文本分词以及去停用 词等;然后采用改进主成分分析方法进行多标签文本降维处理,利用向量空间模型实现文本平衡化处理;最后以处 理后的文本为基础,采用Adaboost和SVM两种算法构建文本分类器,实现多标签文本分类。【结果/结论】实验结果 表明,本文拟定的自媒体平台标签文本分类方法可以使汉明损失降低,F1值提高,多标签文本分类效果好,且耗时 较低,具有可靠性。【创新/局限】由于本研究中的数据集数量不够多,所以在测试和验证方面,得出的结果具有一定 局限性。因此在未来研究中期望利用更为丰富的数据库,对所设计的方法做出进一步的改进与创新。     

中国土壤微生物组:进展与展望

文章分析了国际土壤微生物组的研究现状和发展趋势,阐述了土壤微生物组研究的前沿科学问题,综述了中国土壤微生物组的主要科研进展,提出了中国土壤微生物组研究的机遇和挑战,探讨了土壤-微生物系统功能及其调控所需的主要技术手段与能力建设,期望通过"土壤-微生物系统功能及其调控"中科院战略性先导科技专项研究,为深度发掘土壤微生物组资源,定向调控土壤微生物组功能,解决我国经济社会发展面临的生态环境、农业生产及资源瓶颈等问题起到应有的贡献。     

Output regulation problem of a class of pure-feedback nonlinear systems via adaptive neural control

In the paper, a control algorithm for output regulation problem of nonlinear pure-feedback systems with unknown functions is proposed. The main contributions of the proposed method are not only to avoid Assumptions of unknown functions, but also adopt a non-backstepping control scheme. First, a high-gain state observer with disturbance signals is designed based on the new system that has been converted. Second, an internal model with the observer state is established. Finally, based on Lyapunov analysis and the neural network approximation theory, the control algorithm is proposed to ensure that all the signals of the closed-loop system are the semi-globally uniformly ultimately bounded, and the tracking error converges to a small neighborhood of the origin. Three simulation studies are worked out to show the effectiveness of the proposed approach.