毕业生信息管理系统设计开发

利用Web技术和数据库技术,设计一种基于Web的毕业生信息管理系统的方案,并用ASP技术结合ACCESS数据库进行了该系统的开发,使系统更加稳定,更具人性化.系统的运行提高了毕业生日常就业管理的效率.     

基于孤立点检测的异常客户行为分析

孤立点检测是数据挖掘的一个重要内容,用来发掘数据集中显著不同于其他数据的对象。文章讨论了孤立点检测在零售业中的应用,并在基于距离和的孤立点检测算法的基础上,对孤立点的具体位置做了进一步的确定和分析。     

优化普通高等学校体育教师资源的探讨

通过对普通高校体育教学和体育教师的现况进行分析,提出了在现有的人事管理和教学管理的情况下,通过改革管理方法、优化组合、开展选项教学、加强自我完善和后续教育等方法,对普通高校体育教师资源加以优化,有效提高体育教学水平。     

细胞信号转导网络模型简化的一种混合推理方法

细胞信号转导网络的结构复杂,规模庞大,建立的数学模型维数高,变量多,具有高度非线性。在复杂系统分析设计中,模型简化始终是主要的研究问题之一。提出一种基于混合推理方法的模型简化策略,利用代谢控制分析、敏感性分析、主元分析和通量分析相结合,降低系统模型维数,减少生化反应个数,简化系统结构。以NF-κB信号转导网络作为研究对象,原模型由24个常微分方程和64个参数组成,简化模型则包括17个常微分方程,1个代数方程和52个参数。仿真结果表明,简化模型能够准确地预测系统的动态特性,为模型分析和参数辨识提供方便,验证了模型简化策略的有效性。     

关于我国高校政治学专业建设的若干建议

简略回顾了我国高校政治学专业的发展脉络,正视我国高校政治学专业建设中的新问题和新挑战.由此尝试性地提出了若干建议和措施,一是在观念上用科学的、发展的眼光看待政治学和政治学专业;二是突出高校政治学专业课程体系上专业性为主、宽泛性为辅的特点;三是通过改革教学方法和教学手段,提高大学生的学习兴趣、专业素质和专业能力;四是完善社会实习机制,实现社会和学生的双赢.     

四川省农村学校体育教学现状调查

采用问卷调查、实地考察、文献资料等方法分四个区域收集样本对四川农村150所中小学285名体育教师从其对体育教学指导思想的理解和诠释;体育与健康课程执行情况;体育教学计划实施情况;体育教师教案撰写和检查情况;体育教材使用情况;体育卫生保健基本知识理论课教学情况;学生体质健康测试实施情况;学生体育成绩考核评价情况等八个方面立足教师层面对体育教学现状进行研究。力求为四川农村学校体育教学工作改革和"健康第一"教育理念贯彻施行提供参考和借鉴价值。     

NSTL为中国光谷提供文献信息服务的思考

通过对NSTL服务中国武汉光谷地区企业的需求调查,并针对武汉光谷园区里部分企业的文献信息服务与保障的现状进行研究,提出NSTL针对科技产业园区企业开展信息服务的新思路。     

咨询服务中的知识转移研究

咨询服务是咨询机构为咨询客户提供知识与智力支持的服务,其服务过程是知识转移的过程。本文阐述了咨询服务的特点,以及咨询服务与知识转移两者之间的关系;进而研究了咨询服务中知识转移的实现问题,包括知识转移的驱动、转移过程和转移途径等;在此基础上,探讨了咨询服务中知识转移的特点。     

《劳动合同法》对用工成本的影响

本文研究了新劳动合同法对用工成本造成的影响,探讨了新劳动合同法与《劳动法》在用工成本方面不同的规定,所得结论表明：在实行《劳动法》期间,由于一些企业根本没有很好的贯彻《劳动法》的精神,没有严格按照劳动法的规定去执行。所以当新的劳动合同法开始执行的时候,很多企业的用工成本都有明显的增加,甚至导致企业破产。针对这样的情况,本文还提出了一系列的措施,去减少《劳动合同法》的执行给企业带来的风险。     

Acoustic feature selection for automatic emotion recognition from speech

Emotional expression and understanding are normal instincts of human beings, but automatical emotion recognition from speech without referring any language or linguistic information remains an unclosed problem. The limited size of existing emotional data samples, and the relative higher dimensionality have outstripped many dimensionality reduction and feature selection algorithms. This paper focuses on the data preprocessing techniques which aim to extract the most effective acoustic features to improve the performance of the emotion recognition. A novel algorithm is presented in this paper, which can be applied on a small sized data set with a high number of features. The presented algorithm integrates the advantages from a decision tree method and the random forest ensemble. Experiment results on a series of Chinese emotional speech data sets indicate that the presented algorithm can achieve improved results on emotional recognition, and outperform the commonly used Principle Component Analysis (PCA)/Multi-Dimensional Scaling (MDS) methods, and the more recently developed ISOMap dimensionality reduction method.