美国德州大学奥斯丁分校的地学教育变革趋势

本文以美国德州大学奥斯丁分校的地球科学系为例分析和总结了北美近年来地质教育的发展趋势与变化,主要包括课程体系安排,本科及研究生培养模式,教学方法等。并指出奥斯丁分校地球科学系的发展体现出了研究性、交叉性、互动性和系统性的特征。     

粗糙集理论和遗传算法集成的上市公司违规行为预警研究

以2002~2004年间受到监管部门处罚的上市公司为研究对象,经检验样本数据不服从正态分布及协方差矩阵不相等,故将粗糙集理论与遗传算法相结合,利用粗糙集方法具有不需要满足统计假设和遗传算法可以有效简化判别规则的特点,构建了符合上市公司数据实际情况的违规行为预警模型。实证结果显示该集成模型对上市公司发生违规行为的预测精度为82.00%,预警效果较好。     

生态与经济协调目标下的郑州市土地利用空间优化配置

城镇化快速发展进程中建设用地占用生态用地的现象普遍存在,如何协调经济发展与生态保护之间的矛盾成为目前中国土地利用所面临的主要难题。本文以郑州市为例,借助LANDSCAPE模型,开展生态与经济协调目标下土地利用空间优化配置。结果表明：①在满足耕地保护和建设用地需求的前提下,以2008年为基期,模拟2020年土地利用布局时,优化情景下比规划情景下土地利用空间布局的生态效益和经济效益分别提高0.3亿元和49亿元,实现经济发展和生态保护相协调。②两种情景下的模拟结果显示,建设用地配置向经济发展较快、生态效益较低的区域聚集。其中,优化情景下建设用地配置较多的区县为荥阳市、新密市及登封市;规划情景下建设用地配置较多的区县为金水区、惠济区、中牟县。优化情景下的建设用地布局更符合目前郑州市经济发展走向,对区域生态保护更为有利。③LANDSCAPE模型在一定程度上可解决传统的城乡建设用地指标分配方法对土地利用生态效益与经济效益的空间异质性考虑不够等问题,进而实现区域经济效益与生态保护的协调发展。     

词向量语义表示研究进展

【目的/意义】词是语言的最小单元,词的向量表示决定了机器学习模型的构建方法。深度学习的神经网络 训练得到的词向量,通过无监督的机器学习方法从海量数据中自动学习词汇的语义特征,无需人工标注和复杂繁 琐的特征工程,端到端的完成各种自然语言处理任务,带来了一种新的研究范式,成为学术界的研究热点。【方法/ 过程】介绍了词向量语义表示及优化方法,存在的问题及解决方法,最后指出了词向量未来的研究方向。【结果/结 论】将句法特征、词形特征、（知识库）先验语义知识融入到神经网络模型能增强词向量的语义表示能力,针对词向 量存在的一词多义、解释性差等问题,总结了最新的研究成果。     

基于OGRE多摄像机系统切换的实现

通过在角色节点、摄像机节点之间建立父子关系,根据不同模式将摄像机绑定到相应的摄像机节点,实现基于OGRE第一／第三人称摄像机系统的切换,在游戏以及虚拟现实场景漫游中具有应用价值．     

基于深度学习框架的实体关系抽取研究进展

【目的/意义】从大量非结构化文本中抽取出结构化的实体及其关系,是优化搜索引擎、建立知识图谱、开发 智能问答系统的基础工作。【方法/过程】介绍了深度学习框架下不同神经网络模型实现实体关系抽取的方法,比较 了各种模型的优劣势,结合远程监督和注意力机制进一步提高关系抽取性能,最后指出了深度学习模型的不足及 未来发展方向。【结果/结论】实验发现,卷积神经网络擅长捕获句子局部关键信息,循环神经网络擅长捕获句子的 上下文信息,能反映句子多个实体之间的高阶关系,递归神经网络适合短文本的关系抽取。如果模型能结合自然 语言的先验知识,实体关系抽取将会取得更好的效果。     

虚拟地形渲染的研究

虚拟场景的地形渲染一直是虚拟现实领域内的关注热点。渲染效果和渲染速度两者一般不能同时得到很好的解决,需要找到一个比较合适的平衡点。通过采用细节层次技术对相关算法的实现和优化,在保证一定的地形渲染效果的前提下,减少开销来达到提高实时渲染速度的目的。     

地方高校大学生心理健康状况分析

采用SCL-90症状自评量表对699名地方高校大学生的心理健康状况进行调查、统计和分析,联系地方高校大学生成长的生活环境,探讨影响地方高校大学生心理健康状况的主要原因,并提出相应的辅导措施。     

运动与红细胞免疫研究进展

红细胞通过CR1粘附循环中的IC等功能参与机体免疫。运动过程中RBC-C3bRR和RBC-ICR均发生变化。RFER和RFIR、血乳酸、β—内啡肤的变化是可能的影响因素。对存在的问题和前景也作了一定论述。     

运动失水与补液

阐述了运动失水可能引起的生理反应、运动失水时的运动表现，介绍了补液的科学方法；旨在为运动员及体育锻炼在运动或进行补液时提供科学指导。