网络海外代购业务分析

从21世纪初的崭露头角,到金融危机下的逆势上扬,一种依托于电子商务平台的跨国代购行业模式——网络海外代购在国内方兴未艾。本文主要介绍了在电子商务模式下,网络海外代购业务在国内的发展现状和存在的风险,并在此基础上提出了解决方案。首先,介绍了网络海外代购业务的基本概念、特点和在我国发展的现状;其次,通过分析我国网络海外代购业务迅速发展的原因,揭示网络海外代购构成要素及其对代购业务的影响;再次,以淘宝全球购为例,分析网络海外代购网站运营方式,揭示网络海外代购业务存在的风险并提出解决方案;最后,对全文进行总结并展望网络海外代购业务未来的发展。     

层次化分布域信任模型HDRTM系统建立研究

本文提出了一种新的P2P网络信任模型—层次化分布域信任模型HDRTM(Hierarchical and Distributed Region Trust Model),即将一定数量的分布域集合视为一个更大的分布域,在该域内选取所有分布域中超级节点信任度最高的节点为高层新分布域的外部超级节点。文章着重阐述了层次化分布域信任模型HDRTM系统的建立。     

普通高校体育课程资源结构层次与利用特征研究——以苏北地区为例

以苏北十所普通高校公共体育课为研究对象,运用文献资料、问卷调查、数理统计等方法,对苏北普通高校体育课程资源的结构与利用特征进行了研究,旨在把握课程资源的本质内涵,探讨地方高校体育课程资源的开发利用情况。     

基于表面肌电信号高通滤波处理后对指屈肌肌力估算的研究

目的:观察对指屈肌原始肌电信号采用不同形式滤波后精确地估算指屈肌肌力的效果.方法:以18名健康受试者为研究对象,令其指屈肌进行不同形式的等长收缩,将肌肉力量大小表示为最大力量的百分比(％MVC).采用多种肌电处理方法对指屈肌的表面肌电信号进行处理.其中,采用逐渐递增的高通截止频率(20～480 Hz,每阶20 Hz,共24个)进行1阶和6阶高通滤波,经过高通滤波后的信号再进行低通滤波提取包络(1.0～4.0 Hz,每阶0.1Hz,共31个),观察不同的处理方法对基于用表面肌电信号精确估算指屈肌力量的效果.结果:数据表明,去除原始表面肌电信号功率成分的90％～95％后,使得对指屈肌肌力的估算显著增加.结论:表明肌电信号中的较窄一段高频带成分可能与力量预测有关,同时,也从指屈肌的研究角度支持了以前学者的研究.     

预防老年人失能的体育干预研究

老龄化和高龄化问题产生也还渐加大了失能老年人口规模。如何有效减缓失能老人增长速度成为拄在政府面前的又一项重大课题。众多科学研究证实,体育锻炼能够推迟衰老的速度,提高健康水平,有效预防疾病。本文立足于根据对失能人口当前形势做出列断并分析其原因。发现我圈在解决失能老年人问题上存在很大的漏洞。因此本文通过对老年人体质的分析。得出适合老年人锻炼的体育项目并提出了一些如何解决失能老年人问题的措施。从而提高全体国民的生活质量,微到“老少兼顾”促进和谐社会的繁荣发展。     

不同陆地恢复训练对优秀速度滑冰运动员血液生化指标的影响研究

目的:找到有效的陆地恢复性有氧训练手段,促进速滑运动员体能恢复.方法:运用实验法先后将12名优秀速度滑冰运动员分为对照组、亚乳酸阈、130～140次/min、110～120次/min匀速有氧跑组、个体乳酸阈心率-(30～35)次/min和110～120次/min自行车组,在2010年全国速滑联赛哈尔滨站赛后测试不同时间点血乳酸、肌酸激酶、肾上腺素等生化指标,分析对比不同恢复训练对血液生化指标的影响.结果:速滑运动员赛后血乳酸峰值出现在5～10 min,且随运动距离不同而存在差异;亚乳酸阈强度匀速有氧跑能有效促进乳酸消除,运动安排适宜时间为20～25员min,也有助于运动后血清肾上腺素恢复;个体乳酸阈心率-(30～35)次/min自行车恢复训练乳酸清除速率及肾上腺素恢复较110～120次/min快,25～30 min乳酸基本恢复,但肾上腺素恢复较亚乳酸阈强度匀速有氧跑差;不同恢复组赛后血清CK差异不大.结论:个体乳酸阈心率-(30～35)次/min自行车恢复训练是上述恢复手段中效果最佳的陆地恢复方式,能有效促进速度滑冰运动员疲劳的消除;亚乳酸阈强度匀速有氧跑可促进植物神经系统恢复.     

Exponential stability of time-controlled switching systems with time delay

This paper studies the exponential stability of the nonlinear time-controlled switching systems with delay. Two Lyapunov-type stability theorems for such systems with and without state jumps at switching instants are developed, and the corresponding exponential convergence rates are estimated. Numerical examples are given to show the validity of theoretical results.     

A Bayesian feature selection paradigm for text classification

The automated classification of texts into predefined categories has witnessed a booming interest, due to the increased availability of documents in digital form and the ensuing need to organize them. An important problem for text classification is feature selection, whose goals are to improve classification effectiveness, computational efficiency, or both. Due to categorization unbalancedness and feature sparsity in social text collection, filter methods may work poorly. In this paper, we perform feature selection in the training process, automatically selecting the best feature subset by learning, from a set of preclassified documents, the characteristics of the categories. We propose a generative probabilistic model, describing categories by distributions, handling the feature selection problem by introducing a binary exclusion/inclusion latent vector, which is updated via an efficient Metropolis search. Real-life examples illustrate the effectiveness of the approach.     

高技术产业技术投入要素贡献率研究

运用技术转移链理论和结构方程方法,根据调查问卷及面板数据的统计结果,对产业内的技术投入要素贡献率作实证检验和分析,并通过行业与区域间两方面的比较,进而提出相应的政策建议。     

基于ANP-物元理论的综合评价方法及应用

从系统论的观点出发,考虑事物之间的相互关联以及发展变化等特征,提出了一种将网络层次分析法与物元评价法相结合的综合评价方法。确定的权重,能充分反映评价指标之间相互依存和反馈的复杂关系,评价方法能得出事物的发展变化趋势。算例表明,该评价方法是有效和可行的,有利于提高评价结果的准确度和可靠性。