中药对耐力训练大鼠心肌组织Gn、SDH的影响

为研究益气补肾中药对进行耐力训练后大鼠心肌组织糖元(Gn)、琥珀酸脱氢酶(SDH)的影响,将20只雄性健康SD大鼠随机分为空白对照组、单纯服药组、单纯训练组和训练兼服药组.训练结束后取大鼠心肌组织利用组织化学方法对心肌组织Gn含量和SDH含量及活性进行测定,研究发现耐力训练可导致大鼠心肌Gn含量和SDH活性下降,中药可提高大鼠心肌SDH活性,并可改善由于耐力训练引起的心肌组织SDH活性下降.     

运动生物化学的回顾和展望

运动生物化学是一门年轻的学科，在竞技体育和群众体育中都很重要，逐渐被教练员和广大群众了解和接受，成为科学训练和科学锻炼的重要理论依据。因此，通过研究运动生物化学学科的建立和发展过程，以及目前生物科学和体育科学的发展，提出运动生物化学在目前应如何与其相适应，以加速体育科学的发展。在概括运动生物化学学科的发展过程的基础上，提出了当前的任务及努力方向。     

外国原版教材的评价模型研究 ——以上海市高校全英语课程为例

教材是进行教学的基本工具也是深化教育教学改革、全面推进素质教育、培养创新人才的重要保证。原版教材的选用对于上海发展全英语教学的重要性不容置疑,因此,本文首先分析了目前原版教材引进的模式以及存在的问题,在此基础上,提出了一种教材评价模型,为教材引进起指导作用。     

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。     

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。     

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。