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991.
公益网站一方面承担着传播公益的社会责任,另一方面报道内容要能吸引受众。如何把握平衡、针对其特殊性和倾向性做好专题策划,是每家公益网站运行中必须考虑的问题。中国社区志愿服务网近年来策划报道的专题类型多为采访型专题,在实践中充分运用多点聚合和单点分解相结合的形式,用活动先行、打造独家报道的方式为网站赢得了良好的形象,同时有效引导舆论、开创了一种新型的社区志愿服务模式。它山之石可以攻玉,对其专题特点及策划运作方式的分析或许能给其他公益网站的发展带来一些启迪。  相似文献   
992.
数字图书馆音频信息资源版权保护研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对数字图书馆的音频资源版权保护问题,提出一种基于奇异值分解及独立成分分析的数字音频水印算法。奇异值分解具有数据压缩的特性,将水印信息经过奇异值分解处理,可大大提升水印容量,而独立成分分析理论可实现水印的盲提取。选择小波变换后的低频系数作为水印嵌入点,以平衡水印的鲁棒性和透明性。采用二值图像作为水印进行仿真实验,实验结果显示该水印方案具有较好的鲁棒性、透明性。  相似文献   
993.
本文针对岭估计和主成分估计的不足,从模型病态的根本原因出发,将模型分解成两个线性回归模型,对参数的两部分分别采用LS估计和岭估计,从而定义了一个新的估计,即主成分—岭估计.通过研究该估计的性质,证明了在均方误差意义下,主成分—岭估计优于岭估计、0-c型岭估计和0-K型广义岭估计,从而为病态线性回归模型系数的估计提供了一种改进的技术途径.1.引言考虑线性回归模型:y=Xβ+e,E(e)=0,Cov(e)=σ2In.(1.1)  相似文献   
994.
结合经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)算法和自适应神经模糊推理系统(adap-tiveneuralfuzzyinferencesystem,ANFIS)算法应用于股票市场预测,提出了一种新的股票市场的预测模型,即EMD-ANFIS的多步预测模型。首先应用EMD算法把原始数据分解成不同尺度的基本模态函数(IMF)和残差(RES),然后通过ANFIS算法对生成的各个IMF和RES进行自适应神经模糊推理,再把各个预测结果进行简单的聚合作为股票的预测价格,并与传统的预测方法进行比较,实验证明了EMD-ANFIS的多步预测模型具有更高的预测精度。  相似文献   
995.
以问题为中心的教学模式是将教学内容设计成一系列有内在联系、有思维力度和探究价值的问题.即问题链。以问题为教学的出发点,以问题链为教学的主线,以问题为教学的落脚点。让课堂教学围绕问题展开,用问题引导学生学习。学生基于教师没定的循序渐进的问题链,逐步掌握学习内容,实现学习目标。整个过程主要是以学生的自主学习为主.学生需要用到各种方面的技能,以辅助学习顺利进行(如设计实验、信息技术、与他人合作等)。  相似文献   
996.
特征值问题在数学与工程应用中有着重要的现实意义。着重研究一类特殊的对称不定2×2块矩阵的特征值问题,充分利用其结构的特殊性,结合奇异值分解,推导出这类矩阵特征值与特征向量分布。  相似文献   
997.
正高中物理是学生普遍认为难学的一门课程,在学习时总感到物理概念难以理解,物理规律不易掌握,知识运用更觉得无从下手。一道物理试题往往会涉及到许多物理概念和物理规律的应用,还会用到很多物理问题的分析方法,以及相关的数学知识等,只要在解题中有一个环节出错,将会导致前功尽弃,使整个解题归于失败。如何学好高中物理知识,并掌握运用所学物理知识解决实际问题的方法,提高物理学习和应用能力,本文从以下几方面探讨。一、新旧知识联想贯通,做到温故而知新  相似文献   
998.
付新星 《考试周刊》2014,(47):119-119
在运动技能教学中,选择完整练习法还是分解练习法,应依据运动技能本身的特征和性质而定。教学实践表明,健美操具有动作的不对称性和闭锁性、技术的复杂性和低组织性等特征,选用部分化、渐进式和简化法等分解练习法更适合健美操教学,对健美操有效教学具有促进作用。  相似文献   
999.
赵琴妹 《考试周刊》2014,(56):74-75
复合函数的求导是微分学中的重点和难点,对这部分的学习要掌握正确的方法.根据实践教学中存在的问题和困难,结合教学经验,本文总结归纳了复合函数的求导的一般规律,并针对典型复合函数求导做了进一步的说明和分析.  相似文献   
1000.
朱建果 《考试周刊》2014,(51):95-96
标枪技术比较复杂,由于初中生的生理特点和学习动作的规律,采用传统的训练方法不能较快较好地掌握复杂的技术动作。作者采用新的训练方法——单纯分解训练法,即将整个标枪技术过程进行分解,并对各个分解部分进行训练,最后进行完整技术训练,从而让运动员较快地掌握技术动作,取得比较好的成绩。  相似文献   
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