杂交，从物质到精神的惯性导入

一、是是非非说时尚（一）十九世纪中后期的上海租界,随着秩序的整饬、马路的平整和煤气路灯的点亮,公共娱乐区和休闲区的建设不仅符合租界人生的需要,也成为可能。     

突破惯性思维 突出人物形象—“抗震救灾英雄战士”武文斌的宣传回眸

在汶川抗震救灾大军中,有一个叫武文斌的士兵,把自己26岁的年轻生命永远留在了巴山蜀水间。经全国各大媒体的广泛宣传,他的事迹很快在社会上特别是地震灾区引起强烈反响,成千上万的群众潮水般涌向武文斌所在连队驻地胥家镇吊唁烈士,致使都江堰市方圆百里的花圈脱销。济南军区抗震救灾前指党委作出了向武文斌学习的决定,     

脑力、体力劳动者足底压力参数分布特征及评定

通过分析脑力、体力劳动者自然行走过程中峰力值（maxforce,MF）、达峰力值时间（time to max force）、冲量（impulse）等参数特征,探讨职业对足底压力分布的影响。采用比利时Footscan USB2平板式足底压测试系统对50名普通健康脑力劳动者和63名普通健康体力劳动者进行自然行走过程中动态足底压力测试。结果显示：脑力、体力劳动者左脚Toel、Toe2-5、Heel Lateral区域平均峰值（MF）存在显著性差异,右脚Mid foot、Meta5区域MF差异存在非常显著性（P〈0．01）,左、右双足平均峰力值（MF）最大值均出现在足跟内侧（Heel Medial）。脑力、体力劳动者足底各区域达峰力值的时间（TMF）,左右双足差异均存在非常显著性（P〈0．01）。脑力劳动者与体力劳动者行走过程中左足在Toel、Toe2-5、Meta1、Heel Medial、Heel Lateral区域的冲量（Impulse,IP）,体力劳动者明显大于脑力劳动者且具有显著性差异〈0．01）,体力劳动者与脑力劳动者的足底MF与足弓接触面积及足角度存在不同程度的相关。结果说明：脑力劳动者与体力劳动者行走过程中左右双足的平均峰力值、接触面积、冲量等参数都存在不同程度的差异,可能与长期从事的职业不同有关,建议经常进行体育锻炼或定制矫形鞋垫,可以缓解足底压力高压区的过度集中,不断维护足健康水平。     

扩大对“内”开前

《中国改革报》近日刊登文章说,改革与开放,是一对孪生兄弟。改革要求开放,开放促进改革。开放不足,必然影响改革进程。开放,在前30年主要是“对外”开放,然而,人们往往忽视了中国历史上还有更长期的“对内”封锁的封建体制。“对内”封锁。至少有两层意思：一是对人民群众封锁,一是对异己利益方封锁。这两种对内封锁都有着几千年的历史惯性以及相应的机制形式,从“皇权至上”到官场“小圈子”,都是其表现形式。其风气影响至今。比如有些地区、     

教育信息化主题下课程整合的任务

纪元2000年前后，信息技术与课程整合的话题进入我国教育改革的视好，当然更进入到教育技术界人士的视野，大家一改过去的计算机辅助教学旗号，浩浩荡荡地杀奔到“整合”事业中来。几载寒暑，历经从“在学术性内容的日常课程中，利用技术来支持和改进学习和教学”作为整合研究与实践的开端（或许是出于计算机辅助教学时代的思考惯性）；     

一类质点组动能定理的推导方法

给出了质点组动能定理，不同于一般教材的一种推导方法，并对两种方法进行了比较。     

一种论文作者重名消歧方法

作者重名消歧是一个重要又复杂的研究课题,在科技文献检索工作中,作者重名问题势必会降低文献检索的效率和准确性,影响工作进度。提出一种改进粒子群算法优化的BP（Back Propagation）神经网络算法,以解决作者重名消歧问题。首先引入Beta分布的动态惯性权重,提高算法全局搜索能力|其次利用改进粒子群算法优化的权值和阈值,作为BP神经网络的初始权值和阈值进行模型训练,以加快模型训练速度|最后通过特征评价函数过滤式选取排序较优的M维特征子集作为输入层特征向量训练模型,得到最终预测结果,从而精确区分重名的作者。实验研究表明,该模型对重名作者身份的预测准确率可达89.01%,证明了该算法的有效性。     

网络嵌入、知识惯性与双元创新能力 ——基于动态视角的评述

[目的/意义]网络嵌入和知识惯性对提升企业创新能力具有重要影响。[方法/过程]通过文献分析,针对网络嵌入及其演化特征对知识惯性的影响、知识惯性对双元创新能力的影响以及网络嵌入对双元创新能力的影响进行了系统梳理和评述。[结果/结论]总结提炼了3点结论,并在此基础上就如何充分利用网络嵌入的演化特征来调节知识惯性与双元创新能力间的关系,从动态视角提出了整合性理论框架以及进一步的研究思路与展望,不仅对深化该领域的研究具有理论与方法启示,同时对我国企业在动态网络下有效整合网络嵌入和知识惯性、提升双元创新能力具有重要现实指导意义。     

粒子群算法中惯性权重研究及实验分析

惯性权重是粒子群算法的一项重要参数,其值变化形式直接影响粒子群算法的性能。在介绍粒子群基本算法的基础上,分析已有固定惯性权重、时变惯性权重和动态自适应惯性权重粒子群算法的基本原理。通过4个典型测试函数的仿真实验,证明不同算法的收敛速度和全局寻优能力。