试论《春宴》对人的精神生态的反思与重建

安妮·宝贝长篇小说《春宴》堪称其转折性的作品。透过作者感性的文字叙述,对《春宴》中涉及到现代人的生存困境与精神危机进行反思与研究;对人类“精神生态”的拯救及重建进行归纳与总结;并对现代人关于精神家园的回归提出建设性意见。     

体育权利若干思考

体育权利是一种基本权利,属于社会权范畴.对体育权利法律化、体育权利清单以及体育权利可诉性问题进行了分析,或提出应该注意的问题,或做了进一步引申,某种意义上讲,这些探讨丰富了体育权利理论.最后,在综合这些研究基础上发现,体育权利与体育公共服务均等化问题可能会成为未来一个时期的研究热点     

稳健的个体化亚组分析（英文）

异质群体的亚组分析是实现个体化医疗和个性化营销的关键所在。基于回归的方法是亚组分析的主要流派之一,这种范式将预测变量分为具有异质效应和同质效应的两部分,并根据异质变量是否相同将样本分为不同的亚组。然而,现有的基于回归的亚组分析方法大多有两大局限性：第一,它们仍然认为亚组内的样本是同质的,没有充分考虑个体效应;第二,没有考虑到同质变量中常见污染现象,这将导致模型结果出现较大偏差。为应对这些挑战,提出一种稳健的个体化亚组分析方法。使用多向分离惩罚函数估计模型异质部分的个体化效应,并使用γ散度得到同质部分的稳健估计。还提出一种高效的交替迭代的两步算法,这一方法结合了坐标下降法和交替方向乘子法。数值模拟和对皮肤黑色素瘤数据的分析进一步验证了所提方法的有效性。     

结合身体形态指标对体育终结成绩的回归评价

】体育教学中的成绩考核与评价是整个体育教学中的一个重要环节,目前学校一般仅仅根据学生通过某一阶段学习后终结考核成绩来进行的评价是不科学、不公平的。笔者采用回归评价的方法将终结成绩与身体形态指标结合起来进行评价,以便充分发挥评价的发展功能     

教师应有意培养学生“主动学习”的学习思想

在当今知识总量以成倍速度递增的情况下,要赶上信息时代的步伐,就必须培养学生主动学习的思想。这是教育教学新理念的要求,是学生自身学习的要求,是高考形势的需求。从构建一个有利于培养主动学习思维的课堂阅读教学模式、重视习惯的培养、让语文回归生活等几个方面,去培养学生的主动学习思维,具有非常重要的意义。     

应对突发公共安全事件的财政支出绩效评价指标体系研究

应对突发公共安全事件的财政支出绩效评价的核心是财政支出绩效评价指标体系的研究。依据财政部2020年印发的《项目支出绩效评价管理办法》,在充分考虑突发公共安全事件特点的基础上,设计了包含4个一级指标、10个二级指标、20个三级指标的绩效评价指标体系。通过问卷调查广泛征求河北省财政厅、高等院校、资产评估中介机构等专家的意见,进一步优化绩效评价指标体系,并利用熵权法对优化后的指标体系进行赋权,为应对突发公共安全事件的财政支出绩效评价提供参考。     

从信念到行动--再读《哈姆莱特》

信念支配行动.哈姆莱特杀死克劳狄斯是为了为父报仇;克劳狄斯害死老王是为了满足其权利欲和色欲;雷欧提斯与哈姆莱特决斗是为了替父替妹报仇.分析表明:正直的信念引起的行为有时并不能带来好的结果,而邪恶的信念引起的行为一定不会带来好的结果.     

论"行政控权"是政府信息公开的初始出发点

追溯政府信息公开初始出发点,对丰富信息公开基础理论,统一规范政府信息公开制度,推动信息公开立法,具有重要的应用价值;政府信息公开的理论基础源于行政控权,信息公开制度的广泛推行顺应了行政控权的需要;政府信息公开是防止行政权力异化、抵制和预防腐败的利器。     

北京市男子大学生足球运动员运动损伤特征与风险因素筛查

摘要：目的：掌握北京市男子大学生足球运动员运动损伤的流行情况,对导致运动损伤发生的风险因素进行筛查,为进一步预防男子大学生足球运动损伤的发生提供依据。方法：应用方便分层抽样的方法,对参加北京市男子大学生足球联赛甲、乙、丙组的14所高校249名在校大学生足球运动员的损伤情况进行调查,应用T检验、单因素χ2检验与二元非条件logistic回归模型进行分析。结果与结论：充分了解了北京市男子大学生足球运动员的运动损伤现状和特征;筛查出为运动损伤发生的主要的风险因素;错误的技术动作、对手的粗野动作导致损伤发生的主要诱发事件。     

基于γ-散度的稳健有序误标记logistic回归

有序多分类方法已经得到了广泛研究。传统的有序多分类方法假设样本的类别标签是不存在误标记的。但是由于实际数据复杂以及人工经验有限,获得标记完全正确的样本是不现实的,因此,传统的方法就存在局限性。提出一种基于γ-散度的有序误标记logistic回归方法,在处理存在误标记的有序多分类问题时具有很强的稳健性,也就是说,当某一样本被错误标记时它对参数估计的权重小于其被正确标记时的权重。该方法通过最小化γ-散度构建模型,利用梯度下降算法求解模型,不仅具有很强的稳健性而且在模型中可以忽略误标记概率。模拟研究和真实数据分析都说明该有序误标记logistic回归方法在处理存在误标记的有序分类问题时效果很好。