平面几何中的重心坐标

众所周知 ,在欧氏平面中 ,如取定一个标架后 ,人们便可用笛卡尔坐标的计算来作几何 .类似的考虑表明 ,如果取定一个三角形(它相当于一个标架 ) ,人们可引入重心坐标(在代数拓扑学中是熟知的 ) ,自然地就可用重心坐标来作几何 ,而且很优美 (参见吴文俊先生的小册子《力学在几何中的一些应用》,科学出版社 ,2 0 0 2 ) .但是在处理长度、角度方面的问题时 ,过去人们关于重心坐标的计算写得不够 ,往往使人觉得重心坐标不够理想 .本文试图用重心坐标来处理与长度有关的问题 .这是一个尝试 ,我们以后会继续这样的讨论 .1　重心坐标设 { o;e1 ,e2 }…     

新手变高手

我发誓2002年一定要学会钓鱼，因为我十分羡慕鱼儿入护那一霎钓鱼人脸上的满足。我知道订份钓鱼杂志可以帮助我提高钓鱼理论，于是选择了《垂钓》。     

对城市社区体育依托点的初议

为对我国正在起步的社区体育的基本理论和发展对策进行研讨，本对社区体育的词汇演绎和范围界定；时代背景与发展缘由；以及现阶段城市社区体育的依托点等问题作了初步探讨。     

零件表达方案选择的模糊模式识别

零件的表达应正确、完整、清晰和简便。就清晰和简便而言,存在着模糊性,即“清晰与模糊”、“简便与繁琐”,难以明确地划定界限。因而,在满足正确、完整的前提下,零件的表达方案常常有多种,根据清晰和简便的不同程度,来选择某种方案,可通过模糊识别即贴近度最大者为最优方案。     

两点间距离公式在解题中的应用

给出了两点间距离公式在求解某些数学题中的应用     

融合深度学习和链路预测的细粒度技术预测研究——以合成生物技术为例

[目的/意义]面向专利文本进行更细粒度的技术实体识别和技术预测,利于更详细地把握专利技术布局与趋势。[方法/过程]首先利用深度学习方法自动识别专利技术术语类实体,通过实验对比多组深度学习算法的优劣。其次,提出新的半监督标注和自定义标注方案,提高人工标注效率。最后,执行训练得到的最优模型,结合链路预测方法,对合成生物技术进行细粒度的技术预测。[结果/结论]实证结果表明RoBERTa-BiLSTM-CRF模型更适用于语义复杂的专利技术实体识别,F1值可达到86.8%,技术识别结果比传统IPC分析方法更精细。同时,细粒度的技术预测结果表明,合成生物学的合成方法在不断改进创新,合成物研究向合成燃料发展。     

基于关键词价值细分的高价值热点主题识别方法研究

对作者关键词进行价值细分研究,有助于识别学科高价值研究热点主题,帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型,对各个指标进行动态加权,多次实验后,形成多组关键词价值细分结果;从关键词生命周期的角度,结合医学领域的生存分析方法,使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证,识别出最优价值细分结果;依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文,对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法,本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类,较好地识别了高价值热点主题。