她很优秀却为何得不到同学的认同

正案例回放:文琪家庭很优越,美丽聪明多采多艺。可同学们不怎么认同喜欢她。这让文琪很不开心,也失落极了。文琪觉得这个世界太不公平,优秀的人才竟得不到大家的推崇!她感到很悲哀,她的周围都是一些凡夫俗子,缺乏慧眼,她不屑于与他们为伍。从此,文琪变得不爱说话了,也从不主动与其他同学交往,班级集体活动中也很少见她的身影,她就象一只骄傲而又离群的孤雁,若隐若现……     

没有车寸步难行

正从上个世纪末高中毕业时开始,就总有声音在催促我去学开车。那时还是20世纪,大家对即将到来的21世纪满怀憧憬与期待。有一段时间,还有人总结出了21世纪必须掌握的三门技术:懂英语,能操作电脑,会开车。不过,对于学车这么高级的技术,我仍然提不起兴趣,我总是觉得公共交通工具就能满足我的全部交通需求。去美国之前,也有对那边情况比较了解的朋友苦口婆心地建议我先学习开车,因为"到了那     

离群聋儿自创手势与中国手语的比较研究

本文通过对19名农村离群聋儿自创手势的调查分析,得出聋儿自创手势的表达特点:(1)模仿事物的基本外形特征;(2)模仿事物的典型动作和神态;(3)表达事物的用途或功能;(4)直观模拟动作行为;(5)指代现场的事物。本文通过比较离群聋儿自创手势与中国手语后得出:聋儿具有发展手语的先天的生物学基础,具有获得手语的潜能,离群聋儿的自创手势是对生活经验的符号化,但他们的自创手势有局限性,抽象程度不高,是一种前手语(Pre-Sign language),中国手语的构成不完全是任意性的。     

班主任工作心得——“离群孤雁”的心理分析与引导教育

班主任工作的核心在于"育人",而育人的核心在于育德与育心,德与心皆是内化的东西,育德与育心的效果如何,很大程度上取决于进入教育个体内心的深度如何。怎样才能更好地走进教育个体内心深处,达到育德育心的目的呢?共情,也称为同情、同理心、同理解。也就是设身处地地体验学生内心世界的能力。班主任在育人工作中要走进学生的内心世界,探究学生言行的成因和动机,引导教育学生自我探究自身言行的合理性,达到育人的真正目的。     

艾米丽的三重悲剧——从女性主义角度解读《献给艾米丽的玫瑰》

<献给艾米丽的玫瑰>以美国战后南方社会变迁为背景,讲述了贵族后裔艾米丽小姐充满悲剧的一生.作为一名女性,艾米丽承受了来自男权社会的种种压迫,并最终在离群索居中度过了孤独凄惨的一生.本文试从女性主义的角度探析造成艾米丽悲剧命运的三种原因:父权制下的家长压迫、爱情观上的男女不平等以及南方传统的替罪羊.     

基于离群点检测的电类实验教学中错误数据判决算法

电类实验教学在高等院校中覆盖面广,实验过程中学生所测数据量大,人工评判数据工作繁琐。随着在线实验教学的普及,迫切需要一种实验数据智能评判的方法。依据Mean Shift思想提出一种基于距离的离群点检测(MSOD)算法,以理论计算值作为初始点,沿着概率密度梯度的方向寻找数据集最稠密的位置,与该位置的距离大于某一特定值的数据为离群点,离群点数据即为测量有误的数据。实验结果表明,MSOD算法识别错误实验数据的效果较好,可以有效地减少实验教学中重复繁琐的人工评判数据的工作,节约人力成本,提高实验教学效率。与现有的离群点检测算法比较,MSOD算法提高了错误数据识别的正确率,并且降低了时间成本。     

离群点识别方法研究

离群点又称特异点、兴趣点、偏离点、新颖点、异常点等。通过离群点识别可发现异常事件与新现象。随着信息技术的发展和信息量爆炸式增长,通过识别数据中的离群点获得潜在信息成为研究热点。首先简要介绍几种主要的离群点识别方法,并分析各种方法的优缺点,为相关使用者学习、选择和改进算法提供参考。阐述离群点识别的研究热点和应用邻域,并分析现有算法在识别高维、空间和时序数据离群点的难点,便于研究者提出新的相关离群点识别方法。     

基于随机森林算法的混合入侵检测系统研究

目前,许多入侵检测系统都是采用误用检测模式,无法检测出未知的攻击;而一些基于数据挖掘的异常检测系统,虽然对未知攻击具有较高检测率,但普遍的缺点是误报警率很高,导致真正的攻击湮没在大量的误报警之中.通过对误用检测和异常检测的研究,结合它们的优点,提出了一种基于随机森林算法的混合入侵检测系统:首先使用基于Snort的误用检测组件过滤掉网络数据中的已知攻击;之后,数据被送人异常检测组件.在此组件中,通过对随机森林算法的改进,设计了一种无监督的离群点检测方式,可以有效检测出新的攻击,并且在误报警率很低的时候,也能得到较高的检测率.     

非线性数据变换及其在离群聚类中的应用

为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率,在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上,提出了一种离群点检测算法,首先将非线性问题转化为高维特征空间中的线性问题,然后利用非线性数据变换进行维数约减,对从高维采样数据中恢复得到低维数据集,通过本文提出的离群数据假设,并结合本文给出的离群聚类方法对所得数据对象投影分量是否是离群数据进行判别。仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点。与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,为离群点检测问题的机器学习提供了一条新的途径。     

离群点挖掘技术在入侵检测中的研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的关键业务已经移植到网络上,网络安全越来越引起人们的关注。入侵检测作为防御体系中的重要组成部分,成为当前网络安全理论的研究热点。将数据挖掘与入侵检测相结合,能够增强入侵检测系统对海量数据的处理能力,使得入侵检测系统具有可扩展性和自学习能力,增强入侵检测系统的检测功能。主要针对离群点挖掘技术在入侵检测系统中的应用展开研究,使传统入侵检测系统具有异常检测能力。