从“底层”突围与“命运”共舞——对立叙事中的电影《Hello!树先生》《钢的琴》

《Hello!树先生》和《钢的琴》两部＂叫好不叫座＂中国小成本艺术电影又一次上演了＂爱比死更冷＂的悲喜剧。两部电影切近＂底层＂风格特异,揉正剧与喜剧、再现与表现为一体,充满＂二元对立＂的关系,共同演绎了现代化中国荒腔走板式的＂荒诞＂与＂疯狂＂。《Hello!树先生》和《钢的琴》相继出现无疑是对中国现有电影严重同质化的有力抵抗和反思。     

αB-晶体蛋白在乳腺癌中的表达研究

目的：了解αB-晶体蛋白在乳腺癌组织中的表达情况,探讨αB-晶体蛋白与乳腺癌的发生、发展的关系。方法：随机抽取57例乳腺癌患者病理组织切片标本,利用免疫组化染色方法,观察αB-晶体蛋白在肿瘤组织中的表达情况。结果：αB-晶体蛋白在乳腺癌组织中表达阳性率明显高于在癌旁正常组织中表达的阳性率（P〈0．01）;在浸润性导管癌组织中的表达阳性率明显高于无浸润导管癌中的阳性率（P〈0．05）;αB-晶体蛋白表达阳性率与癌细胞的分化程度不具有统计学意义（P〉0．05）。结论：αB-晶体蛋白的表达与乳腺癌的发生和发展有关,但与乳腺癌的分化程度无关。     

“香椿树街”的修辞幻象

"香椿树街"是苏童小说颇具特色的修辞幻象,其逐步生成的轨迹表现为:文本系列化的修辞选择--推动"香椿树街"修辞幻象生成;"少年人"--赋予"香椿树街"修辞幻象以生命;词语制造悬念--渲染"香椿树街"修辞幻象的神秘氛围;叙述形式独特--产生"香椿树街"修辞幻象真实感的动因.     

数据挖掘中决策树分类算法的研究与改进

决策树分类算法是数据挖掘中一个重要的内容,而ID3算法又是决策树分类算法中的一种重要方法且被广泛应用。然而在实际应用过程中,现存的决策树算法也存在着很多不足之处,如计算效率低下、多值偏向等。为了解决这些问题,提出了一种基于ID3算法的加权简化信息熵算法,它提高了决策树的构建速度,减少了算法的计算运行时间,同时也克服了ID3算法往往偏向于选择取值较多的属性作为测试属性的缺陷。并且随着数据规模的增大,决策树的分类性能表现得越好。     

一种快速大数乘法器的设计方法——大数乘法的高速实现

本文介绍了大数乘法器的一种高速实现算法,采用了Booth算法和Wallace Tree算法,通过减少部分积,并把大数加法拆分为32位的加法来实现对于大数乘法的高速运算.其核心的数据通路仅有一个16位的乘法器和一个32位的加法器组成,真正实现了以"小"资源实现了"大"运算.     

基于决策树方法的数据挖掘分析

介绍了数据挖掘与决策树算法的一些基本概念,然后对最经典也得到最广泛应用的ID3算法及其改进算法作了详细介绍,在最后给出了该算法的一些数据结构和实现代码。     

基于PAT Tree的半结构化文本信息抽取范式研究

信息抽取器在信息抽取领域是一个很重要的部分,而抽取器的研制通常要依靠抽取规则来实现。以前是利用使用者的使用模式或记录,找出相关的抽取规则。而利用PAT Tree可以直接从半结构化的Web的资料中,找出抽取规则。     

图的重连通性简单判别方法及实现

提出了一个基于DFS的图的重连通性简单判别方法,本方法具有容易理解、形式规范的特点,无论用于教学还是解决实际问题,都有较大的实用价值。     

SVM决策树在沉积微相识别中的应用

支持向量机(SVM)作为统计学理论最年轻的分支,其应用日益广泛。针对油层沉积微相的多类识别问题,可采用支持向量机和决策树相结合的方法。对传统的SVM决策树进行改进的基础上,在SVM核函数选取过程中,构造了与实际问题有关的核函数。此方法有效的降低了支持向量机的设计难度,同时提高了识别精度和泛化能力。最后用实例对比神经网络验证了该方法的优越性。     

决策树在高校图书馆财政预算中的应用

高校图书馆财政预算涉及到的因素很多,如何公平、有效的分配有限的资源十分重要。本文通过建立一个简单的模型,利用数据挖掘中的决策树技术对一个学校图书馆的财政预算进行了详细的分析。