区域发展的立法模式研究

发展区域经济是解决我国经济发展不平衡问题的有力措施,这不仅要求经济领域中各种要素实现一体化,同时也要求实现区域法治的一体化。适当的区域发展立法模式是实现区域法治一体化的首要条件。在目前的条件下,我国必须坚持以国家立法为主、地方立法为辅的区域发展立法模式。     

地方高等师范院校教育硕士培养的困境与出路

地方高等师范院校的教师教育特色,使其在教育硕士培养方面有着师资、课程资源、实践基地、教育科研、教师文化诸多优势;但由于其办学综合实力较弱、区位劣势、教育硕士培养起步晚等原因,使其在招生、培养、管理各项工作中遭遇重重困境。探索解困之道,有利于地方高师院校培养教育硕士事业的可持续发展。     

娱乐新闻如何体现报纸特色

娱乐新闻是报纸新闻的一种重要形式,它的定义正在从狭义走向广义,它具有自己独特的报道内容、报道目的和受众构成.娱乐新闻要体现报纸特色,必须从做好报纸版面、重视本地娱乐文化新闻和加强娱乐新闻言论着手.     

论地方高校学报的学术个性

从分析地方高校学报在办刊过程中出现的偏差入手,提出了地方高校学报的学术个性在于突出其学术性和地方性,并分别阐述了实现的路径和必须注意的问题,旨在促进地方高校学报的健康发展。     

论歌唱中“松”与“紧“”的把握

歌唱状态的松与紧的把握 ,是歌唱中的关键问题。正确把握歌唱中松与紧的状态 ,就可以减少发声训练中的盲目性。在教学中 ,学生往往把该放松的部位弄得很紧张 ,而把该紧张的地方又放松了 ,如何在声乐教学中做到有控制的紧张和有控制的放松 ,使松与紧的关系既对立又统一 ,是提高声乐教学的一个捷径。现将我学习声乐和教学声乐过程中歌唱感受和经验归纳、撰写出来 ,请教方家     

对Cache命中率优化的探讨

Cache命中率在现代处理器研究中越来越重要,本文以二维数组为例探讨存储结构Cache命中率的影响.并提出二维数组的以块为主序的存储结构,这种存储结构能较好地保持数据的空间局部性,从而减少了由于数据的空间局部性的破坏而引起的性能的损失.     

论“社区新闻”之开发

城市居民社区化的发展 ,使得新闻传媒中一个新家族“社区新闻”应运而生 ,本文论述当前在我国城市媒体中开发“社区新闻”的必然性、重要性 ,同时阐明报道“社区新闻”应该注意的问题。     

论地方高师院校学报特色的构建

地方高师院校学报要想在全国学报之林中占有一席之地，必须充分发挥本校的学科优势和利用所处的地域特点办出特色，以此体现师范性、学术性和地方性。     

论地方高校学报服务地方社会、办出特色的可持续发展性——以《惠州学院学报》学术特色建设的实践为例

为地方社会政治经济文化教育发展服务是地方高校学报应尽的职责,同时,对地方社会发展中的若干问题的学术研究也为地方高校学报创设特色栏目、办出特色提供了丰富的学术研究资源与广阔的发展空间。因此,地方高校学报应坚持为地方社会发展服务的办刊方针,积极关注地方社会发展的大课题,学术性与应用性研究融合并举,培养作者队伍,稳定稿源,注重学术规范,提高学术质量等,才能使学报的特色建设稳定地可持续发展。     

Double locality sensitive hashing Bloom filter for high-dimensional streaming anomaly detection

Most of the existing large-scale high-dimensional streaming anomaly detection methods suffer from extremely high time and space complexity. Moreover, these models are very sensitive to parameters,make their generalization ability very low, can also be merely applied to very few specific application scenarios. This paper proposes a three-layer structure high-dimensional streaming anomaly detection model, which is called the double locality sensitive hashing Bloom filter, namely dLSHBF. We first build the former two layers that is double locality sensitive hashing (dLSH), proving that the dLSH method reduces the hash coding length of the data, and it ensures that the projected data still has a favorable mapping distance-preserving property after projection. Second, we use a Bloom filter to build the third layer of dLSHBF model, which used to improve the efficiency of anomaly detection. Six large-scale high-dimensional data stream datasets in different IIoT anomaly detection domains were selected for comparison experiments. First, extensive experiments show that the distance-preserving performance of the former dLSH algorithm proposed in this paper is significantly better than the existing LSH algorithms. Second, we verify the dLSHBF model more efficient than the other existing advanced Bloom filter model (for example Robust Bloom Filter, Fly Bloom Filter, Sandwich Learned Bloom Filter, Adaptive Learned Bloom Filters). Compared with the state of the art, dLSHBF can perform with the detection rate (DR) and false alarm rate (FAR) of anomaly detection more than 97%, and less than 2.2% respectively. Its effectiveness and generalization ability outperform other existing streaming anomaly detection methods.