关于单一简单问题的学生团体反应时间分布参数估计与运用

介绍在计算机局域网环境条件下进行单一简单问题测试,收集学生团体的反应时间分布数据并加以处理的基本方法,给出时间反应分布参数的矩估计结果,初步探讨学生团体反应信息的有效运用问题。     

“辨误”在概率论教学中的应用

对学生在概率论学习中若干常见错误进行辨析,旨在帮助学生正确掌握有关概念、结论及其之间的关系,加深对概率论的思想和方法的认识,同时也为概率论教学提供参考。     

自媒体时代大学生“自主学习”的教育新吁与应对

新媒体技术悄然改变了我国教育生态环境,也迎来了大学生"自主学习"教育发展的新契机。在深入阐释利用新媒体平台技术提升大学生"自主学习"能力是适应高等教育发展形势、践行高校以人为本教育理念和实现教育主体全面可持续发展需要的基础上,从树立科学理念、创建自主学习教育平台、探求自主学习新法等方面提出了自媒体时代教育发展的对策。     

图像的增强与分割方法研究

以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径.     

广西经济增长率与通货膨胀率关系分析

经济增长与通货膨胀是宏观经济的核心问题。文章以1979年至2009年广西GDP与CPI年度数据资料为观测序列,考察广西经济增长率与通货膨胀率的长期均衡关系,并运用协整检验实证方法对两者的数量关系进行研究,寻求相应的对策。     

基于随机优势与概率优势的风险型多属性决策方法

本文讨论属性值用概率分布函数描述的风险型多属性决策问题。首先,分析了利用随机优势描述偏好的局限性;其次,给出概率优势的概念,并得出了随机优势与概率优势在比较随机变量取值优劣方面具有互补性的结论;再次,针对风险型多属性决策问题,结合随机优势与概率优势共同描述方案在单个属性下的局部偏好,并利用赋值级别高于关系的思想集结得到总体偏好关系;最后给出了一个实例,计算结果表明:与文献中仅用随机优势描述偏好的方法相比,本文所给的决策方法的求解结果要好。     

我国货币政策区域效应的实证分析——基于东中西部地区数据的VAR模型

本文在对有关货币政策执行效果地区差别的文献进行回顾的基础上,利用VAR模型和IRF检验证实我国货币政策存在显著的区域效应。随后从货币经济学的角度进一步分析得出信贷渠道、利率渠道是我国货币政策区域效应的主要原因,汇率渠道对货币政策传导影响较弱。最后建议:加强欠发达地区的金融生态建设,改善利率传导机制,完善人民币汇率形成机制,增强汇率渠道在货币政策传导中的主动性。     

湘籍志士群体与辛亥革命运动

在辛亥革命时期,湖南因其特殊的历史机缘成为举足轻重的省区之一,具有重要的历史地位,如在国内率先发动的长沙起义、震惊中外的萍浏醴起义、社会广泛参与的湖南保路运动、声势浩大的长沙抢米风潮以及首先响应武昌首义、派遣湘军援鄂等都是辛亥革命史链条中的重要环节。而湘籍志士作为一个群体在整个辛亥革命运动中广泛开展舆论宣传、深入进行组织发动、拥戴和捍卫孙中山的领袖地位以及领导反清武装起义等方面都作出了不可磨灭的贡献。     

一个概率模型的应用

本文以研究性学习的方式对一个概率问题进行引申和推广,体现了研究性学习的探究性和应用性的特点,突出了分房问题这一概率模型应用的广泛性。     

From Retrieval Status Values to Probabilities of Relevance for Advanced IR Applications

Information Retrieval systems typically sort the result with respect to document retrieval status values (RSV). According to the Probability Ranking Principle, this ranking ensures optimum retrieval quality if the RSVs are monotonously increasing with the probabilities of relevance (as e.g. for probabilistic IR models). However, advanced applications like filtering or distributed retrieval require estimates of the actual probability of relevance. The relationship between the RSV of a document and its probability of relevance can be described by a normalisation function which maps the retrieval status value onto the probability of relevance (mapping functions). In this paper, we explore the use of linear and logistic mapping functions for different retrieval methods. In a series of upper-bound experiments, we compare the approximation quality of the different mapping functions. We also investigate the effect on the resulting retrieval quality in distributed retrieval (only merging, without resource selection). These experiments show that good estimates of the actual probability of relevance can be achieved, and that the logistic model outperforms the linear one. Retrieval quality for distributed retrieval is only slightly improved by using the logistic function.