欣赏指数：评价体育频道质量的新方法

以我国两大体育频道为具体研究对象,通过社会学和传播学的方法,就体育频道引入欣赏指数调查的必要性和可行性展开分析。     

高校大规模排考系统的算法统计

It is a multifactor optimization problem to arrange examinations on a large scale for universities. In this paper, a kind of grouped optimization algorithm was proposed. A principle about related degree, which plays a core role in realization, was introduced in the algorithm. According to the algorithm, we worked out a set of software correspondingly and applied it to a certain university in Shanghai to arrange examinations. It shows that the algorithm is very effective.     

《陈希夷导引坐功图势》考探

采用文献法考探了《陈希夷导引坐功图势》的由来;提出它是对前人导引术势的精选、提炼、增删和重构,是医疗导引的一个新分支,既不同于散式导引,又不同于套路式导引;它的形成,标志着医疗导引发展的一个新阶段的开始,由经验领域进入理论领域;它在医疗导引发展中具有承前启后的意义,对养牛和健身都有重大实践意义和理论意义。     

哈佛大学工学院发展战略及其对新工科建设的启示

哈佛大学自2007年重建工程与应用科学学院以来,采取了与传统工程学科大相径庭的发展路径,以解决人类面临重大挑战的前沿科学为重点发展方向,以机制保障为学科交叉融合提供土壤,以空间优化调整助力研究、孵化、成果转化一体化发展,取得了显著成绩。哈佛大学工学院发展路径正体现了新工科建设思路,对我国高校加快建设发展新工科,推动学科深度交叉融合,优化调整空间布局,服务科研创新、成果转化等具有重要启示。     

基于知识治理的公共档案馆服务质量优化机制研究

[目的/意义] 在公共档案馆服务质量优化中引入知识治理理论,使得复杂的服务质量优化问题获得更本质的理解和更有效的解决途径,为公共档案馆服务质量和服务能力提升提供参考。[方法/过程] 以知识治理理论为支撑,对公共档案馆服务质量优化进行分析与探讨,设计公共档案馆服务质量优化机制。[结果/结论] 通过借鉴和探析知识治理机制,构建公共档案馆服务质量影响因素优化机制,主要包括优化的环境、优化的目标、优化内部动能（治理机制）、优化外部动力和优化过程五个部分。     

人力资源优化配置模型研究现状及发展趋势

描述了几种人力资源优化配置模型,包括线性规划指派模型、线形回归模型、多目标规划模型、人员流动优化模型、基于CMMI的人力资源配置模型以及基于贝叶斯理论的人力资源配置模型等,并在此基础上就人力资源优化配置模型今后的发展趋势进行了展望。     

Spark作业性能建模及参数优化

Apache Spark分布式大数据计算框架应用广泛,但是其配置参数繁多导致使用难度较大,且不合理的配置将严重影响作业执行性能,研究Spark参数对性能的影响并进一步对参数进行自动优化具有重要意义.该文分析了 Spark作业中影响系统行为的关键参数,建立了性能模型,并进一步探索了 Spark参数自动优化的方法和策略.通...     

一种自适应遗传算法对Hopfield网络权值的优化

针对Hopfield网络在求解优化问题中学习效率低,收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点和不足,把遗传算法同Hopfield网络结合起来,形成进化神经网络,对网络权值进行优化,并且通过对算法的讨论,说明该算法的有效性。     

基于模糊综合评判方法的仰光河航道安全评估

应用模糊综合评判方法,分析仰光河航道的航道安全.将仰光河航道分成4个航段进行研究,考虑缅甸航运业的发展以及航道进出船舶的安全,对全部航道和每一段航道进行安全分析,基于航道情况、环境因素等,提出航道的模糊综合评判方法.该综合评判方法可以定量表示全部航道和每一段航道的危险度.     

递归式多目标遗传算法

介绍递归式多目标遗传算法(Recursive Multiple Objective Genetic Algorithms,RMOGA).整个进化过程分为与目标数量相等的几个递归阶段,每个阶段多增入一个目标.每个阶段先用一个独立的群体进化新增的目标;该群体中性能较好的个体与上一阶段多目标进化的群体联合形成已增目标集的初始群体.实验结果表明,在绝大多数问题中,RMOGA的性能优于NSGA-Ⅱ,SPEA及PAES等3个典型的多目标遗传算法.