新疆文化与地理学研究初探

通过把新疆的地域文化与地理学两个交叉学科结合起来这一视角,尝试立体多维的分析与推演,以找到本地区的文化发展内核。以此为契机,提出要对该交叉学科的一体化发展给予重视,并引发对该地区的文化与地理综合、立体、长远发展和传承的思考与认识。     

黄冈师院乒乓球课多维评价方法的研究

以黄冈师范学院为例,采用文献资料法、问卷调查法、实验法、数理统计法等研究方法,对新课改下普通高校乒乓球课程考核评价进行分析研究。结果表明：在乒乓球课程评价内容上,纳入学生的学习态度、体育理论及教学比赛的评价,使评价内容多元化,能够促进学生学习的积极性和学习效果的提高;在乒乓球课程评价方法上,实施不同层次的分层次考核,对学生的学习过程和学习效果进行综合评价,有助于形成既注重过程评价又注重效果评价的综合考核评价体系。     

基于语义关联的图书馆移动视觉搜索资源与服务聚合研究

[目的/意义]移动视觉搜索（MVS）服务是移动互联网时代图书馆更好切入用户利用场景和促进图书馆各种资源开发利用的有效措施,而视觉资源与图书馆各种资源的聚合是图书馆MVS服务开展的基础。[方法/过程]从多维度聚合和语义关联两个方面分析了数字资源聚合的理论基础,并从基础数据层、资源描述层、语义聚合层和用户应用层4个方面构建基于语义关联的图书馆MVS资源多维度聚合模型,在此基础上分析了MVS服务的实现流程。[结果/结论]构建移MVS为核心的语义关联视觉资源多维度聚合体系,有利于不同情境下图书馆MVS服务的现实。     

低碳技术合作创新网络中的多维邻近性演化

基于气候变化和能源安全的现实考虑，低碳技术创新已成为全球重要议题。本文首先从理论上分析低碳技术合作创新网络中的多维邻近性及演化，然后以低碳汽车技术为例，基于联合申请专利，利用数据挖掘与社会网络分析构建1992-2011年全球低碳汽车技术合作创新网络，考察网络中多维邻近性存在与否，演化过程如何。研究表明，低碳技术及其合作创新网络与多维邻近性协同演化；低碳技术合作创新网络中多维邻近性演化涉及不同国家地区与行动者网络位置与能力的演变；低碳技术合作创新网络中多维邻近性演化需注意避免过度邻近的“锁定效应”。     

企业规模质量对产业创新升级的影响机制研究——基于规模阈值突破的视角

大企业的规模优势并不是产业获得持续创新动力实现创新升级的必要条件。本文在大企业作为产业创新源的讨论中引入了企业规模质量的概念,将我国产业创新升级普遍存在的低产业化、大而不强和传统产业升级问题抽象为企业规模阈值问题,并将三种规模阈值的突破作为企业规模质量的内涵。在此基础上,本文建立了大企业对产业创新升级引领作用的多个关系假设,以来自国家级和部分省市的201份创新型企业样本,验证了企业规模质量对产业创新升级的直接作用、协同创新的不完全中介作用,以及企业家精神在大企业中发挥的调节作用。研究结论确立了规模阈值突破作为研究产业创新源问题的新视角,得出了大企业规模质量对产业创新升级引领作用的内在机制,并就突破规模阈值的产业升级阶段性,以及大企业引领产业创新升级的二元性特征进行了延伸讨论。     

在高校扩招过程中建立教学质量管理多维动态系统

高等教育产业化的实施,高校的教学质量系统不可避免地发生了变化。从人力资源管理上看,高校招生规模在不断扩大;从物力资源管理上看,招生规模的不断扩大,物力资源的要素组成也相应庞大而复杂;从教学活动管理上看,课堂教学管理、教务管理、教学实习管理、学生工作等比原来要宽广得多。要适应发展了的高校教学质量管理,就必须建立多维动态的高校教学质量管理系统,在发展中提高人力资源管理要素的效能;实现物力资源管理要素的优化配置;规范教育教学活动管理要素体系。在注重横向结构的同时,注重纵向结构的构建。     

多维度视角下的爱国主义解读

爱国主义作为社会主义核心价值体系的核心概念,是一个具有丰富内涵的范畴,在人类社会的不同民族和不同发展阶段有着不同的解释和内涵。要完整地把握爱国主义,必须从爱国主义的语义、哲理、政治、道德法律、心理一行为、历史、空间、时代等八个方面全方位地进行解读。在多维度视角下全面地理解爱国主义,不仅有助于对爱国主义更加深刻而全面的认识,而且对于构建社会主义和谐社会中的公民道德体系和核心价值体系具有极为重要的作用。     

多维正态分布参数估计的损失函数和风险函数的Bayes估计

给出了多维正态分布在NP(θ,∑)和方差∑已知情况下多维参数均值θ=(θ1,θ2,…,θP)估计的损失函数和风险函数的Bayes估计.     

一种基于位图矩阵技术的多维关联规则改进算法

文章提出了一种基于位图矩阵技术和Apriori性质的多维关联规则改进算法.该算法利用位图矩阵技术降低扫描数据库的开销,应用Apriori性质减少频繁项集的搜索范围,从而提高算法运算速度.实践表明,该算法是一种有效的多维关联规则算法,具有较好的性能.     

BP神经网络在多维非线性函数拟合中的应用

为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。