基于集对分析的城市生态足迹预测——以武汉市为例

自然生态环境是城市生态系统赖以生存和发展的重要物质基础，生态足迹作为生态环境承载状态测度的指标，受到社会、经济、人口等多种因素的影响，表现出时空动态性和不确定性特征。鉴于集对分析(SPA)在处理不确定性问题的优势，以武汉市为研究对象，将城市总生态足迹与其相关影响因子联系起来考虑，融合集对分析中的同异反模式识别的“择近原则”和聚类分析思想构造集对分析动态模型，模型精度较高，验证误差均小于0.3%。并对武汉市2005年～2020年总生态足迹发展趋势进行了预测。研究结果表明，2005年～2020年总生态足迹将由1 784.662×10⁴hm²增长到2 781.388×10⁴hm²，呈现出低于GDP、高于能源利用率增长速率的趋势，生态环境将进一步恶化，对此就武汉市生态系统的发展提出了对策与建议。最后，指出SPA动态模型对城市生态系统中生态足迹动态化方法的修正具有理论和实际意义。     

多值属性的面向对象分析策略

面向对象（Object-Oriented,简写为OO），已成为当今计算机领域的主流技术。在软件工程中，面向对象逐渐成为一套完整的方法学，包括面向对象分析OOA、面向对象设计OOD，面向对象编程OOP。本文就面向对象分析中多值属性的问题，探讨了采用整体-部分结构连接方法消除由多值属性引起的数据冗余的问题。     

基于用户利用数据的高校图书馆资源共享服务趋势与优化策略探究

在多元便捷的信息环境下,图书馆资源共享服务当前面临着激烈的竞争,需转变服务思路。通过采集样本图书馆在CALIS平台上5年的用户数据,从业务趋势、用户结构分布、平台使用习惯、对比分析、定位分析多个维度,解析了用户群体特征。并提出了多项服务质量优化举措以及分层式宣传策略,进而为资源共享服务的发展提供参考。     

2009-2018年高校图书馆读者借阅规律演化探究——以北京大学图书馆为例

借书数据是图书馆特有的、规范性强、延续性强的读者数据之一,探究其中蕴含的图书馆资源利用规律的变迁和读者借阅倾向的演化,是了解读者、亲近读者从而优化图书馆服务的基础。聚焦北京大学图书馆2009—2018年的借书数据,通过聚类分析、时间演化分析等方法,挖掘读者借书时间、借书主题、热门作者的演化规律。结果显示,近十年来,图书馆的借书服务努力克服时空限制,推动常态化服务的效果显著;不同类别图书间的阅读差异有所缩小,跨学科阅读现象更为普遍;上升类热门作者的出现通常与社会事件、阅读推广活动有一定关联。基于此结论为图书馆的资源建设和服务优化提出有益参考,丰富了图书馆读者数据的价值挖掘研究。     

基于市场细分的顾客价值分析

顾客价值分析是顾客价值创新的核心基础,基于市场细分思想改进了已有的顾客价值分析模型,将研究分为总体市场和细分市场两阶段进行,有效避免了"以共性代替个性"和"以既定代替未定"的两个研究误区.此外提出了系统的关键要素的识别原则和方法,构造了一个直观的创新要素评估方法-素体积法.     

协奏曲的钢琴改编谱演奏初探

在演奏管弦乐队协奏曲总谱改编的钢琴谱时,应当具备对文本（乐谱）的分析能力。而当以钢琴替代乐队时,钢琴协奏者实际上就承担着双重的责任：演奏者、指挥者。对此,钢琴协奏者必须有明确的认识,建立起积极而非被动的协作意识。具备理性的分析和认识是第一步,但毕竟协奏曲钢琴部分的演奏与钢琴独奏有相当明显的区别,因此,在演奏理念和演奏技巧上也要作相应的调节。     

中小城市英文标识语的错误现象、成因与对策分析

随着全球经济一体化及对外开放的进一步深入,我国很多中小城市也迎来了不少外国商人与游客.因此,这些城市的公共场所逐渐添加了一些英文标识语.这本是一件方便外国友人的好事情,但遗憾的是,这些英文标识语目前还存在着一些错误及不规范现象,这不但不能给外国友人带来方便,还有可能造成误解.造成这些错误的原因也多种多样,但只要译者事先做好充分的调查研究,了解英文标识语的重大作用,翻译时认真仔细,这样的错误都是可以避免的.     

套井回填粘土防渗墙截渗效果分析

文章简要叙述了套井回填粘土防渗墙的基本内容,结合工程实例,通过渗流计算,重点分析了采用套井回填粘土防渗墙前、后的大坝渗流情况,证实了套井回填粘土防渗墙具有良好的截渗效果。     

县域投资环境竞争力比较研究：来自重庆市的例证

在构建县域投资环境竞争力评价指标体系的基础上,运用多元统计因子分析方法,以重庆市40个区县为例,综合测度县域投资环境竞争力,得出县域投资环境竞争力不均衡的结论;同时,实证结果还表明,产出能力、外部环境、投入能力、持续能力、创新能力及资源关联等方面因素从不同方面制约着县域投资环境竞争力。最后,就破解县域投资环境竞争力提出简要的对策建议。     

On Sample-Size Calculations for Precise Contrast Analysis in ANCOVA

The analysis of covariance (ANCOVA) is a useful statistical procedure that incorporates covariate features into the adjustment of treatment effects. The consequences of omitted prognostic covariates on the statistical inferences of ANCOVA are well documented in the literature. However, the corresponding influence on sample-size calculations for precise interval estimation has not been fully evaluated. This article aims to explicate the deficiency of approximate methods for ignoring the stochastic nature of covariate variables and to present exact approaches for precise interval estimation of treatment contrasts under the assumption that the covariate variables have a joint multinormal distribution. The desired precision of a confidence interval is assessed with respect to the control of expected half-width and to the assurance probability of interval half-width within a designated value. Numerical appraisals show that the suggested approaches outperform the approximate formulas for the two precision considerations.