Digital Module 05: Diagnostic Measurement—The G‐DINA Framework https://ncme.elevate.commpartners.com

In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback.     

帆板实际航行中运动学参数的测定

对帆板运动进行三维解析即可有效地分析运动员的操作技能，也可利用测定的运动学参数反过来计算与检验空气动力学参数与水动力学参数。介绍了帆板运动的运动学参数、测定的方法。分析了帆板运动学参数测试的可行性。     

园林景观动画设计初探

本文通过对计算机三维动画的相关理论与技术的初步探讨，并结合环境景观动画的制作实例，介绍了该技术在园林景观动画设计方面的应用和发展前景。     

中国北方汉族青年ACE 基因I/ D多态性频率分布特征

通过分析与探讨汉族普通人群ACE基因I／D多态频率分布特征，试图为中国优秀耐力运动员的基因选材研究提供中国人相关人群ACE基因I／D多态频率分布的基础数据。选择18-22岁汉族学生216名作为研究对象，观察其ACE基因I／D多态频率分布。结果显示：北方汉族青年的ACE基因I／D多态频率分布，与国内相关研究结果一致，与欧美人群有非常显著差异。研究认为：从种族单一性、样本数量和年龄段的选择等因素考虑．研究结果不仅可以作为北方汉族青年ACE基因I／D多态频率分布的代表，而且对于杰出耐力的多态性标记研究来讲是理想的对照群体。     

回溯建库效益分析

本文在回溯建库概述、回溯建库对象及用户信息需求分析的基础上，以等额投入的方式客观地分析了回溯建库的效益问题。     

三维模型库的参数化建模

文章探讨了用SolidEdge软件参数化快速建模,从而大大加快了建立三维模型库的速度,三维模型库可用于多媒体教学.     

党内腐败现象产生的内因及其对策

党内腐败现象产生的内因 ,一是有相当一部分党员干部没有解决好世界观、人生观和价值观问题 ;二是相当一些地方和单位治党不严 ,思想政治工作薄弱 ,对党员干部特别是领导干部疏于监督。因此 ,必须加强党员干部的教育、管理和监督 ,从严治党 ,以保持我们党的先进性和纯洁性 ,增强党的凝聚力和战斗力。     

高等体育院系创业教育探析

创业教育是当今世界范围高等教育发展的新理念。随着知识经济时代的到来和我国加入WTO、举办2008奥运，社会对体育人才的音质特别是创业素质的要求进一步提高，创业型人才的培养在高等体育院系更具现实意义。当前高等体育院系创业教育的开展显得过于平寂，创业型人才的培养落后于时代的要求。因此，体育院系要进一步认识开展创业教育的重要性和紧迫性，从课程设置、教学方法、激励机制、创业教材师资等方面加以改革完善。     

八点算法的降维EVD技术

传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法。通过统计分析可知,该技术存在估计偏差大和均方误差都大的缺点。其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大,因此白化数据噪声和正则化变换是提高性能的有效措施。通过理论分析和计算机仿真实验,表明文中所给出的降维EVD技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计。由于它无须进行预白化变换或正则化变换,并把最优化过程的维数从9降为4,所以它还具有计算快速、实现简单方便的优点。