北洋水师旅顺基地的非议与选址之争

1881年底,李鸿章亲临旅顺勘察后,确定以旅顺为北洋水师的大型基地,继而大力兴办旅顺海防工程。这引起了中外人士的广泛关注,非但洋务派官僚,英、法、德、日等国的海军人士也纷纷前往观瞻。在旅顺现场勘察的基础上,出于认识与目的的不同,中外人士广泛非议旅顺的价值,批评旅顺基地的选址不当,进而引发了旅顺与威海卫、旅顺与胶州湾的选址之争。李鸿章在幕僚意见的影响下,基于他的布防思想并北洋海防筹办经费拮据的实际,力排众议,最终坚持以旅顺为“北洋第一重捍卫”,为“北洋水师总汇之区”。     

Cross-company customer churn prediction in telecommunication: A comparison of data transformation methods

Cross-Company Churn Prediction (CCCP) is a domain of research where one company (target) is lacking enough data and can use data from another company (source) to predict customer churn successfully. To support CCCP, the cross-company data is usually transformed to a set of similar normal distribution of target company data prior to building a CCCP model. However, it is still unclear which data transformation method is most effective in CCCP. Also, the impact of data transformation methods on CCCP model performance using different classifiers have not been comprehensively explored in the telecommunication sector. In this study, we devised a model for CCCP using data transformation methods (i.e., log, z-score, rank and box-cox) and presented not only an extensive comparison to validate the impact of these transformation methods in CCCP, but also evaluated the performance of underlying baseline classifiers (i.e., Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbour (KNN), Gradient Boosted Tree (GBT), Single Rule Induction (SRI) and Deep learner Neural net (DP)) for customer churn prediction in telecommunication sector using the above mentioned data transformation methods. We performed experiments on publicly available datasets related to the telecommunication sector. The results demonstrated that most of the data transformation methods (e.g., log, rank, and box-cox) improve the performance of CCCP significantly. However, the Z-Score data transformation method could not achieve better results as compared to the rest of the data transformation methods in this study. Moreover, it is also investigated that the CCCP model based on NB outperform on transformed data and DP, KNN and GBT performed on the average, while SRI classifier did not show significant results in term of the commonly used evaluation measures (i.e., probability of detection, probability of false alarm, area under the curve and g-mean).     

解读体育课程的生活回归

体育课程回归学生的生活世界是体育新课程改革的一个重要理念，建构主义理论和新的体育课程价值观是这一理念的理论基础。要实现体育的生活回归，必须在体育课程目标的确定，课程内容的选择以及课程教学的实施等方面，关注学生的生活经验和学习过程中的生活体验以及学生的可能生活，拓展课程的教学时空和教育价值。     

GM(1,1)模型灰色预测法Visual Foxpro计算程序

本文详细介绍了在Visual Foxpro6．O中编制的MGl1．PRG计算程序及其运行方法。     

运动生理学CAI积件库建设初探

多媒体课件的缺陷与不足限制了课件在教学活动中的应用,而积件是突破课件局限性的一种新技术和新方法.为适应现代教育技术的改革,该文对运动生理学CAI积件库的建设进行了探讨.从现有资料的编辑、网络资源的搜索、新素材的创建三个方面阐述了积件库的建设方法.     

中国科学计量指标数据库的设计与实现

简单介绍了中国科学计量指标数据库, 详细阐述了如何进行数据分析和系统设计, 以及指标数据库的功能实现。     

关于体育院系教育实习基地建设的研究与思考

对体育院系教育实习工作的研究显示教育实习基地建设有着很好的发展空间 ,有其重要的理论价值和实践价值。明确实习基地的地位、作用、内涵、条件及应注意的问题等 ,为今后教育实习基地建设提供方向性保证。     

关于体育社会科学研究基地建设问题的思考

以体育社会科学研究基地产生的一个重要背景切入主题,在对体育社会科学地位与作用的一点再认识之后,从经费保障、经费来源、学术力量分层整合、基地评估等几个方面阐述了对体育社会科学研究基地建设的思考。     

数据挖掘在数字图书馆中的应用

在描述数据挖掘技术与方法基础之上，探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的巨大应用价值。     

厚数据研究综述

文章通过回顾厚数据研究的理论起源和发展,利用WOS和CNKI检索相关文献,梳理国内外厚数据研究现状,剖析和解读研究中的前沿热点和问题,为后续研究提供支持和建议。当前国内外厚数据相关研究主要集中在厚数据定义研究、厚数据应用场景研究和厚数据分析方法研究等方面,未来应继续围绕基础研究问题进行深入探索和改进,并尝试在厚数据融合研究、厚数据方法研究和厚数据应用研究等方面不断进行拓展。