“幸亏”类词语与“幸亏”成词的关系

<三国演义>、<水浒传>里的"幸亏"类词语极为丰富,却没有"幸亏"一词;我们按字面形式把它们分为"幸"、"亏"两类,这两类词语的大量涌现,是"幸亏"形成的语义基础."亏"类与部分"幸"类词语可以用"幸亏"替换,两类词语多表说者"幸"听者"亏",即为"我幸,亏你";其后面的小句主语为受亏对象,故"亏"居后与之紧密相随,这是形成"幸亏"而非"亏幸"的重要原因.     

基于改进Single-Pass算法的BBS热点话题发现

详细介绍了经典增量式聚类算法Single-Pass的特点,针对该算法中"聚类质心不唯一"的缺陷提出"设定唯一聚类质心"的改进方案,降低了算法的时间复杂度;针对"算法聚类中心随机性强"的不足提出了"不断优化聚类中心"的改进方案,使得聚类中心的代表性更强.最后,基于"中华网BBS"文本数据对改进后的算法进行验证、分析,并与经典Single-Pass算法的聚类结果进行对比,得到了更为理想的实验结果,表明算法可行有效.     

基于改进K-means算法的BBS热点话题发现

详细介绍了经典划分式聚类算法K-means的特点,针对该算法中"聚类中心难以确定"的不足提出"选择最优聚类质心"的改进方案,改进后的算法得到了可靠的聚类质心.最后,基于"中华网BBS"文本数据对改进后的算法进行验证、分析,并与经典K-means算法聚类结果进行对比,得到了更为理想的实验结果,表明算法可行有效.     

一种基于层次树的高效密度聚类算法

基于密度的聚类算法具有挖掘任意形状聚类和处理"噪声"数据等优势,同时也存在时间消耗大、参数问题局限及输入顺序敏感等缺陷.为此,文章提出一种基于层次树的密度聚类算法DCHT(Density Clustering Based on Hierarchical Tree),以层次树描述子聚类信息,动态调整密度参数,基于密度探测树结构中相邻子聚类得到最终的聚类簇.理论分析和实验结果表明,该算法适用于大规模、高维数据,并具有动态调整参数和屏蔽输入顺序敏感性的优点.     

“省略”与“空语类”的区别

讨论汉语"省略"和"空语类"的性质及二者的关系问题。文章先介绍省略和空语类,再谈它们的区别:(一)二者不在同一个结构层面上;(二)省略是言语现象,空语类是语言现象;(三)是否具有相应的完整形式;四、二者的语义所指不一样。     

科学划界与科学普及

人们试图寻找到"类科学"之间的绝对界线是徒劳的,而要消解"类学科"之间界限的做法也是欠妥当的,因而走出一条恰如其分的划界路线是有很难的,却是有必要的。为了更充分地掌握相关"类科学",为科学普及奠定坚实的基础,并把"类科学"的边界问题作为科学建构的保护带。科学普及的前提是划出"类科学"之间的相对界限,沟通它们的互融地带,并逐渐消除"类科学"之间的隔阂带,更好更广泛地为普及应用创造条件,更好地服务于社会。     

古今中外类逻辑思维的起源与发展研究

类逻辑是逻辑学中的重要分支,它以类为核心概念,以类比推理为主要表现形式。类逻辑在中西方有着不同的起源与发展路径:中国古代,墨家的"故""理""类"三物逻辑为类逻辑提供了生根发芽的土壤。在西方,亚里士多德作为逻辑学创始人,在研究三段论时离不开类逻辑思维;培根在科学实验中推崇归纳法,其中也蕴含了大量关于"类"的内容。随着时间推移,中外类逻辑研究更加深入,类逻辑思维在各个学科领域中的创新功能,是现代类逻辑研究的重点。     

交通类“双创型”人才培养模式的探索与实践

本文介绍了交通类"双创型"人才培养的背景和必要性,分析了高校创新和创业教育所存在的三大问题,从课程体系、培养途径、管理运行机制、教学组织形式等四个子系统构建了交通类"双创型"人才培养模式。     

浅谈疯狂英语在农林类高职英语教学中的应用

针对目前农林类高职英语教学的现实情况,较为全面的分析了相关原因,包括英语教材原因、教学模式等原因。结合农林类高职学生的特殊性,分析了学生生源及其心理因素对农林类高职英语教学的影响。归纳了李阳疯狂英语的三大特点:句子中心论、口语中心论和口腔肌肉训练法。提出了改革农林类高职英语教学模式,改变学生学习英语的状态的具体方法,包括:启发学生将"词汇"纳入"句子",注重口语训练和英语应用能力的结合。阐述了疯狂英语教学法在农林类高职英语教学中应用的重要意义。     

《太平广记》“感应类”所记唐代故事略论

《太平广记》是北宋官修的四大书之一,其书五百卷,分九十二大类,一百五十余小类,广泛采择汉至五代的小说家言,保存了大量的古代小说资料。在诸类之中,"感应类"是仅两卷篇幅的小类,其中多有唐代感应故事的记载。感应类故事以数量不能和其他大类作比较,但重要的是感应故事归为一类后,为我们研究唐代"天人交感"思想提供了对比参照的资料。本文以《太平广记》记载各类唐代"感应类"故事为主,从而对故事所蕴含的唐人的"交感"思想作研究,从而进一步拓展唐代历史研究思路。     

地方本科院校教育类课程师资队伍的现状及建设研究

教育类课程是教师教育机构彰显其师范性的专业课程,教育类课程教师就是指从事教育类课程教学、研究的教师。调查发现:教育类课程教师的师资队伍存在师资结构不合理、缺乏对基础教育的了解、职业认同感不高、工作压力大、教育科研功利性太强、教师培训不足等6个主要问题。建设高水平的教育类课程师资队伍需要采取严格考核,有计划引进急需人才;加强培养,提升教育类课程教师队伍整体素质;制定制度,加大教育类课程"双师型"教师队伍的建设力度;激发动力,促进教育类课程教师的自我发展等策略。     

深构造网络:类脑计算的新方向

 类脑计算实际上存在两个技术层面:第1层面是"走出诺依曼框架",主要属于人工神经网络的大范畴;第2层面是"基于神经科学的计算机算法",试图超越人工神经网络框架和摆脱权值计算模型,实现对生物脑的高逼真性模拟。第2层面研究有两类方法,一类是"大科学",例如欧盟的"人类脑计划"和美国的"BRAINs"计划;另一类是"小科学",例如Numenta公司的"新皮质层模型"和Mindputer Lab的"脑的深构造网络"研究。本文总结比较了类脑计算各主要层类的方法特点,重点介绍了深构造网络的基本概念、深构造脑模型的研发进展和深构造网络技术的应用优势。     

少数民族地矿类拔尖人才培养方法研究

针对新疆少数民族地矿类人才紧缺的现状,新疆大学地质与矿业工程学院抓住自治区重点紧缺专业建设的重要发展契机,扩大招生规模,每年招收3个民族班100余名少数民族学生。学院在充分借鉴国内地矿院校成功经验的基础上,结合新疆地区少数民族大学生的实际情况,通过"导师制"、"教学模式"、"育人环境"、"招生体制"、"教学管理"等一系列体制的配套改革和实践,构建了具有该校特色的地矿类少数民族拔尖人才培养模式。     

单正态总体假设检验的两类错误概率关系分析

针对参数假设检验中的两类错误概率关系问题,以单正态总体均值以及方差假设检验为例,通过检验所得的接受域和拒绝域,具体分析了假设检验的两类错误"弃真"和"取伪"概率的关系.该方法有效地补充了教材中在样本容量固定和控制第一类错误概率情形下两类错误概率变化关系的原理.     

粉丝类词语四论

粉丝类词语指的是以"粉丝"为首,而相继出现的"玉米、盒饭、凉粉、荔枝、粽子、钢丝、乙醚、鱼丸、年糕、海飞丝"等新词语.根据粉丝类词语的构成特征及其主要功能,在总体上可以把该类词语分为常用类和次常用类.从语料分析中我们可以得出该类词语是由点到面、逐一渐多的流变过程:fans--番士等--粉丝--玉米、盒饭、凉粉等粉丝类词语和短语,折射出当代人的语言习惯和审美倾向.该类词语存在着实词虚化的语法特征,词语中的"丝"、"饭"等语素在语法上已趋于虚化.通过粉丝类词语文化意义的探究,我们认为该类词语也存在着不健康、不规范等亟待解决的问题.     

无监督多尺度模糊聚类算法研究

针对模糊c均值聚类算法的一些不足之处提出了一种新的均值漂移聚类算法--无监督多尺度聚类算法.该算法不受初始化的影响,不用假定数据的聚类个数以及聚类中心的初始位置,能够利用模糊聚类的方法来获得硬的聚类划分,能够从不同的"划分尺度"揭示数据的聚类结构,并能自动的确定聚类个数.为了满足处理大数据集的需要,设计了快速无监督多尺度模糊聚类算法.通过实验证明无监督多尺度聚类算法在多数数据集上都表现良好且具有最好的总体聚类性能,并能成功揭示出数据的聚类结构.实验还证明快速无监督多尺度模糊聚类算法具有较快的速度和较高的识别精度且适用于大数据集.2个算法都取得了令人满意的实验结果.     

Mathematica的数据类

Mathematica不属于强类型语言，很少报告数据类型失配的错误，为避免此类错误的发生，应深入了解Mathematica的数据类。Mathematica的数据类划分细腻、全面、运算丰富，数值类高度兼容、精度无限、量纲类、区间类、图像类、声音类新颖、独特、表类中表、集合、向量、矩阵运算丰富。     

半监督平衡化模糊C-means聚类

传统模糊C-means聚类(FCM,fuzzy C-means)在处理非平衡数据集时,由于相异类中所含样本数量差异较大,导致类间权值不平衡和"均匀效应",从而易产生聚类错误.另外,FCM属于无监督方法,无法更好地利用已知的部分类标记信息引导聚类.为解决这两方面问题,提出一种半监督的平衡化模糊C-means聚类(SBFCM,semi-supervised balanced fuzzy C-means)方法.SBFCM在FCM目标函数的基础上加入了对聚类模糊隶属度矩阵的近似正交约束和半监督约束,从而得到了新的聚类目标函数.实验结果表明,相比于FCM,SBFCM能有效缓解由"均匀效应"导致的聚类错误现象,并能有效地利用部分先验类标记信息,从而可获得更好的聚类效果.     

“中国梦”引领下医药类大学创新人才培养

医药卫生体制改革是我国重要的民生工程。培养创新型医药人才是时代的要求;加强医药类大学生理想信念教育、创新型人才的培养是医药类大学教育改革的重点。探讨了以"中国梦"思想理论指导下,深化医药类大学人才培养的实践。     

对犯罪网络的模糊层次聚类分析

将模糊处理技术与层次聚类算法相结合运用于犯罪网络分析,提出一种新的基于模糊层次聚类算法的犯罪网络分析方法.基于"9.11"事件数据集的实验结果表明,该方法在划分网络的同时,能够找到类属具有模糊性的成员,从而为打击犯罪提供有益的帮助.