大学生就业困难的原因分析及指导对策

在金融危机冲击下，就业形势相当严峻，大学生就业进入了最困难的时期，论文在分析就业困难的原因的基础上，提出针对性对策。     

有关日语汉字读音的学习考察

通过对有关日语汉字读音的学习的调查，分析了学生的学习情况，明确了学生学习困难的地方，以及困难产生的原因，探讨了在以后的教学中需注意的地方。     

新疆高校家庭经济困难学生认定存在的问题及对策

在新的资助体系下，做好新疆高校家庭经济困难学生认定工作是维护贫困生利益，实现教育资源公平公正，维护高校和社会稳定的基础．简述了家庭经济困难学生认定的基本方法，提出了新疆高校家庭经济困难学生认定工作中存在的主要问题和解决对策．     

麦子的哲学

当困难接踵而来，当逆境如影随形，你是否会抱怨人生的不公？你是否会责怪命运的捉弄？当身处不断的挫折与逆境之中，每个人都会产生不同的心理感受，有的人承受不住这样的逆境和挫折，丧失了进取的信心和拼搏的勇气。在人生的道路上变得“沉沦”和“消极”；也有人在困难与挫折面前不屈服，用自己顽强的毅力和不屈的信念战胜了一切困难，实现了个人的梦想，成就了生命的辉煌。     

汾西巨厚黄土塬煤炭地震采集方法研究

汾西黄土塬厚度大于100m，由于黄土塬三个特殊的界面存在导致多次波发育，能量下传和反射困难，该区地震采集的困难主要是激发困难，接收复杂。本文通过改进激发条件和接收条件，获得了信噪比较高的地震记录。激发主要是采用坚持在高速或降速带中激发，接收采用低频20只检波器接收，取得了信噪比较高的记录。     

论经济困难学生资助工作中的“人文关怀”

本文从“人文关怀”的思想渊源和理论依据入手，分析经济困难学生资助工作中增强人文关怀的必要性，解析经济困难学生资助工作中进行人文关怀的内涵，并对如何在经济困难学生资助工作中增强人文关怀提出了政策建议。     

论再就业工程面临的难点和出路

本文在分析了当前我国总的就业形势不容乐观，搞好再就业工作所遇到的各种困难和矛盾的情况下，针对存在的困难和矛盾提出了对策，旨在进一步完善和发展“再就业工程”，推进我国社会经济的健康发展。     

高校家庭经济困难学生社团建设初探

家庭经济困难学生作为高校的一个特殊学生群体，在新生入学适应能力，个人素质拓展能力，就业能力等诸多方面有着自身的困难，通过建立家庭经济困难学生社团，利用社团这一平台，能够很好的改善并提高困难学生的上述能力。     

解决高中学生英语学习困难的有效策略研究

不管学生学习哪一学科都会遇到困难，尤其是进入高中阶段，学生在学习英语的过程中更容易遇到各种各样的困难，这给学生的学习带来了很大的障碍，因此，想要有效提升学生的英语水平，就要帮助学生克服学习中存在的困难。     

二十一世纪高师化学教育的改革

本简要叙述了高师化学教育在走向新世纪之际，面临的困难的挑战。在认真分析和认识这些困难的同时，提出师范化学教育课程必须走改革创新之路，才能推动化学教育的改革和发展。     

商业模式创新理论模型构建研究

此研究的开展基于以下背景：在新的一波转型浪潮中，创新商业模式的必要性和迫切性与日俱增，虽然对商业模式创新过程的研究在逐年增加，但多聚焦于成功企业商业模式创新的变革阶段或成功创业者的高阶战略认知，缺乏对商业模式创新过程的进一步抽象和总结，以致无法回答企业“如何进行商业模式创新”的问题。此研究认为，以“活动系统”为中心的商业模式创新理论模型——光谱模型，确定了商业模式创新的逻辑起点和逻辑终点，融合了从整体上指导企业进行商业模式创新的价值过程和从认知视角指导活动开展的商业模式创新源过程，呈现出商业模式创新过程中主体之间的动态交互和子过程的动态迭代，旨在更直观地回答企业“如何进行商业模式创新”。     

Ad Hoc网络中城市街道移动模型的概率模型检测

应用概率模型检测技术,在Manhattan移动模型和街道单元移动模型的基础上,提出城市街道移动模型,将其建模成离散时间马尔可夫链DTMCs,然后运用概率模型检测工具PRISM分析节点位置及移动情况对Ad Hoc网络通信的影响.     

一种基于灰色模型和机理模型集成的质量预测模型及其应用

针对长流程工业过程中产品质量难以实时检测且不易实现优化控制的难题,通过对生产数据特性和质量预测要求的分析,提出了一种基于GM(1,1)灰色模型和机理模型集成的质量预测模型.首先根据过程机理知识建立了粗糙质量预测模型;然后运用灰色预测中的残差辨识理论,用机理预测模型的残差时间序列建立残差GM(1,1)模型,其预测结果补偿机理模型的预测值.验证结果表明,该质量预测模型能获得较理想的质量预测精度,其应用可使产品质量得到显著的提高.     

用于系统模型层验证的模型转换的研究

传统以代码为中心的数控系统开发方式导致了系统测试滞后,系统性能难以保证。针对这种情形,提出利用模型转换将领域模型转换到第三方验证工具(Matlab 或UPPAAL)进行系统性能早期测试,从模型层保证系统性能。讨论了采用基于元模型层规则定义、语义动态添加和基于设计模式的操作等策略,以此满足实际模型转换的具体要求,给出了其框架。并指出根据实际需求采用不同的实现步骤和技术手段完成模型转换。从数控系统工作模式模型到StateFlow模型的转换实例从建模语言构建、映射规则定义、算法设计等几方面验证了上述模型转换理论框架和实现手段的可行性和正确性。     

模型集自适应的交互多模型辅助粒子滤波算法

为了提高机动目标的跟踪精度,提出一种基于目标转弯率模型的模型集自适应交互多模型辅助粒子滤波算法(AMSIMMAPF).采用转弯率模型实时辨识目标的角速度,根据辨识到的角速度来更新交互多模型的模型集.利用辅助粒子滤波可以避免粒子权值退化、样本衰减,不受线性模型高斯噪声限制的特点,各模型滤波选用辅助粒子滤波算法以提高跟踪精度.理论分析和仿真结果表明,与交互多模型粒子滤波算法相比,本算法具有跟踪精度高,计算量小的特点.     

基于Logit和KMV的我国上市公司信用风险的比较研究

利用Logit回归模型和KMV模型分别对选取的29家我国上市公司样本的信用风险进行实证分析和比较。结果表明,两个模型基本上都能反映上市公司的信用状况,虽然KMV模型对非违约样本组的预测结果要优于Logit模型,但是在违约公司样本组的预测上,Logit模型要远比KMV模型准确。从总体效果来看,Logit模型的预测准确性要高于KMV模型。     

一种基于云模型的综合评判模型

一个对象在目的指标上的综合评判结果取决于对象在各个分指标上得到的评语和各个分指标在评判中所占的权重。各分指标评语的模糊性和随机性以及如何把各分指标的权重考虑进来是综合评判模型的最大困难。文章利用云模型把不确定的评语映射为可细微变化的不同云滴，把各因素权重的变化映射为可修正的云的数学期望，提出了基于云模型的综合评判模型。     

一种新的宏观交通流模型

为了更好地进行城市交通规划与控制,亟待发展一种有效描述交通流动的数学模型.基于交通流研究中通常采用的微观-宏观参量间的联系方法,得到了一种新的动力学模型.它以线性加权的方式考虑了车辆相对速度的影响,使得新模型更加符合实际的交通情况.新模型考虑了车辆间相对距离对后车加速度的影响,一些经典的连续交通流模型可以视为新模型的特例,如Payne模型、Wiltham模型和Zhang模型.此外,研究了新模型的特征速度和线性稳定性,发现新模型恒稳定,且模型是否具有各向异性由各向异性因子决定.     

Model Construct Based Enterprise Model Architecture and Its Modeling Approach

In order to support enterprise integration,a kind of model construct based enterprise model architecture and its modeling approach are studied in this paper.First,the structural makeup and internal relationships of enterprise model erchitecutre are discussed.Then,the concept of reusable model construct(MC) which belongs to the control view and can help to derive other views is propsed.The modeling approach based on model construct consists of three steps,reference model architecture synthesis,enterprise model customization,system design and implementation.According to MC based modeling approach a case study with the background of one-kind-productmachinery nanufactureing enterprises is illustrated.It is shown that proposal model construct based enterprise model architecture and modeling approach are practical and efficient.     

预变形Cu本构关系的神经网络模型和Z-A模型

利用Split-Hopkinson bar装置上所得到的变形数据，研究了冲击预变形铜的神经网络本构关系模型以及Zerrrlli-Axmstrong本构关系模型，比较了两种模型对冲击预变形铜在不同热力学状态下流变应力的预测精度．研究表明：神经网络模型的总的拟合度为0．9％，而Zerrilli-Armstrong模型的拟合度为8％；Zerrilli-Armstrong模型相对于神经网络模型精度较低，是由于物理模型把材料内部某些动态变量作为常数处理，而神经网络模型建模训练时已经包含了这些动态变化的因素；通过增加神经网络输入节点数可以扩大神经网络模型的应用范围。