苏北小学体育教师体育游戏运用特征研究

通过文献资料法、问卷调查法、专家访谈法等研究方法,对苏北部分小学体育教师对体育游戏的认识、运用体育游戏的种类、变换体育游戏的频率及对体育游戏方面的需求等方面进行调查研究,并提出相应建议,以期为提高江苏省北部小学体育教师体育游戏运用质量尽绵薄之力。     

D4S—6菌的生物学特性及种的鉴定

Ｄ４Ｓ－６菌根据常规的一些生物学特性，确定其为假单胞菌属；按照假单胞菌属分节检索表的要求，我们最终鉴定Ｄ４Ｓ－６ 菌为泡囊假单胞菌，它能有效地分解虾塘的有机污染物．     

虚拟机技术在计算机网络实验中的运用

在计算机网络实验当中,最重要的是有一个合适的实验环境。用虚拟机软件能构架出小型网络环境,利用该网络环境,能实现ftp,samba,apache等网络实验,也可以实现有危险性的如病毒攻击等网络安全实验。     

衡阳市高校体育教育资源优化整合发展战略研究

综合运用资源开发与管理理论,采用文献资料、问卷调查、实地考察、数理统计和逻辑分析等方法对衡阳市高校体育教育资源发展现状进行分析研究,揭示衡阳市高校体育教育资源管理、配置和资源利用效率中存在的主要问题。以提高高校体育教育资源的深度和广度为主要目标,探索优化整合衡阳市高校体育教育资源的可行性、主要方式及途径。     

增强型SMC-PHD多目标跟踪算法

概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波的序贯蒙特卡罗实现算法性能高度依赖于先验目标生成强度函数和粒子重要性采样(importance sampling, IS)函数。针对上述问题,提出一种改进算法。首先,引入量测驱动机制,提出一种量测分类方法获取潜在的新生目标量测集合,并以此为基础进行新生目标粒子采样,提高了算法的有效性。其次,为了提高存活目标粒子分布的准确性,结合门技术和无迹信息滤波将当前量测信息融入到IS函数设计中。计算机仿真实验表明,所提算法具有更稳健的多目标跟踪能力和杂波适应性。     

中国体育教师教育研究热点与前沿的可视化分析

研究以中国期刊网143篇体育教师教育相关核心期刊文献为研究对象,运用Citespace、Ucinet等可视化软件对该领域的作者、研究机构、研究热点及内容等进行系统分析。研究发现:我国体育教师教育领域的研究文献数量呈现逐年稳步上升的趋势;作者机构分布多为高校体育院系,作者数量多但合作程度不高;研究热点中体育教师专业化、体育教师教育的发展方式问题是重点;体育教师教育领域主要关注的是体育教师教育现状分析、百年来的反思进取、国际比较与借鉴、专业化发展途径。     

含缺失数据Eichhorn模型中的比估计插补

利用随机化技术进行敏感问题抽样调查中常会出现缺失数据,借鉴Srivastava SK[Calc Stat Assoc Bull 16(1967)]在直接调查中利用辅助变量的构造估计量的思想,建立了具有数量特征的随机化Eichhorn模型中缺失数据的比插补方法.通过理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.     

柴达木盆地本地资源盐生植物的应用及引种外源盐生植物的评估

本文对柴达木盆地的盐生植物进行了梳理、评价,以期确定可用于盆地内多类盐土地的生物治理改良,且有较大经济价值而可持续发展的本地盐生植物,并依据这些植物的生理生态特性及其生长环境来选择一些适合引种的外源的经济盐生植物候选物种.     

电流密度对AZ31镁合金阳极氧化膜的影响

在碱性硅硼电解液体系中对AZ31镁合金进行电化学阳极氧化成膜处理,用扫描电镜观察氧化膜微观形貌,用电化学交流阻抗和Tafel极化曲线测试表征阳极氧化膜的耐腐蚀性能。结果表明,在较小的电流密度下所得阳极氧化膜颗粒细密,但是短时间内氧化膜对镁合金基底覆盖不完整;在过高的电流密度下所得氧化膜会出现较多的孔洞。这两种结构形态均不利于提高阳极氧化膜的耐蚀性能。在20 m A/cm2下处理10 min所得的氧化膜具有完整的形态和最好的耐蚀性能。     

基于系统动力学的资讯个性化推荐研究

手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。