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31.
“城市孤岛”现象与新制二级学院校园文化建设 总被引:2,自引:0,他引:2
校园文化建设是实施素质教育不可或缺的重要组成部分。新制二级学院在校园文化的建设过程中面临种种困难,校园像是城市中的孤岛,为了让孤岛不孤,应开拓新路,积极有效的开展校园文化建设,力争创造具有二级学院特色的校园文化。 相似文献
32.
利用微机软仿真实现模拟器就地系统中仪表的动态实时显示和开关的实时控制,可以节省的大量外部设备,提高系统可扩充性。本文介绍了该技术实现的方法,即服务器与客户机之间数据双向通讯的实现途径。经实践验证,本文的方法是正确、可行的。 相似文献
33.
34.
35.
周培培 《科技情报开发与经济》2008,18(4):201-202
阐述了新形势下大学职能的新变化。从为社会培养高素质的人才、进行科研创新以促进社会经济的发展、利用智力优势参与政府政策的制定等方面探讨了大学引领社会发展的各种途径。 相似文献
36.
南丛 《陕西师范大学学报(自然科学版)》2008,(Z2)
在对目前生态功能区划众多方法进行比较的基础上,将GIS技术应用到陕西省宝鸡市凤县生态功能区划中。根据研究区生态环境要素、生态环境敏感性及生态服务功能的差异,把区域划分成四个不同的生态功能区,即北部森林生态重点保护区,中部林、药、养殖、矿产限制开发区,中部粮、椒、果、城镇与贸易重点开发区,南部生物多样性保护与生态旅游区,并综合考虑区域实际情况进行深一步规划研究。 相似文献
37.
Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计 总被引:1,自引:0,他引:1
该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的. 相似文献
38.
通过引进积分算子P(I),研究了反周期函数插值及反周期函数的2-周期(0,P(I))插值,得到了解存在的条件,并给出对应条件下解的显式. 相似文献
39.
40.
Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks
LI YanHui GUO Zheng MA WenCai YANG Da WANG Dong ZHANG Min ZHU ding ZHONG GuoCai LI YongJin YAO Chen WANG Jing 《科学通报(英文版)》2007,52(24):3363-3370
Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins. 相似文献