论网络语言的传播特性

本对网络语言进行了归纳，从网络环境和语言学相结合的角度分析了网络语言形成的原因，并提出语言发展不能拒绝网络。     

改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

鞍点均衡策略在动态投入产出系统中的应用研究

基于W·Leontief提出的动态投入产出模型,讨论了其连续型的最优策略设计问题。利用博弈论的思想,把动态投入产出系统抽象为一个鞍点均衡博弈模型,运用鞍点均衡策略设计出求解动态投入产出问题的新方法,为宏观经济决策提供依据。最后的数值仿真示例证明了此方法的有效性。     

完善社会支持体系 促进贫困生心理健康发展

我国贫困生人数越来越多,由于种种原因,高校贫困生容易出现各种心理疾病,本文论述了社会支持在解决贫困大学生心理问题的作用,并从社会支持的客观、主观、接受度三个方面进行分析,提出了完善贫困生社会支持体系的一些建议和措施,以期减缓贫困生的压力,促进贫困生身心健康发展。     

正确评价管理会计在现代企业中的应用

管理会计是指加强企业内部经营管理,以实现企业的经济效益为目的,以现代企业经营活动为对象,通过对财务信息的深加工和在利用,实现对企业经济活动过程的预测、决策、控制、规划、责任考核评价等职能的一个会计分支.管理会计的发展已经有20多年的历史了,而如今,它在现代企业中的应用效果远远落后于其理论预期.这个问题引起了学术界和实务界的相对关注.无论是从理论还是实践上,我们都没有很好的将其把握.该文从管理会计的现状出发,分析了管理会计在发展过程中理论与实践相分离的原因,并提出管理会计如何在发展中求变革的设想.     

2009年春季巴里坤一次大降水天气过程诊断分析

2009年4月29日至30日巴里坤大降水天气过程的分析表明,大降水的水汽源地在昌吉州东部地区,水汽自源地向大降水区域输送和聚集。对流层低层的辐合和高层的辐散,造成对流层的上升运动,为大降水天气提供了动力条件。对流层中层的冷侵入,对大降水的作用非常重要。     

重组毕氏酵母发酵过程的结构模型

分析了毕氏酵母（Pichia pastoris)以甘油和甲醇为碳源时的代谢途径，建立了胞内物质流和能量流的平衡方程－结构模型。经过适当的降维，解得比碳源消耗速率，比氧消耗速率，比乙酰辅酶A生成速率，细胞比生长速率等关键反应速率。结合反应器模型获得操作变量与过程状态变量间的关系。用实验数据对模型进行了初步验证。结果表明，该模型能较准确地描述细胞生长和重组蛋白合成过程。     

改进的核相关自适应目标跟踪算法及其实验验证

为了解决目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器;其次利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计;最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡;在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%;且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

西部12省市区中文网络传播业发展之比较

区域经济的发展根源于工业化的大力推进，而信息化则是新型工业化的引擎。分析西部12省市区中文网络传播业的发展现状发现，网络传播与经济发展具有高度相关性。西部12省市区网络传播水平的参差不齐对各地经济发展正在构成制约。     

一种结合深度信息的人体行为识别方法

针对现有的人体行为识别方法中易受到噪声、光照以及复杂背景等因素的影响,同时,未充分考虑到人体交互区域的作用。提出一种结合普通彩色视频和深度信息的人体行为识别方法。首先,对于识别中提取人体运动目标时,利用深度图中物体表面法向量提取运动目标的边缘;同时结合加权累计帧差法获取运动模板。其次,结合深度连续性提取非人体区域(人体与动作的交互区域)并进行描述,作为人体行为表示的一部分。最后利用支持向量机(support vector machine)进行训练和识别。实验部分在CAD-120数据集中测试,通过与一些现有的人体行为识别方法相比较,动作识别准确率提高了5%左右。