德国与俄罗斯关系的根本性恶化及其影响

自2022年初乌克兰危机爆发以来,德国对俄罗斯的态度发生了根本性转变,双方关系现已跌至冰点、落入困局。目前,德俄关系呈现政治冰冻、安全对立、能源脱钩、经济断裂等态势,未来一段时间将持续陷入到竞争冲突的恶性循环当中。德俄关系恶化的全面表现先说“政治降温”。     

双重Stone代数的核理想注记

在双重Stone代数上引入核理想概念,借助核理想的性质反映双重Stone代数的结构,在双重Stone代数L上构造了具有核理想I的最大同余关系表达式RI,(x,y)∈R~I (x~*∧y~(**))∨(x~(**)∧y~*)∨(x~+∧y~(++))∨(x~(++)∧y~+)∈I。根据双重Stone代数的运算特征,获得了具有核理想的最小同余关系与最大同余关系之间的等式关系。主要结果为:设(L;∨,∧,~*,~+,0,1)是一个双重Stone代数,I是L的核理想,则R~I=δ_I∨(G~*∧G~+),其中(x,y)∈δ_I ( ■i∈I)x∨i=y∨i;(x,y)∈G~* x~*=y~*,(x,y)∈G~+x~+=y~+。所得结论为其它Ockham代数类核理想性质的研究提供了方法,丰富了Ockham代数的发展,为进一步研究Ockham代数类的代数结构提供理论支持。     

中国饭桌社交现象探究

＂饭桌社交＂是中国社会历史渊源深厚,并且在现如今普遍存在的社会现象。＂饭桌＂从来就不是单纯的饭桌,它关系着诸多外延问题,如社会关系,等级观念,＂潜规则＂,餐桌浪费等等,要对＂饭桌社交＂现象进行探究,必须对这几个方面进行逐一论述。鲁迅先生说过：＂中国不过就是一个大厨房＂。可见,饭桌文化作为中国文化的重要组成部分存在之广,影响之大,其影响最主要体现在中国的人际交往方面,具体来说,也就是所谓的饭桌社交。     

偏序内P-集合模型及其特征

利用层次内P-集合理论,研究层次内P-集合基于依赖关系偏序性质,研究层次内P-集合元素间的关系以及普通P-集合与层次P-集合的关系.层次P-集合是普通P-集合的扩展,提供了多角度、多层次分析和研究问题的方法.     

财政农业支出与城乡经济一体化关系实证研究——以广西壮族自治区为例

基于相关分析、协整分析和Granger因果检验以及灰色关联分析等方法,分析了财政农业支出与城乡经济一体化之间的关系。结果表明:(1)财政农业支出与城乡经济一体化之间存在着长期稳定的关系;(2)农业科技三项费用支出与城乡居民人均收入互为原因,第一产业是农业科技三项费用支出的原因;(3)支农支出对城乡经济一体化的作用最大;并且对第一产业的影响最大。另外,加大农业科技三项费用支出也能够加快城乡经济一体化。     

Bezout矩阵与友矩阵缠绕关系的探讨

根据Bezout矩阵与Hankel矩阵的基本性质,给出了Bezout矩阵与标准幂基下友矩阵之间的缠绕关系,然后探讨了控制基下的Bezout矩阵与其友矩阵的关系,并推导出了这一情形下的一些相关结果.最后,进一步探讨了Bernstein基下的对称化子与Bernstein基下的友矩阵M 的相似矩阵之间的缠绕关系.     

主谓关系差异对英语二语习得的影响

英语和汉语在语法特征、语言结构方面存在巨大差异，在学习英语时由于受到母语语言结构的影响，学生往往会感到无所适从，常常会出现一些语法错误，其中主谓关系是最主要的语言结构关系，英汉两种语言的主谓关系差异对英语习得产生了极大影响。     

局部有限BL-代数的素逆演绎系统及性质

在BL-代数中引入逆演绎系统及素逆演绎系统的概念,并在局部有限BL-代数中研究了素逆演绎系统的基本性质及逆演绎系统和通常理想之间的关系;其次,讨论了BL-代数中逆演绎系统和同余关系之间相互决定的关系;最后,证明了由素逆演绎系统诱导的商代数为线性BL-代数,进而证明了在局部有限BL-代数中一个逆演绎系统是素逆演绎系统当且仅当由其诱导的商代数是线性的BL-代数。     

“池塘有多少桶水”与“整体思想”

正从前,有个国王在大臣们的陪同下,来到御花园散步。国王瞧着前面的水池,忽然心血来潮,问身边的大臣:"这水池里共有多少桶水?"众臣一听,面面相觑,谁都答不出来。国王下旨:"给你们三天时间考虑,回答出来重赏,回答不出来重罚!"随后几天里,大臣们用桶量来量去,怎么也量不出一个确切的数据。眨眼三天到了,大臣们仍一筹莫展。就在此时,一个少年走向王宫,声称自己知道池塘有多少桶水。国王命令大臣带少年去看池塘,少年却笑道:"不用看了,这个问题太容易了!"国王乐了:"哦,那你就说说吧。"少年眨了眨眼说:"这要看那是怎样的桶。如果和水池一样大,     

Semiparametric Preference Learning

Unlike traditional supervised learning problems,preference learning learns from data available in the form of pairwise preference relations between instances.Existing preference learning methods are either parametric or nonparametric in nature.We propose in this paper a semiparametric preference learning model,abbreviated as SPPL,with the aim of combining the strengths of the parametric and nonparametric approaches.SPPL uses multiple Gaussian processes which are linearly coupled to determine the preference relations between instances.SPPL is more powerful than previous models while keeping the computational complexity low （linear in the number of distinct instances）.We devise an efficient algorithm for model learning.Empirical studies have been conducted on two real-world data sets showing that SPPL outperforms related preference learning methods.