培养孩子的受挫能力

<正>家长放手让孩子自己做得越多,他越觉得自己有能力,下一次再面临挑战,他会更少感到挫败感。培养孩子的受挫能力这关系着他们未来的发展,那么人生中挫折不可避免,如何帮助你的孩子更好地应对它呢?5个方法,助孩子应对挫折:1.学会辨识预警信号山雨欲来风满楼,受挫感累积即将大爆发前,孩子的行为和语言上总有种种迹象可循,仔细观察孩子,下一次,一旦发现蛛丝马迹,就赶快设法拔掉雷管。2.鼓励孩子暂停一下可可喜欢画画,可如果总是画不好,他就会发火。于是,妈妈会及时提醒他,可可,你不一定     

立足国力均衡发展,着眼全球远大影响

<正>面对外界关于中国对外过度使用力量、外交过于强硬的担忧,以及"搭便车"的质疑,我们在解释、说理、反击的同时,也需要静下心来反思一下,世界到底需要强大起来的中国做些什么,中国又准备好了为这个世界做些什么?我想讲的是:一是让换位思考成为"新常态"。"为人类做更大贡献"的伟大抱负,决定了正在实现国家强盛、民族复兴的中国之于这个世界的影响,注定是远大的、全球性的。     

班长有啥了不起(连载)

正十九、笑破肚皮的游戏米拉多在班里组织吃鸡比赛的事情在全校引起了轰动,校红领巾电视台的记者还专门对米拉多进行了采访。记者:请问你是怎么想到在蜜蜂班举行吃鸡比赛的?你真的很大胆!米拉多:平时大家学习比较紧张,这次趁学校举行快乐节的机     

业务数据紧耦合的访问控制中间件架构设计

使用规则引擎能很好地解决业务数据紧耦合的访问控制中的业务数据频繁变更问题。在将访问控制设计成中间件后,可以作为一项通用的基础服务集成于整个方案的多个系统中,从而提高对公共事实的利用,减少系统冗余。     

Dynamic Dominating Set and Turbo-Charging Greedy Heuristics

The main purpose of this paper is to exposit two very different, but very general, motivational schemes in the art of parameterization and a concrete example connecting them. We introduce a dynamic version of the DOMINATING SET problem and prove that it is fixed-parameter tractable（FPT）. The problem is motivated by settings where problem instances evolve. It also arises in the quest to improve a natural greedy heuristic for the DOMINATING SET problem.     

基于矩阵的关联规则增量更新及其改进算法

为了解决大数据环境下如何高效地挖掘关联规则并进行增量更新,在原有的fast updating pruning(FUP)算法基础上,首先提出一种基于矩阵的关联规则增量更新方法(MFUP),该方法将数据集转化成布尔矩阵,减少对数据集的扫描次数以及数据集的存储量;然后将MFUP与Hadoop分布式计算框架结合,提出一种分布式环境下的新算法Cloud MFUP(CMFUP);最后通过设计实验进行对比分析。结果表明,在挖掘相同数据量的关联规则并进行增量更新时,MFUP算法相比FUP算法执行时间更少,且随着数据集的增加,其增速更慢;对比CMFUP与MRFUP算法表明,随着分布式环境下数据集的增加,前者较后者执行时间更短增速更慢。     

一种高效的启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集的精髓,差别矩阵算法是属性约简中的常见方法之一。差别矩阵算法需大量空间存储差别元素,且有很高的时间复杂度。为降低时间、空间复杂度,给出不可鉴别信息量定义,计算属性重要性,并以此为启发信息,设计一种启发式约简算法,使原来的时间复杂度由O(|R|~2|U|~2)降为max(O(|R|~2|U/R|),O(|R||U|)),空间由O(|R||U|~2)降为O(U/R),并通过实例验证该算法的高效性和正确性。     

考虑超载控制与内生拥挤的长短线公交动态运营策略

针对长线公交在部分时段和局部线路上的拥挤，本文提出在部分时段增发短线公交的运行策略。考虑时变的出行需求，本文构建了带有均衡约束和机会约束的动态规划模型，通过近似和逆推解法对动态规划模型进行快速求解，以确定短线公交的动态发车方案。一方面，本文构建机会约束控制车内拥挤，从而帮助提高公交的服务水平，这响应了出行者对公交服务水平的要求越来越高的现实；另一方面，分析了内生拥挤、客流在长短线之间的转移，使得本文的研究更贴合实际。考虑到动态策略的操作难度，本文建立混合整数规划模型对动态策略的启发式特例进行求解。算例分析结果表明，本文提出的动态策略和启发式策略均能通过增加适量的运营成本，有效地缓解长线公交在高峰时期的超载，同时显著减少乘客候车时间成本和车内拥挤；启发式策略能在乘客体验和运营成本之间进行合理权衡，并且在操作简易性方面更具优势。     

基于0-1矩阵的时空关联规则提取方法研究

基于Apriori算法提出了基于0-1矩阵的时空关联规则挖掘算法,并以挖掘不同年代的土地覆盖现状之间的时空关联关系作为试验案例,对比Apriori算法的提取结果和提取效率,研究结果表明:该算法不仅减少了扫描数据库的次数,而且减少了冗余候选项集的产生,提高了时空关联规则的提取效率.     

修正的RDP逻辑系统中的广义重言式理论

提出修正的RDP逻辑系统,并证明了此系统中的广义重言式有更加精细的区分。利用广义重言式概念得到公式集F(S)的一个分划,建立了修正的RDP逻辑系统中的各类广义语义MP规则与广义语义HS规则。