辅导员做好学生日常管理工作的方法和要求

做好学生日常管理工作是实现学生安全稳定，营造良好学风和校风，促进学生成长成才的重要基础。结合学生日常管理工作的实践经验，该文总结和提出了做好学生日常管理工作的方法和要求。     

既有线铁路插铺特种道岔施工主要技术措施

结合具体的工程实践,着重介绍了既有线铁路插铺特种道岔施工的主要技术措施,阐述了既有线铁路插铺特种道岔施工质量的检验和标准,为同类工程提供了借鉴。     

太行山猕猴种群mtDNA遗传多样性研究

2007年11月～2008年2月,利用非损伤性取样法,在太行山猕猴国家级自然保护区采集到3个地理单元、5个野生种群猕猴个体的粪便样品,并从22份样品中提取到DNA,在此基础上,分析和探讨了野生太行山猕猴种群的遗传多样性状况及种群遗传结构.结果表明:①在341 bp的mtDNA控制区序列中发现11个变异位点,其中转换和颠换的位点分别为9个和2个;②在3个地理单元中,共定义了9种单倍型;③AMOVA分析结果表明,88.02％和11.03％的遗传变异分别发生在各地理单元间和各种群间,而地理单元内的各种群间的遗传变异仅占0.95％,且济源、焦作和新乡3个地理单元间存在着显著的遗传分化(P＜0.01),无共享单倍型;④济源黄楝树种群具有最多的单倍型数(3),最高的单倍型多样性(0.833),最高的核苷酸多样性(0.002 93)和最高的平均核苷酸差异数(1.000).因此,从保护物种基因多样性的角度考虑,建议自然保护区管理部门将该种群列为优先保护单元.     

一种求解属性约简优化的协同粒子群算法

针对粗糙属性约简优化问题,利用粒子群寻求最优解的优势,提出一种改进的粗糙集属性约简优化的协同粒子群算法(AR-CPSO)。在最优属性寻求过程中,该算法使粒子群在属性空间通过约简集向量的分解和邻域簇的协同学习提高其寻优能力,并利用自适应约束强化罚函数较好地收敛到最优目标属性约简集。该算法能始终保持种群的多样性、协作性,并避免过早地陷入局部最优。相关仿真实验表明,AR-CPSO算法能有效地找到全局最优属性约简集,具有较强的属性协同约简优化性能。     

有心平面振子的轨迹分析

以有心平面振子为模型,运用牛顿第二定律和角动量守恒定律,给出了其轨迹满足的微分方程;采用数值计算方法得到周期性变化的振子运动轨迹,并给出振子运动的环形区域的内外半径的解析表达式;进一步地,还讨论了环形区域外半径和轨迹周期随约束参数的变化特征.     

试论战略经营中的软资本经营

研究如何经营软资本，就是一个摆在战略经营者面前的一个大课题，也是我们在实践活动中加以探索的新课题。软资本经营相对其它资本的经营其要求高。随着知识经济时代的到来，体现出的价值也越来越高。     

对煤炭企业统计工作的几点思考

在分析目前煤炭企业统计工作中存在的问题的基础上，从强化统计管理体制、改革统计指标体系、完善统计运行方式、加强统计分析、提高对统计工作重要性的认识等方面提出了改革煤炭企业统计工作的设想。     

加强实训基地建设 促进职业技能发展

职业教育人才培养最重要和最显著的特征就是突出实践能力的培养,职业教育人才培养要以职业技术能力的培养为主线,突出实用性、技能性和岗位针对性。学生实践能力的培养离不开实训基地,尤其是校内、校外实训基地和师资队伍的建设。     

一种基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法

为提高关联规则挖掘算法的效率及其对大型数据集的适应性,提出了基于划分的带项目约束的频繁项集挖掘算法Partition CHS Miner。算法按照约束条件裁减数据集,并采用基于约束的超结构CHS(con-straint-based hyper-structure)存储数据。对大型数据集,先将其划分为多个不相交的数据子集,使子集的大小适合主存,然后在子集上采用基于超结构的带项目约束的挖掘算法挖掘出局部频繁项集,最后合并所有子集中的频繁项集形成全局的带约束的候选项集,计算出全局频繁项集。实验证明了算法的有效性。     

分子生物计算机层次结构及分子计算基本概念的讨论

分子生物计算是当今世界科学前沿的研究热点。由于分子生物计算领域研究者的兴趣已从验证性的算法阶段开始走向实际应用,所以研究通用分子生物计算机是一件重要且有趣的事。针对报道中频繁出现的分子生物计算机、分子生物计算机的硬件和软件等基本术语,文中继承性地提出了新观点,对这些概念的讨论有益于分子生物计算机的研究与发展。文中还设计了面向不同用户的分子生物计算机逻辑层次结构,并描述了各层的作用和对各类用户的知识要求。该文认为,在分子生物计算机中,至少应有面向用户和面向专家的程序设计语言,并以求解有向Ham ilton路径为例,分别描述了这两种语言的模式。此外,在建立了一种分子生物计算机物理模型之后,还对分子生物计算机结构和组成进行了较详细的讨论。这些工作使研究分子生物计算机,有了不同的方向和途径。