The Ore-Sato Theorem and Shift Exponents in the q-Difference Case

The authors translate the main results in the paper entitled "Multiplicative Decomposition of Multivariate q-Hypergeometric Terms" from Chinese into English. The paper is written by Shaoshi Chen, Ruyong Feng, Guofeng Fu and Jing Kang, and published in Journal of Mathematics and Systems Science, 32(8), 1019–1032, 2012. Some minor simpli?cation and modi?cation are made during the translation. Based on the results in the above paper, a special form is derived for q-shift exponents appearing in the q-shift quotients of a q-hypergeometric term.     

民航飞机客舱乘务员应急处置能力分析

为提高民航飞机客舱乘务员应急处置能力,根据专家访谈和相关规章,选取了22项民机客舱乘务员应急处置能力指标。通过编制问卷进行调研,使用SPSS22.0对问卷统计数据进行信度、效度检验及因子分析得到旋转后的各指标的因子载荷,从中提取4个二级指标,并根据各自特点依次命名为基本素质、知识基础、职业技能、处置能力。根据指标体系建立民机客舱乘务员应急处置能力结构方程模型,提出假设模型。使用AMOS24.0对假设模型进行验证和拟合优度检验,最后根据各指标标准化路径指数计算得到各指标的权重。结果表明：对乘务员应急处置能力影响最大的是基本素质,然后依次为处置能力、职业技能、知识基础。     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

Sentiment Analysis of Code-Mixed Bambara-French Social Media Text Using Deep Learning Techniques

The global growth of the Internet and the rapid expansion of social networks such as Facebook make multilingual sentiment analysis of social media content very necessary. This paper performs the first sentiment analysis on code-mixed Bambara-French Facebook comments. We develop four Long Short-term Memory (LSTM)-based models and two Convolutional Neural Network (CNN)-based models, and use these six models, Naïve Bayes, and Support Vector Machines (SVM) to conduct experiments on a constituted dataset. Social media text written in Bambara is scarce. To mitigate this weakness, this paper uses dictionaries of character and word indexes to produce character and word embedding in place of pre-trained word vectors. We investigate the effect of comment length on the models and perform a comparison among them. The best performing model is a one-layer CNN deep learning model with an accuracy of 83.23 %.     

景德镇学院学报发展困境探讨

本文就新升本科院校景德镇学院的学报发展困境进行简要探讨,反映我校学报的现状和特点,探讨出路。     

基于学科竞赛培养大学生创新设计和应用实践能力教学改革与研究

开展各类学科竞赛，可以极大地促进对大学生创新能力的培养。竞赛对我国大学教育改革产生了良好的影响，已成为教育发展和改革的一种辅助和促进手段。组织大学生参与各类创新能力培养的各项大赛，是一种培养大学生创新能力非常好的培养方式。不仅可以激励大学生的创新精神、合作精神和培养其创新能力，而且还可以发现许多具有培养前途的拔尖创新人才，激励其脱颖而出。因此，教师加强对本科生创新设计竞赛指导与管理方法研究，对于深化教育改革、推进素质教育、全面提高教学质量以适应21世纪对高素质人才培养的需求是非常有意义的。     

河南省产业转移的创新响应区际差异研究

以产业转移的创新响应系数作为测度产业转移创新响应强度的变量指标,根据标准差和变异系数、相对发展率(Nich)以及离差(Di)和比率(Gi)等方法分析了河南省产业转移创新响应强度的区际差异及其影响因素。结果发现:(1)2007—2015年河南省产业转移的创新响应强度呈现不断增大的态势并呈现出阶段变化的特征。(2)河南省产业转移的创新响应强度从静态格局和动态变化上都呈现出明显的时空差异性,并根据各市的区域特点及产业转移的创新响应强度将河南省18个地市划分为强、较强、中等、较弱以及弱等5种区域类型;(3)创新能力、人才密集度、科技投入对产业转移的创新效应作用较大,技术市场需求和信息化作用相对较小。     

典型陆军部队装备维修作业能力评估系统仿真建模研究

针对陆军部队维修作业仿真评估需求,提出了一套仿真模型设计方案。分析了部队维修作业能力仿真评估原理,进而明确了评估模型需求;给出了维修任务生成、维修保障系统建模方案;结合备件调度和保障设备使用过程,设计了维修保障资源模型。为陆军部队装备维修作业能力评估提供建模基础,用于支撑部队维修作业能力仿真评估系统的设计和应用案例研究。     

基于SIRV病毒传播理论的装备保障网络级联失效分析

针对装备保障网络遭受敌方攻击时所显现出的复杂性现象,对比分析网络级联过程与病毒传播过程的相似性。在已有的负载容量级联故障传递模型基础上,融入了病毒免疫传播的过程,定义保障节点的4种不同状态,构建基于病毒免疫传播理论的装备保障网络级联传递模型,更好地再现了我方保障机构受到敌方实际打击和舆情攻击时的真实状况。通过仿真对比分析表明,在防御资源有限和时间迫切的情况时,优先考虑主动免疫策略,能够取得较好的抵御级联失效的效果,还可以辅助实施目标免疫策略,从而使装备保障网络具有较强的健壮性和较好的恢复能力。