浅议专有名词普通化中的原型理论

专有名词有明确指称对象,没有意义。他们在使用过程中经过转喻和突显两个过程获得突显含义,这一突显含义经过固化,或者通过转喻,就完成了专有名词普通化的过程。     

服装工程师人才培养模式的研究与构建

本文分析国家对工程人才培养的标准和要求,考虑企业对服装人才的需求,体现"突出基础,加强实践,注重创新,持续发展,提倡科技,重视生态,多样优化,国际视野"的学生培养指导思想,结合学校以工科为背景,以纺织服装为特色,及为纺织服装行业培养高级应用型专门人才进行定位,对服装专业的应用型工程师培养模式进行分析和研究,提出"3+1四模块"服装人才培养体系,完成课程体系、实践教学体系、企业培养方案构建,为全面提高服装人才的工程化培养提供了可行的实施办法.     

具有S-分布延时和脉冲控制的一类神经网络的鲁棒同步

具有脉冲的神经网络作为一种典型的混合系统在图像处理、模式识别、优化控制等实际工程中有广泛的应用.在这些应用中,要求神经网络具有鲁棒同步性质.因此,神经网络的鲁棒同步性研究受到许多学者的关注.本文将不确定非线性耦合函数引进到一般类神经网络中,通过构造适当的Lyapunov函数和运用一些不等式分析技术,研究了具有S-分布延时和脉冲控制的神经网络的鲁棒同步性质,得到了保证网络具有一般脉冲鲁棒同步的一个实用条件.     

西湖夕照

正~~     

高校本科双学位教育发展趋势研究

高校本科双学位教育经过了20多年,发展趋势逐渐与国际接轨。双学位的培养模式逐渐从校内发展到校际最后发展为国际合作。专业设置也将打破学科门类的限制,实现跨学科的融合,从单一的借助现有专业的双学位模式,发展为单独组建双学位模式。运用现代远程教育教学手段扩大双学位的受用群体,建设高校内部闭合的教学质量监控体系,确保双学位的教学质量。     

New Robust Global Motion Estimation Approach Used in MPEG-4

The Global Motion Estimation ( GME)technique is importantfor‘sprites’ generation andobject segmentation tasks involved in MPEG- 4.This paper presents a new robust GME approachusing the novel idea to pre- analyze scene contentbefore motion estimation. The pre- analysis isbased on Spatial Temporal Gradient Scale ( STGS)images derived from the original image sequences.As a result,outliers can be removed from thedominant motion estimate at the initial estimationstep. Compared with class…     

中等职业学校网站建设实证

中等职业学校网站在学校的宣传、教学、德育、招生、管理、科研中正发挥着越来越重要的作用.文章从网站建设的必要性出发,在资源整合、功能分析、系统设计、测试发布等方面,依据松滋市成人中等专业学校实际情况,对中等职业学校网站的设计与创建进行了实践论证.     

辽东湾地区古近系砂岩成岩作用与孔隙演化

辽东湾地区古近系砂岩储层为近岸水下扇、(扇)三角洲和浊积扇的长石砂岩和岩屑长石砂岩.岩石主要经历了压实、胶结、溶蚀和交代等成岩作用,溶蚀作用主要为有机质热成熟演化形成的有机酸和黏土矿物转化脱出的水对易溶物质的溶蚀.成岩阶段可分为早成岩A期,早成岩B期和中成岩A期.中成岩A期又分为中成岩A1亚期和A2亚期,中成岩A1亚期是溶蚀作用发生的主要时期.孔隙类型包括原生孔隙和次生孔隙,次生孔隙主要由碳酸盐胶结物、长石及部分岩屑溶蚀形成.次生孔隙在现今埋深2000～2500m的砂岩中最发育,其形成主要受成岩演化阶段控制.     

基于Illustrator编排系统对长城影像图专题符号的研究

介绍了甘肃省境内明长城资源调查中形成的主要成果——长城专题影像地图,对长城影像地图专题符号制作的关键技术进行了探讨研究。提出了利用制图软件制作专题地图符号的一种新思路,并且形成完整的、规范化的系列符号,为统一化、快速化制作长城资源专题影像图奠定了坚实的基础,以满足文物管理部门对甘肃省境内明长城资源管理、保护、研究的需要。     

构建新包空间的多示例学习方法

针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.