教师专业化与高师教育类课程设置

教育类课程在高师教育中具有举足轻重的地位,是教师专业化的必要条件。但传统高师教育类课程设置存在门类较少、课时比例偏低、课程结构与内容设置不合理等诸多问题。为实现和促进教师专业化,我们必须采取优化课程结构与内容、注意各类课程的有机结合等有效对策。     

城市公共交通线网优化的图论模型与算法

用图论的方法，以城市客流OD分布为基本依据，给出了城市公共交通线网优化的图论模型，对Kuhn－MunkreS算法作了一些改进，使之适应双向约束条件，并提高了运算速度；还给出了改进算法正确性的数学证明．本模型可用于大、中城市公共交通线网的优化． 城市公共交通线网优化的     

基于水利水电工程施工技术及注意问题的分析

随着经济社会的不断发展进步，人民的生活水平也在不断地提高，对于资源的需求随之增加，在此背景下一些基础工程项目不断地投入建设，而水利水电工程项目就是这样一项关系到人民生活质量的基础工程。而施工技术作为水利水电工程的关键所在，决定着整个水利水电工程项目的质量。分析水利水电工程的施工技术以及需要注意的问题。     

基于BP神经网络的矿山安全文化评价体系

为了完善和加强矿山安全文化的建设,根据矿山自身的特点,本文提出了一种对矿山安全文化进行合理、科学、全面评价的方法。根据国际SMART准则,从安全环境、安全管理、安全培训、班组长素质、员工行为、安全事务6个方面确立了21项安全文化评价指标,提出了安全文化等级划分标准,并在MATLAB平台上建立了基于BP神经网络的安全文化等级评价体系。以6个矿山的样本数据作为训练样本,经过训练,结果显示当迭代次数为355时,网络的全局误差达到要求,并且输出值与期望输出值之间呈基本吻合,误差比较小。最后,以该神经网络对恒祥煤矿的安全文化等级进行预测,输出结果表明该矿山的安全文化等级为4级,与该矿山的安全文化实际状况相符。因此,BP神经网络具有很好的学习功能,通过样本训练后能够准确地对矿山安全文化进行评价,为提高矿山安全文化水平提供参考和依据。     

信用卡对大学生究竟是“馅饼”还是“陷阱”——透过社会学视角分析

随着国内信用卡市场竞争的日益激烈,各家银行纷纷开始争夺各地信用卡市场并将目标群体进行了拓展和进一步地细分。于是具有良好素质和巨大潜力并能够很快接受新鲜事物的大学生成为了各家银行瞩目的焦点人群,当代大学生乐于接受新事物的内在特点使得大学生持有信用卡的比例远远高于社会整体水平,在对待与中国传统文化相悖的超前消费观念上也有明显的改观,这就使得信用卡机构对大学生"情有独钟"。本文从社会学的视角分析产生这一现象的原因,并结合此次美国爆发的次级贷中的教训,总结认为社会、学校应加强学生的诚信教育、理财教育,对他们的刷卡消费做出正确的引导。这样便可消除我们对学生信用卡消费的一些担心。     

我国现行税收的产业布局及政策研究

阐述了我国现行税制结构,分析了现行税收的产业分布现状及其功用和缺陷,提出了调整我国现行的税收产业布局及政策的思路.     

可拆分树的边魔幻全标号性

已知图可以作为无标度网络研究的模型,如小世界网络、层次网络和自相似网络等。研究了树的可拆分和重新组合下的边魔幻全标号性。总可以连接集有序优美树T的某一对不相邻顶点,然后删去一个圈上的一条边,得到一棵具有边魔幻全标号的树。进一步,对满足|T||M|的树M和树T进行拆分和重新组合,进行有限次减圈运算后,得到具有超级边魔幻全标号树。     

鄂南三叠系延长组自生成岩矿物成因及期次

为弄清鄂尔多斯盆地南部三叠系延长组关键成岩矿物形成的时间与过程,通过对自生矿物之间的产状及其与其他矿物互生关系的镜下观察,并利用流体包裹体、碳酸盐碳氧同位素记录的成岩流体信息,深入讨论了盆地南部自生成岩矿物成因及期次。研究认为,泥-微晶方解石、菱铁矿和白云石（旬邑地区）为成岩早期沉淀的矿物,其中,菱铁矿的形成时间早于自生绿泥石包膜;泥-微晶方解石沉淀时间与菱铁矿大致同期;旬邑地区白云石胶结物与北部物源区的泥-微晶方解石和菱铁矿胶结物的形成同期;中-晚期亮晶方解石和铁方解石等的形成时间整体早于白云石和铁白云石。石英次生加大边的两个世代分别对应90.0~100.0 ℃和110.0~120.0 ℃;自生微晶石英生长的时间略早于或同时于自生绿泥石的形成时间。自生绿泥石包膜主要形成于成岩早期,一般呈两个世代生长,第一世代自生绿泥石形成于20.0~50.0 ℃,以颗粒绿泥石环边赋存状态为主;第二世代形成于部分机械压实作用以后,只生长于孔隙接触的颗粒表面或第一世代绿泥石形成的微晶石英晶体表面,形成温度约为50.0~70.0 ℃。研究区延长组自生伊利石的分布较为广泛,其形成具有多源性的特点。     

路网拥塞控制中的多目标路径决策模型研究

智能交通系统领域中的路网拥塞控制是解决路网拥塞问题的主要手段之一,针对该问题,利用自底向上的agent建模方式,构建一种多目标路径决策agent移动模型.在该模型中,车辆agent兼顾最短路径和拥塞避免两个优化目标,通过车辆agent行驶距离最短(最短路径)和途经区域的拥塞程度最低(拥塞避免)两个目标优化来动态进行路径决策.基于多目标路径决策移动模型一方面能够实现对交通拥堵路段的分流控制,另一方面能够挖掘网络拓扑结构中易发生拥塞的路口的共同特征,为路网拥塞控制提供帮助.仿真实验结果表明,该模型能较好地改善路网结构中的拥塞路段.针对不同链路密度及链路分布的网络所进行的仿真实验结果进一步表明,路网结构的链路密度对拥塞路段出现在网络中的地理位置影响不同,而路口节点位置影响其拥塞程度;网络结构的链路分布形态对发生拥塞路段的地理位置和拥塞优化结果具有直接影响.