竞争新常态下的研究生教学与培养问题

当前社会竞争越来越激烈，硕博士研究生毕业要求越来越高.竞争已成为一种新常态，伴随着研究生成长的每个阶段.如何在这种竞争新常态形势下，培养出适合社会发展进程的研究生也是摆在每一个导师面前的新难题.本文从研究生危机形势教育、心里素质培养、专业知识讲授、研究生生活关注等几个方面阐述了研究生教学与培养问题.以期研究生导师能认真切实关心研究生生活，最终能帮助在读研究生认清竞争新常态，把握研究生阶段的学习机会，避免各种不良因素影响，认真学好专业知识，能为国家最新的一带一路战略服务.     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

大数据分析构建儿科门诊预警机制的研究

为优化儿科门诊服务流程,构建更合理的预警机制,对儿科门诊海量数据采用大数据分析技术,构建一元线性回归模型,通过不同的预测分析法,研究儿科日门诊量与医生出诊人次之间的关联关系,有效掌握数据的变动趋势,从而可以实现具有一定容错机制的预测模型,进而更加合理地实现配置医疗资源的目的.     

图的Laplacian矩阵谱半径

设G为n阶简单连通图,若L(G)为图G的度对角矩阵与邻接矩阵的差,则称L(G)为图G的Laplacian矩阵.结合非负矩阵谱理论,利用图的顶点度和平均二次度给出了图G的Laplacian矩阵的谱半径的新上界,同时给出了达到上界的极图.     

五台山世界遗产地游客满意度实证研究

为把握世界遗产地五台山景区的旅游业发展现状,提升景区知名度与影响力,通过实地向游客发放问卷和现象访谈相结合的办法,采用模糊数学评价法对五台山世界遗产地的游客满意度进行综合评价.结果表明:被访游客对景区的总体满意度为基本满意,对景观价值、政府部门的管理与服务方面比较满意,对旅行社服务、餐饮、住宿、交通满意度一般,而游客对购物和娱乐项目最不满意.在此基础上,为五台山景区旅游经营管理提出了相应的建议与对策.     

矿热炉电量数据采集系统的设计与实现

矿热炉是一种需要巨大电流的工作系统,提高其功率因数对于节约能耗、降低运行成本、提高产品产量具有重大意义。针对矿热炉低压无功补偿系统电气参数监控的需要,设计并实现了矿热炉电量数据采集系统。该系统由实时数据采集下位机子系统和上位机子系统构成,实时数据采集下位机子系统采用TI公司生产的TMS320F2812型数字信号处理器为控制芯片,以TLC1549为数据采集模块,实现了对矿热炉电量数据的实时采集;上位机子系统基于组态王KingView软件开发,实现对采集数据的管理。经实验测试,该系统可以满足矿热炉电量数据实时采集和管理的需求。     

M-强对称环

设M是幺半群,作为强对称环的一般推广,引入了M-强对称环的概念,研究了M-强对称环的基本性质,得到了M-强对称环的一些刻画.     

Nafion/PDDAC固相微萃取富集测定大米中2-乙酰基吡咯啉

以普通点样毛细管作为固体萃取头研究仪器,运用Nafion和聚二甲基二烯丙基氯化铵(PDDAC)修饰点样毛细管,以气相色谱仪研究该修饰头对大米中2-乙酰基吡咯啉的吸附作用。研究优化了影响2-乙酰基吡咯啉萃取的解吸温度和时间等实验条件,目标分子的线性范围为0.50-8.00 ng·m L-1,方法的检测限为0.10 ng·m L-1,将实验结果应用于2批大米样品的实际测定。     

毛细管电泳-光纤光谱联用技术检测结晶紫

开发新型毛细管电泳-光纤光谱联用技术并应用于结晶紫的快速检测。以结晶紫为对象,考察了电泳和溶液条件对结晶紫的分离分析信号的影响。结果表明,检测结晶紫的最佳条件为:流动相是0.1 mol/L磷酸缓冲溶液(pH 4.0),检测波长590 nm,分离电压3 kV,进样时间60 s.在最佳条件下,吸光度与0.8~10μg/mL结晶紫呈现良好的线性关系,相关系数为0.9954,检出限为0.8μg/mL.方法成功地应用于水体中结晶紫的快速检测。     

MapReduce框架下k-支配轮廓查询算法

随着维度和数据量的不断增长,已有的轮廓查询方法已无法为用户提供更好的查询支持.本文采用并行处理框架MapReduce 结合k-支配轮廓查询算法来解决此类查询问题.在对输入的数据集进行预排序的基础上,提出了基于MapReduce 的单轮扫描算法和双轮扫描算法,通过在不同维度、数据分布、节点个数等方面的实验测试及对比,验证了算法的有效性.