高师田径教学存在的问题与改革对策

以中小学体育与健康课程的变革为依托 ,阐述了目前高师田径教学存在的问题 ,并提出了一些相应的改革对策     

哈代诗歌中人与自然合二为一的艺术表现形式

英国诗人哈代在其诗歌中用细腻温婉的笔触描绘了尘世中的种种真情 ,表现出对大自然的无限敬意 ;人与自然融为一体成为其诗歌的精神支柱和情感升华的象征。     

Banach空间n阶非线性积分-微分方程初值问题解的存在性

用Tonelli方法研究了Banach空间中n阶非线性积分—微分方程初值问题，在非线性增长条件下，获得了初值问题解的存在性及其Tonelli迭代逼近。     

中学化学教学中新课导入法的探讨

本文从新课导入法的要求、功能、方法三个方面对新课导入在中学化学教学中的应用进行了研究,并结合事例对新课导入的方法加以深入、具体的阐述。     

我国高等教育大众化的教育质量问题

本文从我国高等教育大众化过程中引发的问题入手，提出了高校应积极采取的对策和措施，主要有：加强教学建设；深化教育改革；调整专业结构；提高高校毕业生就业率等。     

具有hollingⅢ类功能反应的非自治捕食系统概周期解

讨论了一类具有hollingⅢ类功能反应的非自治捕食概周期系统，得到了该系统存在的唯一一致渐近稳定概周期解的充分条件。     

浅谈预算编制改革与预算执行改革

针对传统预算编制方法与预算执行机制中存在的突出问题,浅谈如何同步推进预算编制改革与预算执行改革。     

素质教育在剑桥商务英语教学中的应用

在高等教育中，素质教育已经成为中国教育改革和人才培养的指导思想。只有重视素质教育，使科学教育与素质教育整合，才能培养出高科技与高素质相结合的专门人才服务于社会。剑桥商务英语教学中应用素质教育极大的提高了教学效果。通过应用素质教育，培养学生在掌握商务英语基本概念和词汇的基础上，提高学生解决实际商务问题的能力，引导他们全面地、辩证地思考问题，引导他们把书本知识和社会实践联系起来，重视实际斗争经验。     

高等院校教材管理信息系统的分析与设计实现

主要论述了我们为高等院校教材管理所开发的一套计算机管理信息系统的设计思想与实现方法,由于本系统具有使用方便、操作简单,安全稳定,工作流程清晰合理,并与用户熟悉的工作方式相一致,用户无需专业培训即可使用该系统进行工作等特点,因此,深受用户的欢迎。     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.