贵州地方高校发展模式探讨

从贵州宏观经济现状、发展态势的角度，简述了贵州地方高校的现状、企求，地方社会经济发展与地方高校的需求与供给关系；思考了为地方经济发展服务的双赢问题，提出了地方高校的发展模式选择。     

基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．     

一种改进的相空间近邻等距模式及其在短期气候预测中的试验

现有研究表明,气候要素系统可能存在混沌现象.通过应用混沌理论中的重建相空间技术,可在相空间中揭示出传统方法无法揭示的复杂气候动力特征,为气候预测研究开创一条新途径.现有相空间理论的研究多着重于对混沌系统的识别和应用混沌相空间理论建立不同的模式进行提前预测,这些预测多为对月时间尺度的;对于如何提高预报准确率和延长预报时效,从而实现对多个月份、季、年等更长时间尺度提前预报的研究还不多见.基于混沌理论的相空间近邻等距模式,对该理论中的提前预报时间T、延迟时间τ和相空间维数d等进行讨论.提出,实际应用中根据提前预报时间T来建立新的时间序列,满足T=τ=sδt,消除了相空间时滞τ的变化对提前预报时间尺度T的影响.应用改进前、后的预报模式,以不同相空间维数d对气温和降水气候要素做提前T=1~15个月的预报试验和检验.结果发现,改进后的模式提高了预报准确率,延长了预报时效.     

入侵检测系统综述

随着Internet的快速发展,入侵检测在保护计算机安全方面起着越来越重要的作用.本文先对维护计算机安全的2种方法做了简要介绍.接着重点介绍了入侵检测系统及其不同分类,并对各种侵检技术的优缺点进行概括;最后,讨论了入侵检测系统目前存在的问题及今后的发展趋势.     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

创业模式和人力资源战略问题

第3届人力资源战略与创业管理国际研讨会于2005年5月10-11日在浙江大学举行。研讨会由浙江大学管理学院，人力资源与战略发展（创业管理）研究中心，中国心理学会工业心理学专业委员会，浙江省行为科学学会联合主办。     

第3届发育遗传国际学术会议

该会议由美国霍华德休斯医学研究所（HHMI）和复旦一耶鲁生物医学研究中心主办，复旦大学发育生物学研究所承办。大会以小鼠遗传和人类疾病学研究为主题，又称为“小鼠遗传学及人类疾病学研讨会和小鼠遗传技术发展应用讲习班”。由于许多疾病研究不能够在人体上直接进行，模式生物尤其是和人类最相似的小鼠已成为研究人类多种疾病分子机制不可替代的工具。目前世界上发达国家的生物医学研究机构中大多数科学家在研究中使用模式生物，     

中外企业捐赠模式比较研究

从捐赠决策驱动、捐赠结构、捐赠效果三方面论述了中外企业捐赠模式的差异;分析了存在这种差异的原因;并在此基础上提出了转变我国企业慈善捐赠模式,培育现代公司慈善文化的对策措施,即倡导企业公民理念、运用税收减免政策、规范发展慈善机构等.     

HaLen国际 互动营销八网合一立体模式

众所周知，电子商务早已进入了中国并发展了好些年头，但现在仍然处于初级阶段。可现在依然有越来越多的直销企业打起了电子商务大旗，特别是在直销立法之后，电子商务成了很多企业的重要选择。而电子商务又是一把双刃剑，一不小心就会把整个行业搞乱。 HaLen国际与中国合资生产商——大连好参柏生物技术开发有限公司，经过慎重研究推出了现代“互动营销八网合一”运营模式，希望能在这个关键时候为大家提供一个良好的解决途径，也希望大家共同来参与讨论，百家争鸣![编者按]     

智能预报模式与水文中长期智能预报方法

建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时，首先选取训练样本的数量，根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重；最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明，智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。