太阳能电池及其应用

本文论述了太阳能电池的发展情况以及它的应用。首先介绍了它出现的原因，然后说明太阳能电池现在的市场情况，最后详细对我国的太阳能电池发展概况和太阳能资源进行了说明。     

论新闻侵权的抗辩事由

根据新闻侵权的归责原则、过错原则,新闻侵权具有四个构成要件。新闻侵权具有五种抗辩事由,即内容真实、权威新闻来源、受害人同意、公众人物受限、客观公正的评论及正当的舆论监督。新闻媒体如能恰当地运用这五种抗辩事由就能在新闻侵权官司中立于不败之地。     

RBQENN算法在不平衡数据分类问题中的应用

针对kNN分类算法对不平衡数据进行分类可能偏向多数类的问题,提出了象限壳近邻分类算法。该算法仅选择测试样本象限方向上的最近邻的训练样本来判断其所属类别,从而有效地避免了kNN算法对选取k个最近邻训练样本时可能产生偏向多数类的问题。通过在UCI真实不平衡数据集上的实验,该文提出的分类算法在Recall、F-value和G-mean等评价标准明显优于传统的kNN分类算法。     

一种具有目标匹配约束的加权多示例学习视频目标跟踪算法

以多示例学习(Multiple Instance Learning,MIL)目标跟踪方法为代表,基于自适应辨别模型的视频目标跟踪算法近年来得到广泛重视,这些算法用分类器对图像进行处理,将使分类器置信最大的采样样本作为当前帧的跟踪结果.在此基础上,基于加权多示例学习(Weighted Multiple Instance Learning,WMIL)的目标跟踪算法提出在分类器学习阶段对正样本进行重要性采样,加大正包内正样本的贡献,达到更好的跟踪效果.然而,当前一帧输出结果不准确时,会使得分类器学习性能下降,从而引起目标漂移或跟踪失败.本文基于WMIL算法,提出用目标匹配约束预判断当前帧是否存在目标漂移,从而对下一帧采样中心位置进行矫正,达到抑制目标漂移以及避免跟踪失败的效果.仿真结果表明,本算法在标准视频测试集上都取得了较优的结果.     

基于高斯分布的非平衡FSVM

针对传统模糊支持向量机算法采用样本到类中心的距离关系来构建模糊隶属度函数存在不足,以及易受数据集不平衡的影响,提出了一种基于高斯分布的FSVM,该方法既考虑了2类样本数量的不平衡问题,同时进一步考虑了样本不同方向上的分布特性.将样本的分布特性应用于模糊隶属度函数的设计,有效地提高了对正常样本和噪声、野值样本的区分能力.实验结果表明,在处理不平衡和有噪声干扰的数据集时,该方法较传统的FSVM具有更强的鲁棒性.     

精心备课,优化品德课堂教学《友爱残疾人》教学例谈

笔者以亲身执教的北师大版《品德与社会》三年级上册《友爱残疾人》一课为例,从“基于教材,立足学情,构建教学思路”、“依据目标,兼顾需要,选择教学方法”“朝向效果,优化过程,整合教学程序”三个方面用理论结合实例的方式谈如何创造性地使用教材,采取灵活多样的教学方法,优化教学过程,把好备课关,从而提高品德课堂教学效果。     

经济一审判决文书的改革研究

裁判文书改革是庭审方式改革成果的体现，经济一审裁判文书改革又是经济裁判文书改革的重心。本语文针对旧模式经济一审判决书的弊端，结合庭审方式改革成果，提出新模式经济 判决书的结构设计，详尽说明了新的模式的结构特点及写作方法。     

基于产品多模型协同机制的工作流管理系统研究

通过对工作流管理系统 ( Wf MS)功能组成的定义和分析 ,建立了基于复合三元组的工作流管理系统模型 ,并对 Wf MS组成部分相互之间的逻辑关系进行了分析和分类 .结合 Wf MS涉及整个产品形成周期的特点 ,利用产品多模型协同机制对产品形成过程的约束和协调 ,构造了基于产品多模型协同机制的 Wf MS框架结构 ,并对该框架结构的运作原理和产品多模型协同机制在系统中的作用进行了研究.     

中国区域经济重心的历史演化初探

区域经济是中国当前经济发展的主要特征，这是因为中国是一个地域广阔而地形复杂、人口众多却分布不均、资源丰富而人均不足、历史悠久而发展不平衡的发展中国家。中国区域经济及其重心经过了漫长的历史演进过程。在这一过程中，大体上分为区域经济重心与政治中心统一一体和分离分化两个历史阶段。了解区域经济发展及其重心迁移的历史演进，结合现实把握区域经济发展状况和发展规律，是研究中国区域经济布局的关键。     

基于包层多示例主动学习的图像检索

通过详细分析多示例主动学习的特点,提出将多示例主动学习概括为包层、示例层以及混合层次主动学习三种模式;针对包层主动学习,将示例数目统计特征作为重要度量并与样本不确定性相结合,提出一种新的样本选择策略.在Corel数据集上进行实验,与传统的主动学习方法比较表明,该算法能够有效减少学习的样本数,显著提高学习器的效率和性能.