关于“当代中国马克思主义大众化”的内涵思考

关于＂当代中国马克思主义大众化＂的内涵界定,首先必须要解决＂用什么＂、＂怎么样＂和＂向谁＂来进行大众化的三个最基本问题。为此,可以从其内容指向、发展历程和客体指向三方面对其进行深刻把握。同时,当代中国马克思主义大众化的历程,不是一个单向的从理论到实践的历程,而是一个理论和实践不断交织、发展和完善的互动过程。全面把握和深入领会其内涵界定,还必须厘清当代中国马克思主义大众化的几个重要关系问题。     

高校推广软式排球的探讨

软式排球是排球家族的又一新成员 ,通过软式排球与硬式排球在技术等方面的对比分析 ,说明该项运动在高校发展的潜力和优势 ,可有效的促进高校群众体育活动的深入开展 ,全面提高学生的身体素质 .     

小麦条锈病发生规律的周期分析

利用周期分析方法研究了小麦条锈病初侵染日期,流行盛期以及发生程度的内在规律,提取了周期项,证明了发生时间和发生程度间存在着密切的联系,利用周期项做延伸预报,经检验效果较好。     

毛泽东的马克思主义大众化思想及其当代价值

党的十七大明确提出：＂开展中国特色社会主义理论体系宣传普及活动,推动当代中国马克思主义大众化。＂笔者从毛泽东关于马克思主义的大众化思想入手,对其进行了阐述和分析,认为在新世纪重新学习和审视毛泽东的马克思主义大众化思想,对大力推动当代马克思主义大众化具有重要的现实意义。     

基于能量模型的交互式流媒体缓存置换策略

针对交互式流媒体应用,提出一种基于能量模型(EM)的缓存置换算法.给出描述用户访问模式的片断划分和记录策略,并提出基于能量模型的内容流行度的表示方法;采用基于指数增长的缓存接入/释放策略,设计了新的效用函数实现缓存替换.仿真结果证明,EM算法能适应不同交互强度的用户访问模式,比传统的分段缓存具有更好的性能.     

基于节点热度的改进Gnutella2搜索算法

Gnutella2的搜索算法在超级节点间转发消息采用泛洪机制,在大规模文件共享中产生较多冗余消息,降低了搜索效率.为提高搜索效率,提出一种基于节点热度的改进搜索算法.该算法根据P2P网络中的幂律特性,提出节点热度概念,根据节点热度选择转发超级节点,设计了基于节点热度的搜索算法;在节点热度的计算中,引入惩罚因子减少无效搜索;在搜索消息转发时,通过最热轮空策略来均衡高热度节点的负载.对实验结果的分析表明,该算法在保证搜索命中率的前提下,能有效减少平均搜索时间和平均跳数,提高了搜索性能.     

基于CNN-GRU的移动APP流行度预测模型

移动APP流行度预测对应用推荐、广告投放等意义重大。但是现有方法大多依赖手工特征工程,工作量大且效率较低。为此,提出一种基于深度神经网络的移动APP流行度预测模型。利用最大信息系数进行特征相关性分析以确保特征选取有效性,结合历史流行度特征,通过门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)和注意力机制构建长期演化模型来推演发展趋势,基于多尺度卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和注意力机制构建短期波动模型以实现预测动态优化,结合其他重要特征利用GRU和注意力机制建立多因素影响模型。通过时间注意力模块将上述模型融合,实现流行度预测。实验结果表明,所提模型在移动APP流行度预测方面相对更为精准有效。     

关于服装专业教学改革的几点思考

服装企业正值产业转型．急需服装专业从业者的知识结构、职业技能、作业程序、设计观念及设计管理等各方面技能作出相应调整，因而服装院校教学必需加大改革力度。本文根据对当前服装市场的了解与分析以及在教学过程中的总结与领悟，提出一些教学改革的设想和方案与服装行业同仁商榷，以求教学真正能为市场、为企业服务。     

试论温庭筠词的文化学特征

立足于文化学视点，结合时代文化背景和文本的双重分析，认为温庭筠的词具有世俗化与文雅化融合互动的文化特征，展现了诗人在文化选择上的多元化取向，反映出唐中叶以后庶族知识分子雅俗两极的文化性格，同时昭示着词体在走向成熟的进程中，力图整合下层世俗文化与上层高雅文化的文化态势。     

A prediction mechanism of file access popularity and optimal strategy of replicas deployment in cloud computing

In cloud computing,the number of replicas and deployment strategy have extensive impacts on user's requirement and storage efficiency.Therefore,in this paper,a new definition of file access popularity according to users' preferences,and its prediction algorithm are provided to predict file access trend with historical data.Files are sorted by priority depending on their popularity.A mathematical model between file access popularity and the number of replicas is built so that the reliability is increased efficiently.Most importantly,we present an optimal strategy of dynamic replicas deployment based on the file access popularity strategy with the overall concern of nodes' performance and load condition.By this strategy,files with high priority will be deployed on nodes with better performance therefore higher quality of service is guaranteed.The strategy is realized in the Hadoop platform.Performance is compared with that of default strategy in Hadoop and CDRM strategy.The result shows that the proposed strategy can not only maintain the system load balance,but also supply better service performance,which is consistent with the theoretical analysis.