语文课程文本缺席现状及回归策略

在富有灵性的语文新课程中，阅读不能远离文本，远离作者，只有忠实于文本这一阅读中的特殊主体，以文本和作者的具体状况为基础的创造性阅读和个性化体验，才是语文新课程下真正的阅读。本文聚焦新课程小学语文阅读教学实践领域，分析随意肢解、拓展、歪曲、冲淡语文教材载体的文本缺席现状，从对文本价值的理解、文本处理规律的把握、教师引导阅读的作用和教师课程功力的提升四个角度，提出回归策略。     

过程挖掘算法

过程挖掘又称工作流挖掘,主要依据日志中记录的过程实例执行信息重构工作流过程模型,是工作流再设计与分析方法的一项关键技术。对目前主流的过程挖掘算法和相关工具进行了研究,把过程挖掘算法按照特性及解决问题分成了4类,对每类算法的优缺点进行比较研究。最后指出了目前过程挖掘研究中存在的问题。     

信息流中的隐形信息提取和还原技术研究

提出基于变化域的信息隐藏检测算法和基于彩色静止数字图像的信息隐藏提取算法,将小波变换的放大信息与显示隐藏信息及其相反过程的功效挖掘出来,基于信息隐藏对载体特性影响的模型,建立通用的隐藏信息提取的数学模型和面向"信息隐藏对载体特性影响"集合的正变换函数和逆变换函数,对信息进行标识、分析、提取和还原,使之能破除还原隐藏信息,达到较好的信息识别与分析效果,从而实现快速提取隐藏数据电子证据.     

科学运用目标激励提升政治机关干部工作效能

加强政治机关科学管理中激励方面的研究,对于挖掘政治机关干部个体潜能,形成政治机关整体合力,提高政治机关工作效能具有重要意义.要科学设置目标体系,培养激发政治机关干部的工作热情;注重实践举措配套,不断激活政治机关干部的工作潜能;综合协调多种因素,妥善处理政治机关工作中的各种关系.     

基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

充分发挥学生军训在推进国防后备力量建设中的作用

实践证明,学生军训作为军地共同担负的任务,在推进国防后备力量建设中发挥着越来越大的作用。当前,学生军训工作应主动适应形势,充分挖掘潜能,积极拓展功能作用，为促进军地交流、     

混合模糊测试中混合符号执行优化策略评估与分析

针对传统混合模糊测试提升技术多聚焦于利用多种动静态分析手段辅助而忽略了混合符号执行自身性能的问题,提出一种混合模糊测试平衡点模型,并基于该模型对主流混合符号执行方案进行剖析,包括污点分析辅助模糊测试、混合模糊测试以及混合符号执行,归纳了6种符号执行方案,基于混合符号执行引擎Triton复现了6种符号执行方案,并通过10个典型真实程序进行了测试评估。从效率、内存、覆盖率三个维度对各个方案进行性能对比与影响因素分析。实验证明,优化方案都可以消除不必要的约束并减少时间和空间开销,但约束缩减会造成信息丢失,造成覆盖率降低。基于实验数据分析,提出了一个优化方案的性能序列,并提出三种针对不同测试需求的优化方案。     

理清思路查清事实 提高处理上访户初访成功率

当前,困扰部队的历史遗留问题涉及部队建设、土地纠纷、官兵家庭、退役安置、军民关系等范围越来越广,处理不慎就会造成不良社会影响,要竭力把信访工作作为暖人心、保安全、促稳定的重要工程来抓,着力解决实际问题。一、耐心做好上访户的接访工作日常全面普查预防突访事件。采取基层自我摸排和机关走访的方式,建立普查和监察机制,深层次挖掘潜伏状态下可能采取上访手段寻求解决问题的人员,为其提供书面的政策法规,让其清楚解决自身问题的     

光流算法研究

光流的测量是视频序列处理和视频挖掘中的基本问题。首先简述了光流法的基本原理,即物体亮度不变特性;然后阐述了计算光流的4类算法:微分方法、区域匹配方法、基于能量的方法和基于相位的方法,并对当前主流的能量算法进行了详细探讨;最后对各种光流算法的评测方法与测试集进行了说明。     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。