摘要：为了提高高维数据流在线分类的准确率,设计一种基于超网络和投影降维的高维数据流在线分类算法。将高维数据流的特征子集建模为超网络模型,算法的学习目标是搜索最优的超边集合,选出判别能力强的特征子集。利用高斯核将高维空间的数据点投影到低维空间,采用梯度下降法计算数据点间的相似性矩阵。基于贝叶斯分类器模型更新机制,动态地学习新到达的数据流,基于学习的结果更新超网络的超边,再利用超网络指导分类器进行分类。仿真结果表明,该算法实现了较高的分类准确率,并且对于噪声也具有较好的鲁棒性。

摘要：超级女声已经够热了,所以今天的主题不是这些超女,而是荧屏外的观众。看看以下的这组数字吧,您也许就会明白为什么观众会成为主题。超级女声一档节目的观众达4亿,单场手机短信收入超过1500万元,单场短信税收即可实现45万元。其决赛期间的平均收视率超过中央电视台“春节晚会”,栏目的短信和各类广告收入以亿计。

摘要：针对实时数据流的完全频繁项集挖掘算法计算成本较高的问题,提出一种基于改进FPTree的高效实时数据流完全频繁项集挖掘算法。使用改进的FPTree兼容地表示滑动窗口中的所有事务,建立一个完整的基树;利用事务的字母顺序简单地实现基树的插入与删除操作,无需对基树进行重组操作;利用分组Tree结构对基树进行由上而下的遍历来建立项目树,以较低的计算成本发现完全的频繁项集。仿真结果表明,该方案可有效地发现实时数据流的频繁项集,获得较低的计算成本。

摘要：在网页自动化数据抽取中,导航、广告、特定栏目等信息与知识数据的HTML结构模式类似,它们会被误作为知识数据抽取出来,从而带来抽取算法准确率低下的问题。本文通过分析噪音数据结构特征,基于朴素贝叶斯算法对网页文本信息分类,噪音数据干扰问题得到有效解决。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和运行效率。

摘要：结合Aglets平台和J2EE servlet技术,提出一种基于Agent的J2ME移动Web服务3层集成方案。在终端层,使用轻量级代理接入方式减少移动设备资源受限系统的负载需求。在Web接入层,采用Web服务标准接入方式确保异构移动平台的统一接入。在移动Agent层,通过多Agent协同工作保证系统高效性与灵活性。在此基础上,设计并实现一个移动进货比价系统。应用结果表明,该方案能提高无线环境下J2ME设备发现、访问Web服务的效率与健壮性。

摘要：深度学习强调对知识的深层化和系统性学习,让学生获得并提升可迁移性的技能。在思想政治课教学中,备课是为课堂教学进行总策划和总设计,关系到深度学习的有效性。备课须知“出入法”,方能为课堂教学深度开展和学科核心素养培育助力。深度学习导向下的备课运用“出入法”,既要深入教材、吃透教材,又要跳出教材、灵活运用,实现精彩的课堂生成。

摘要：文章首先探讨雀替装饰艺术在湖湘地区古建筑中的应用,研究其在设计艺术学、符号学和图像学方面的特点,并通过资料收集、田野调查和案例分析,揭示其背后的文化意义;然后对民居、庙宇和宗祠建筑中的雀替构件进行比较和分析,以深入探讨其在不同建筑类型中的应用和文化价值。

摘要："转场"一词,原在文学、影视作品中出现,指的是在两个场景之间,采用一种流畅连贯的方式实现场景之间的平滑过渡。笔者认为,"转场"一词同样也可以运用在高中思想政治课的议题式情境教学中。要让学生围绕议题展开多样化的情境体验,引导他们能够在不同的教学情境中把握学习内容,感受到思想政治是一个整体,就需要运用一定的转场艺术来追求各个教学情境之间自然、平滑的过渡,以服务于学科核心素养的培育。

摘要：教育设施的供需均衡性对实现教育公平具有重要意义。以广州市增城区为例,基于多源数据类型,综合人口空间化和小学可达性分析结果,对小学教育设施的供需匹配度进行评价。结果表明:(1)增城区小学可达性整体水平有待提升,各镇街可达性差异较大;车行可达性自南向北圈层递减,步行可达性点状空间集聚特征显著。(2)车行出行方式下供需匹配较均衡,基本符合“核心-边缘”空间分布规律;步行出行方式下供需失衡严重且单中心集聚特征显著,增城区小学教育设施存在一定的空间错配现象。针对不同类型地区的小学教育设施供需匹配情况,应从区际均衡、校际均衡及政策保障多角度出发,采取差异化配置策略,以应对未来学龄人口就学的不同需求。