排名

摘要： 排名前100万的网站中有25.4%的网站支持IPv6访问,比2020年提高了3.5%。网站IPv6支持情况根据W3Techs的数据显示,截至2021年8月23日,全球所有网站中有19.4%的网站支持IPv6访问,比2020年提高了3%;排名前100万的网站中有25.4%的网站支持IPv6访问,比2020年提高了3.5%;排名前10000的网站IPv6支持率为36%,比2020年提高了4.7%,如图1~2所示。

摘要： IPv4地址分配2021年,全球IPv4地址分配数量为362B,获得IPv4地址数量列前三位的国家/地区,分别为美国310B,加拿大7B,印度6B。截至2021年12月底,全球IPv4地址分配总数为3684980488,地址总数排名前10位的国家/地区如表1所示。与2020年相比,位次没有变化。

摘要： 前段时间,某区域推行了一个“政策”:全县基础教育阶段学校同年级同学科拉通排名,排名前30%者为一、二、三等奖,排名后40%者为薄弱学科,经暑假集中培训未摆脱后40%的教师,调到偏远学校任教。“政策”一出,区域教师一片哗然。有人质疑,拉通排名有何科学合理性;有人吐槽,要求不给学生排名怎么还给教师排名;有人抱怨,这是激化矛盾。

摘要： 2022年4月19日,中国权威高等教育专业评价机构软科重磅发布“2022软科中国大学排名”。西安翻译学院位列全国民办高校第14位,相较2021年排名大幅提升,位列陕西民办高校榜首。

摘要： 本文介绍了省级纤检院及其直属企业、关联协会等单位名称的检索方法,然后利用中国知网检索这些单位名称,采集相关科技论文的网络指标,最后分析这些网络指标并介绍一种对省级纤检院进行排名的方法。

摘要： 该文通过对15位进入世界排名前100名世界优秀女子职业网球运动员的参赛特征进行对比、研究,旨在找出其异同点,为我国以及其他国家运动员参赛提供参考,并为即将进入该阶段的我国运动员的参赛提供参考依据。为此,该文通过文献资料法和数据统计法,对其参赛数据进行深入分析,主要得出如下结论。宏观参赛特征,第一,在参赛站数和双打方面,单打仍然是运动员参赛重点,全年参加约21站,每2周参加1站比赛。而双打参赛方面,站数、级别、搭档等没有规律性。第二,参赛节奏方面,法网、温网周期和美网周期所有运动员变化不大,而澳网周期后4个年份参赛数量明显增加,密度增加。此外,澳网周期多为参赛1周,调整或休息1周,有2~3周连续参赛情况,法网温网周期多为连续3周或4周参赛,而美网周期开始出现连续5周或6周参赛。第三,在参赛级别方面,运动员全年参赛仍是以大满贯和高级别赛事为主,辅以参加一些低级别赛事。年初大满贯以及高级别赛事主要以参加资格赛为起点,随着排名提升,获得高级别赛事正赛参赛机会。随着全年赛事推进,参赛级别逐渐提升。微观参赛特征,全年参赛场数单打约为57场,运动员之间差异性不大。单打胜率约63%,低级别赛事胜率明显高于高级别赛事胜率。双打参赛场数差异性比较大,且胜率明显低于单打胜率。

摘要： 排名不仅是我国推动政策落实的常见政策工具,更是形成组织关系的权力表征。在科层制理论框架下,理想化的权威类型与现实中的支配方式之间存在张力。如何调和化解这一张力?为此,论文引入规训权力视角,通过构建“科层式规训”框架予以解释。这一目标主要通过两方面的过程实现:规训技术一方面能使权威的行使变得更加潜在和巧妙,另一方面则能使权力的运行更有效地嵌入科层结构中。排名是此框架下最具代表性的规训技术。通过全景敞视、分配权力、知识权力三条设置逻辑和层级监视、规范性裁决、检查三条作用机制,权威基础与科层制之间的内在张力被缓解。研究尝试联结科层制与规训理论,既能在经验上解释政府排名的功能意涵,也对后现代公共行政的潮流作出回应。

摘要： 大宗交易市场上,5月19日-5月25日,折价率排名靠前的个股包括康希诺(688185)、佳先股份(430489)、宣亚国际(300612)、明志科技(688355)、首都在线(300846)、龙磁科技(300835)、*ST中潜(300526)、寒武纪(688256)、容大感光(300576)、中控技术(688777)。

摘要： 在以城市为单位的发展比拼中,人才的重要性越来越被城市管理者所重视。几年前,城市间的抢人大战就已经拉开序幕。成都打出的标语之一,“一座让人来了就不想走的城市”,无疑在抢人大战中独树一帜。在中国社科院发布的2021年末部分城市常住人口增量调查中,成都排名第二,新增24.5万人,超过排名第三的杭州。

摘要： 本文介绍了省级标准院及其直属企业、关联协会等单位名称的检索方法,然后利用这些单位名称采集与"标准研究"相关论文的网络指标,最后利用这些网络指标对省级标准院进行排名。

摘要： 为了方便研究者分析领域的研究动态，了解领域内研究的重要研究者和重要文献，并对科技文献和科技工作者的工作进行准确的评价，我们借助国家科技图书文献中心(NSTL)雄厚的资源优势，联合清华大学等有关优势单位，共同开发了面向西文资源的科技信息资源内容监测与分析服务平台，该平台具有专家、期刊／会议和

摘要： 为了方便研究者分析领域的研究动态，了解领域内研究的重要研究者和重要文献，并对科技文献和科技工作者的工作进行准确的评价，我们借助国家科技图书文献中心(NSTL)雄厚的资源优势，联合清华大学等有关优势单位，共同开发了面向西文资源的科技信息资源内容监测与分析服务平台，该平台具有专家、期刊／会议和

摘要： 为了方便研究者分析领域的研究动态，了解领域内研究的重要研究者和重要文献，并对科技文献和科技工作者的工作进行准确的评价，我们借助国家科技图书文献中心(NSTL)雄厚的资源优势，联合清华大学等有关优势单位，共同开发了面向西文资源的科技信息资源内容监测与分析服务平台，该平台具有专家、期刊／会议和

摘要： 为了方便研究者分析领域的研究动态，了解领域内研究的重要研究者和重要文献，并对科技文献和科技工作者的工作进行准确的评价，我们借助国家科技图书文献中心(NSTL)雄厚的资源优势，联合清华大学等有关优势单位，共同开发了面向西文资源的科技信息资源内容监测与分析服务平台，该平台具有专家、期刊／会议和

摘要： 为了方便研究者分析领域的研究动态，了解领域内研究的重要研究者和重要文献，并对科技文献和科技工作者的工作进行准确的评价，我们借助国家科技图书文献中心(NSTL)雄厚的资源优势，联合清华大学等有关优势单位，共同开发了面向西文资源的科技信息资源内容监测与分析服务平台，该平台具有专家、期刊／会议和

摘要： 本文对 Google 的 PageRank 算法进行了综合性研究，阐述了 PageRank 算法的原理，分析了 PageRank 值的计算公式，提出了工程计算 PageRank 值的方法。通过分析 PageRank 算法存在的不足，对 PageRank 算法进行了改进,提出了新的计算 PageRank 值的公式。比较表明，新公式计算的结果更加具有客观公正性。

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摘要： 本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。

摘要： 一种排名系统使用从Web服务器可访问的数字介质可执行的机器可读代码的一个或者多个实例对网站的访问者进行排名。该代码跟踪访问者在浏览网站之时的行为，并且在数字介质上驻留的访问者排名模块接受机器可读代码的一个或者多个实例归档的信息并且向一个或者多个访问者指派排名值。排名模块基于用于解释访问者行为并且用于基于该解释将值实时应用于访问者的逻辑和规则对在网站处的访问者进行排名，并且应用的值处于或者高于预编程水平触发请求这样排名的访问者参加包括现场辅助的交互。

摘要： 本发明公开了一种排名趋势和排名稳定性的影响因素的快速查找方法，包括以下步骤：步骤1：获取并筛选排名数据得到时序排名集合；步骤2：对经过步骤1处理的时序排名集合根据排名趋势进行聚类；步骤3：把步骤2的聚类信息进行存储，索引结构为聚类ID，所述聚类ID包含排名对象信息，排名标准信息，排名时间信息以及排名对象的排名信息；步骤4：将步骤3的聚类分别进行可视化得到对应的第一可视化图像，第一可视化图像展示排名趋势和该聚类中所有排名对象的总排名稳定性；步骤5：根据需求在步骤4的第一可视化图像中选择所需排名趋势和稳定性的图像；本发明可以从复杂的排名数据中快速得到所需排名趋势和稳定性高的排名对象。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与用户评论相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与活跃用户信誉度相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与排名相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明提供一种提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，涉及网络营销领域。该提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，包括以下步骤：S1.网站运用站内用户上传的、提供的基础资料得出用户的得分，将得分以排名、星级的方式显示，其中基础资料包括但不限于：个人信息、企业信息、商品信息。通过通过严格的评分标准以及为买卖双方提供优化的分阶段付款的支付方式，使得该方法在对企业以及商品进行排名时更加的精准有序，便于买方对产品的快速了解以及锁定购买物品，同时分阶段付款的方法使得买卖双方更加的方便，此方法值得推广。

摘要： 在保持隐匿性的情况下高效地求出聚合排名。逆置换部(12)对表的交叉列表应用置换的逆置换，生成表示逆置换完毕的交叉列表的向量的份额，其中所述置换是将根据关键字属性将表进行了分组时的各组的最后的元素从开头按顺序排列那样移动的置换。部分总和部(13)由逆置换完毕的交叉列表计算前缀和。排名计算部(14)由前缀和的结果生成表示组内的升序排名的向量的份额。

摘要： 本发明公开了一种分析排名趋势和排名稳定性的影响因素的方法，包括以下步骤：步骤1：获取并筛选排名数据得到时序排名集合；步骤2：对经过步骤1处理的时序排名集合根据排名趋势进行聚类；步骤3：把步骤2的聚类信息进行存储，索引结构为聚类ID；步骤4：将步骤3的聚类分别进行可视化得到第一可视化图像展示排名趋势和该聚类中所有排名对象的总排名稳定性；同时每一个第一可视化图像可展开得到第二可视化图像，步骤5：根据需求在步骤4的第一可视化图像中选择所需排名趋势和稳定性的图像，得到对应排名趋势的聚类；本发明可以从复杂的排名数据中快速得到所需排名趋势和稳定性高的排名对象以及影响排名的因素。

摘要： 本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。