排名表

摘要： 每年中高考后第一时间,一些“神通广大”的家长,总能以最快的速度整理出本地学校的升学率排名表,包含平均分、高分学生数及占比等,甚至还包括初二年级的生物、地理会考成绩。家长们对这类可以反映学校升学率的表格视若珍宝,认真研究,并据此选择学校、购买学区房。

摘要： 《色谱》2018~2019年度优秀论文评选工作已经完成,共评出5篇获奖论文,获奖论文作者将获得由《色谱》编辑部颁发的优秀论文证书。本次评选针对《色谱》2018~2019年发表的全部论文,选出其中专家审稿评价为研究水平较高并在2020年中国科学引文数据库中的被引频次排名表中位于前列的论文。祝贺本次获奖论文的作者,我们也希望更多的专家学者能够关注《色谱》,将原创性的高水平科研成果发表在《色谱》上。

摘要： 风雨飘摇,刻不容缓从第一节课开始,我便有些心神不宁。连绵不绝的白云将晴天的阳光遮得很严,让整个教室都变得有些许阴暗。下课铃响,班长带着一张纸走上了讲台——三模的成绩下来了。我不敢走到刚刚被班长贴上黑板的排名表跟前,即使我就坐在第三排过道旁的座位上,离它很近。

摘要： 2020年8月21日,由中国医学科学院主办的2019年度中国医院科技量值与2019年度中国医学院校科技量值(STEM)发布会在北京举行。中国工程院副院长、中国医学科学院院长王辰院士现场解读并发布了《2019年度中国医院科技量值报告》与《2019年度中国医学院校科技量值报告》。在最新发布的2019年度中国医学院校科技量值榜单上,重庆医科大学位列综合排名第20位,相较于去年首次发布的2018年度中国医学院校科技量值排名表上的24位迈进了4位。

摘要： 《色谱》2017~2018年度优秀论文评选工作已经完成,共评出7篇获奖论文,获奖论文作者将获得由《色谱》编辑部颁发的优秀论文证书。本次评选针对《色谱》2017~2018年发表的全部论文,选出其中专家审稿评价为研究水平较高并在2019年中国科学引文数据库中的被引频次排名表中位于前列的论文。祝贺本次获奖论文的作者,我们也希望更多的专家学者能够关注《色谱》,将具有原创性的高水平科研成果发表在《色谱》上。

摘要： 下午的阳光正好。我在房间里整理试卷——语数外理化生试卷铺天盖地而来。化学试卷上的大红叉格外触目惊心。我饶有兴致地看着自己的“血泪史”,脑海中立刻浮现出一个许久未曾想起的身影。一时间倒回到两年前,那时,我的班主任任教化学。不巧,化学是我最薄弱的科目,只有哀叹此后将生活在暗无天日,班主任的横眉冷对下。果不其然,第一次月考,100分的试题还不到60分。对着排名表欲哭无泪,心一沉,这下完蛋了。刚下课,班头就把我叫到办公室,似笑非笑地问我:“这次考试很难吗?”我低头看着脚尖,不敢吱声。“Si是哪个元素?”没有任何准备,班主任突然问。“好像是……锶?”我思考了一下,懦懦地说。“……”我亲眼看见班头的脸色由白转向青,他无奈地抚额。“是硅。”身后突然传来一个低沉的声音,我有些尴尬地回头,是化学科代表。“你来得正好,秦凯,跟她讲一下元素周期表,我有些头痛。”自那天起,班主任索性把我的座位调到秦凯旁。依依不舍地告别老同桌,我抱着一大沓书从最后一排转移到第三排。“你,麻烦让让。”看着秦凯埋头于试题中,仿佛没感觉到我的存在,我只好又重复了一遍。他抬起头,剑眉一皱,顿时浑身释放一股杀气,不情愿地把凳子往前挪了挪。我心里咯噔一下,这个秦凯好像不太好招惹……以后还是少接触为妙。

摘要： 中国互联网20年，也可以说是这些企业成长的20年。2018年9月10日，教师节，也是马云54岁生日。马云通过微信公众号宣布他的传承计划：一年后阿里巴巴20周年之际，即2019年9月10日，他将不再担任阿里巴巴集团董事局主席，届时由现任集团CEO张勇接任。此时，在2018年福布斯的最新排名表上，阿里巴巴市值4120亿美元，在全球最有价值的十大科技公司里排名第六。

摘要： 11月22日，Qs全球教育集团发布了最新Qs金砖大学排名，旨在深入分析世界新兴经济体教育的全球竞争力。排名显示，清华大学排名第一，这已是清华大学连续第5年排在榜首。北京大学（第二）、复旦大学（第三）和中国科技大学（第四）紧随其后。

摘要： 《2016年春运火车票抢票难度最大的20个城市》排名表在网上热传。除北上广一线城市排名靠前外，南京、苏州、常州三市也跻身20个城市之列。其中，苏州排名第十。

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： 本发明的地名表示词典生成方法和装置不是特别地实行对地名表示的相异表示的生成和追加,而是在尽可能地自动地追加相异表示的同时,第二次以后能自动地实行不能自动地追加的表示和不需要的表示的追加和删除。通过用文脉自由文法表现地名表示,并通过具有将使地名表示的字符串和在文脉自由文法中的句法范畴对应起来的知识、句法范畴和句法范畴的配置与其它的句法范畴对应的知识做到能够追加地名表示的相异表示。另外,通过用与记述地名表示词典的形式相同的文脉自由文法只记述被追加或删除的表示、并输出到文件中,以便在这以后的地名表示词典生成时能自动地反映上述追加、删除处理的变更。

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。