根本

摘要： "根本"倾向于出现在否定语境中,属于否定极项.通过语料库分析和可接受度判断等方法,对第二语言中的"根本"进行了探讨.根据研究结果,对"根本"的语义允准条件进行了排序.研究发现,中级学习者和高级学习者只能习得否定语境中的"根本",不能接受"根本"出现在其他语境中,这说明句法—语义界面的习得还存在一定问题.

摘要： "八省联考"语文卷的题型和考点并没有变,即根本没变.带给高三语文复习教学的启示是:立足根本.具体而言,不要机械模拟"八省联考"卷;要全面复习,但不可细而偏;训练题可从以往的高考卷中选择;清楚而健康是作文之本.

摘要： 中国画是中国文化的重要组成部分,关于其理论知识历朝历代皆有良多重要详细文献。论中国画之根本也是众说纷纭,是笔墨、是气韵、是情趣、是意境、是材料,或是技法。它不是单一条件形成的,是这些所有条件总和而成就的中国画。以中国画为参考浅析当代水墨,然后引发出中国画与当代水墨关系的思考和认识,就其根本来寻找中国画发展的认识。

摘要： 国企转型发展的时代背景下,党建的引领价值日益凸显,发挥党建在国企发展中的引领作用,就是明确国有企业党的建设的根本指南,贯彻学习习近平总书记关于党建的讲话精神,在企业运营发展及人员管理中积极践行,指导国有企业的转型创新发展.本文主要就新时代国有企业党的建设根本指南问题进行探讨,从理论维度和实践维度探讨企业党建的践行与深化路径.

摘要： “根本”倾向于出现在否定语境中,属于否定极项。通过语料库分析和可接受度判断等方法,对第二语言中的“根本”进行了探讨。根据研究结果,对“根本”的语义允准条件进行了排序。研究发现,中级学习者和高级学习者只能习得否定语境中的“根本”,不能接受“根本”出现在其他语境中,这说明句法—语义界面的习得还存在一定问题。

摘要： 面对媒体环境和传播格局的快速变化,地方广电媒体面临着较大的生存压力,竞争日趋激烈,受众分化严重。本文通过对“新闻立台”在当下对地方广电媒体价值的意义阐释,以及“新闻立台”面临的困境分析和破局途径研究,揭示了“新闻立台”对于地方媒体生存发展的必要性和根本价值。

摘要： 前置性小研究指的是在学习新课前,让学生先根据自己已有的知识水平和生活经验进行尝试性学习,是学生自学,教师帮学的一种形式。前置性小研究不仅仅让学生做好学习新知的心理准备、知识准备,更为重要的是让学生在自主探究的过程中,获得重要的语文学习方法、学习技能,培养初步的创新精神和实践能力。培养学生的语文自主学习习惯,提高探究能力,形成良好的思维习惯。

摘要： 党的十九届四中全会《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》系统阐述了我国国家制度和国家治理体系的13个显著优势,部署了13个方面的制度体系,党的领导制度发挥了总揽全局、协调各方的根本优势,在整个国家制度和国家治理体系当中居于统领地位,坚持和完善党的领导制度是国家治理的关键和根本.

摘要： 理解就是我们的大脑对客观事物进行反复的推敲、思考和探索,并通过分析、比较、质疑、综合、概括得出结论的认知过程。学习,理解是非常重要的。学好数学,重在理解。理解水平往往决定着学习的质量。每一种数学学习方法都与“理解”密不可分。

摘要： 本文结合气缘业务技术体制改革的基本精神和当前气象服务工作发展现状，提出了“气象服务以创造价值为根本”这一命题，并以地级气象部门的实际情况和构建公共气象服务体系的现实需求为参照，从确立气象服务的价值理念、组建气象部门全员服务链、因地制宜推进价值目标和改进服务工作、通过有效服务创造价值等环节论述了实现这一目标的建议及其可行性。

摘要： 首先,必须认识到队伍建设是实验室建设的首要任务;其次,不要简单看待实验技术队伍的现状,盲目行事;对于实验室队伍的定位、培养规律需要踏实探索;对于涉及队伍建设的诸多方面必须以制度作为行事的保障。

摘要： 首先,必须认识到队伍建设是实验室建设的首要任务;其次,不要简单看待实验技术队伍的现状,盲目行事;对于实验室队伍的定位、培养规律需要踏实探索;对于涉及队伍建设的诸多方面必须以制度作为行事的保障。

摘要： 首先,必须认识到队伍建设是实验室建设的首要任务;其次,不要简单看待实验技术队伍的现状,盲目行事;对于实验室队伍的定位、培养规律需要踏实探索;对于涉及队伍建设的诸多方面必须以制度作为行事的保障。

摘要： 首先,必须认识到队伍建设是实验室建设的首要任务;其次,不要简单看待实验技术队伍的现状,盲目行事;对于实验室队伍的定位、培养规律需要踏实探索;对于涉及队伍建设的诸多方面必须以制度作为行事的保障。

摘要： 首先,必须认识到队伍建设是实验室建设的首要任务;其次,不要简单看待实验技术队伍的现状,盲目行事;对于实验室队伍的定位、培养规律需要踏实探索;对于涉及队伍建设的诸多方面必须以制度作为行事的保障。

摘要： 首先,必须认识到队伍建设是实验室建设的首要任务;其次,不要简单看待实验技术队伍的现状,盲目行事;对于实验室队伍的定位、培养规律需要踏实探索;对于涉及队伍建设的诸多方面必须以制度作为行事的保障。

摘要： 首先,必须认识到队伍建设是实验室建设的首要任务;其次,不要简单看待实验技术队伍的现状,盲目行事;对于实验室队伍的定位、培养规律需要踏实探索;对于涉及队伍建设的诸多方面必须以制度作为行事的保障。

摘要： 一系列模型累加增加数量的变量的r平方值，以便量化每个变量对预测目标良率或参数响应的重要性。

摘要： 一种系统包括：存储器(116)，其可存储计算机可执行组件；处理器(120)，其可操作地耦合到存储器(116)，并且可以执行被存储在存储器(116)中的计算机可执行组件。计算机可执行组件可包括维护组件(108)，其可以通过采用贪心爬山过程以执行多项式数量的条件独立性测试以确定在给定调节集合下来自机械系统的时间序列数据的变量之间的格兰杰因果关系，从而检测机械系统的故障原因。

摘要： 根本原因分析方法、装置、电子设备、介质以及程序产品。所述根本原因分析方法，包括：从添加注解的知识图谱中提取传播图，其中，所述传播图包括出现异常情况的异常节点以及与所述异常节点存在传播关系的节点(S102)；以及基于所述传播图中的节点的属性来分析所述异常节点出现异常情况的根本原因(S104)。

摘要： 一种用于发现和诊断网络异常的方法。该方法包括接收关键性能指标(KPI)数据和警告数据。该方法包括基于通过离散化KPI数据和警告数据而获得的样本来提取特征。该方法包括基于该特征生成规则集合。该方法包括将样本识别为正常样本或异常样本。响应于将样本识别为异常样本，该方法包括识别与样本对应的第一规则，其中，第一规则指示样本中包括的异常的征兆和根本原因。该方法还包括应用根本原因以得出异常的根本原因解释并基于第一规则执行纠正动作以解决异常。

摘要： 通过如下方式自动检测自动驾驶车辆中的故障根本原因：接收由用于感测所述自动驾驶车辆的环境的一个或多个传感器在所述故障之前的一段时间内捕获的传感器数据；分析所述传感器数据以识别所述环境中的一个或多个对象；创建定义每个对象的时间线运动模式的故障场景；计算特征向量，所述特征向量包括从所述自动驾驶车辆的子系统在所述故障场景期间生成的输出中提取的特征；将一个或多个机器学习分类模型应用于所述特征向量，所述一个或多个机器学习分类模型是用针对多个故障场景及其对应的成功场景计算的多个经过标记的特征向量训练的；通过将解释模型应用于所述一个或多个机器学习分类模型、所述一个或多个特征向量和/或所述结果来识别对所述一个或多个经过训练的机器学习分类模型的结果有显著贡献的关键特征；并根据一个或多个根本原因故障子系统与所述一个或多个关键特征的关联估计所述一个或多个根本原因故障子系统。

摘要： 本公开涉及用于网络问题的根本原因分析的方法和系统。提供了一种网络中的事件分析系统。在操作期间，系统可以确定网络中的一组监测元素。相应的监测元素可以促进监测网络中的事件。然后，系统可以将相应的监测元素表示为图的节点。如果对应的监测元素基于关系定义是相关的，则系统可以将图的节点对与边连接。该系统可以基于来自网络中的一个或多个交换机上的一个或多个监测代理的通知来激活与网络中的问题相对应的图的一组节点。随后，系统可以通过遍历图的一组激活的节点来确定问题的根本原因，并且确定用于缓解根本原因的恢复动作。

摘要： 本发明公开了在基于云的流式应用程序中测量和检测空闲处理周期时段并确定其根本原因。公开了一种用于分析数据以检测基于云的服务内的问题的技术。数据中心中的主机计算设备启动虚拟机，其中至少有一些虚拟机为流式服务运行管线堆栈。主机计算设备中的虚拟机生成包括时间戳的事件数据。分析每个流会话期间由管道堆栈生成的元数据，以识别相应主机计算设备中的死区，并处理事件数据以识别相应死区的潜在根本原因。事件数据可以由承载流媒体服务的虚拟机生成，也可以由同一主机计算设备上的不同虚拟机生成。确定相对于所识别的死区的每种事件类型的事件的分布，并且可以基于该分布调整主机计算设备的操作。

摘要： 本发明涉及多肉植物的养殖，具体涉及一种根本种植伴侣及其使用方法，解决了多肉植物换盆移植都需要修根，现有的方法都是修根后晾根让伤口闭合再种植，晾晒时间难以把控，而现有的生根粉也对根部伤口的保护作用较小的问题；其包括以下质量比例物质的混合物，活性炭粉80％、硅藻土粉7％、蛭石粉7％、矿源黄腐酸钾粉1％、代森锰锌1％、多菌灵1％、吲哚丁酸钾0.5％、萘乙酸钠0.5％、微量元素2％；本发明产品具备对多肉根部伤口的保护作用，涂刷在新鲜的根系伤口上后直接种植，保护根系伤口避免换盆修根时对根系伤害带来的病菌性的侵害，有效杀菌防虫，增加植物根系健康，增加植物在发根阶段的抵抗力。

摘要： 本发明公开了一种技术，该技术涉及对过程周期图像进行分类以预测过程周期的成功或失败。所公开的技术包括在基因分型过程中捕获和处理布置在图像生成芯片上的区段的图像。创建生产周期图像的图像描述特征，并将其作为输入提供给分类器。受过训练的分类器将成功的生产图像与不成功的或失败的生产图像分开。通过受过训练的根本原因分类器将这些失败的生产图像进一步分类为各种类别的失败。

摘要： 本公开的实施例涉及使用可编程的资源依赖性数学模型来执行根本原因分析。一种控制器设备管理多个网络设备。控制器设备包括：存储器，存储器被配置为存储依赖性模型与已编程的合并策略，该依赖性模型表示由网络设备提供的资源之间的依赖性；以及一个或多个处理器，一个或多个处理器被实现在电路装置中并且被配置为：确定由网络设备提供的资源；根据已编程的合并策略来确定资源之间的关系；使用所确定的关系来构造依赖性模型；确定资源中的至少一种资源已经经历故障；以及使用依赖性数学模型来执行根本原因分析，以确定资源中的至少一种资源的故障的根本原因。