逻辑特征

摘要： 文章通过美国托福官方指南与新东方机经这两套托福口语答题模板之间的对比分析,发现二者之间在答题逻辑框架与细节论证方式方面均存在一定的差异。主要体现为:1)托福官方口语表达的逻辑论证方式倾向于使用细节支持的方式来论证观点,而新东方机经逻辑则倾向于通过观点的罗列来论述话题;2)新东方机经对细节论证的使用方式类别多样性相对较少;3)新东方机经口语表达逻辑更倾向于使用类推法、举例法和列举法等扩展细节的方式来论证话题。该结果提示在教学中应该引导中国学习者对英语口语表达中的逻辑论证方式与特征的注意。

摘要： 社会主义核心价值观是社会主义核心价值体系的高度凝练和集中表达,既有丰富的逻辑内涵,也有某些逻辑特征.培育和践行社会主义核心价值观,要把握社会主义核心价值观基本逻辑特征,即实践和理论的统一、继承和借鉴的统一、科学性和价值性的统一.

摘要： 职业教育1+X证书制度是新型国家资历结构框架的制度,可以让学生拓展就业本领,促进职业生涯发展,培养社会需求的高质量人才,以此来保证职业教育人才培养质量.因此本文特意围绕着职业教育1+X证书制度进行深入探索,这样就可以通过构建终身教育机构、优化高校课程内容、创建1+X证书网络信息平台和完善1+X证书制度体系,来保障1+X证书制度的有效实施,希望本文能够帮助到相关工作人员.

摘要： 本文回顾了新中国成立以来中国国有林区体制的演变过程.依据中国林业政策、机构和体制变迁的逻辑特征和基本维度,可以将中国国有林区体制改革大致划分为界定奠基、改革启动、改革渐进、改革深入和进入重构5个阶段.同时,以国有林区改革的拓展性视角来审视其历史变迁和发展脉络,有利于更好地把握和判断国有林区体制改革的内在逻辑和未来发展趋势.因此,未来在深化国有林区改革时,需借鉴西方发达国家国有林区治理体制的先进经验和国内农业三权分置的成功经验,突出国家所有权,强化市场决定权,提升科技信息化水平,以实现国有林区生态、生产、生活良性循环和自然资产保值增值的战略目标.

摘要： "1+X"证书制度是搭建校企合作的重要措施,对培养复合型技术技能人才发挥着重要作用.X证书制度是2019年《国家职业教育改革实施方案》中新推出的,是国家在经济转型升级关键节点,经济和教育全球化趋势下,依据职业教育治理现代化需要提出的,通过该制度的实施以期缓解结构性就业压力和供需矛盾.职业技能等级证书具有劳动证书和教育证书双重属性,在职业能力标准的统整、学历证书与职业技能等级证书的联动、行业能力标准的整合方面具有三重价值.要实现X证书的互联互通,需要在国家职业教育资历框架指导下划分高中低级证书难度,汇聚行业龙头企业、协会、院校多方力量开展标准建设,做好技能标准工作任务编码处理,明确具体学习结果和评价标准,汇聚相关职业技能标准组建行业能力标准,迭代更新不符合职业岗位需求的技能模块.

摘要： 中国共产党文化观是中国共产党关于"观"文化什么、怎么"观"文化、什么样的文化"观"等文化思想、观点、看法的集中体现和本质反映,包括文化本质观、文化价值观、文化理念观和文化发展观等.百年来中国共产党文化观从形成到发展成熟,是党领导中国人民在文化建设实践中不断建构的一个动态演进过程,是各个历史时期党的主要领导人文化思想观点的逻辑演化.从文化观的演进历程看,经历了新民主主义文化观的新建构、中国特色社会主义文化观的新发展、新时代中国特色社会主义文化观的新飞跃等阶段,彰显出党领导人民在文化建设实践中进行文化创造、在历史发展进程中实现文化进步的逻辑特征.

摘要： 中国共产党成立百年来,职业教育政策主张经历了不断调整、丰富和完善的历程,体现出坚持人民至上理念的"持久性"、职业教育发展目标的"时代性"、发展主体的"多元性"和实施策略的"精准性"等逻辑特征,职业教育实践在"求生存""为生活""促发展"等方面取得了巨大成就."十四五"时期,各级各类职业教育机构要坚定执行党的职业教育政策主张,大力培养高素质技术技能人才、能工巧匠、大国工匠,让所有社会公民均具有"人生出彩"的机会.

摘要： 民族高等教育政策事关民族地区跨越式发展和全国高等教育质量整体提升,肩负着维护政治安全稳定和教育事业健康发展的双重使命.我国民族高等教育政策连续经历了分别“以培养少数民族干部为目的”的政治话语体系、“以提升民族地区生产力为目的”的经济话语体系和“以促进少数民族教育公平为目的”的价值话语体系为主导的三个阶段,呈现出不同发展态势与阶段特征.基于历史制度主义的分析框架,研究发现民族高等教育政策体现了“结果性逻辑”与“恰当性逻辑”相结合、路径依赖与路径突破相共存的逻辑特征.深究其因,制度变迁轨迹与呈现出的逻辑特征是民族教育观的更新、国家大政方针的实施以及政府职能的转变等多维动力因子共同作用的结果.

摘要： 基于内容的图像检索(CBIR)是一种利用图像的视觉特征进行图像检索的技术,基于语义分类的图像检索能根据图像的逻辑特征和抽象尾性进行检索,是CBIR技术的一个研究热点.本文给出了一个基于语义分类的图像检索框架,重点讨论了图像语义归类、图像相似性匹配等问题.

摘要： 公开一种能够产生可作为输入逻辑信号的函数的任何逻辑组合的新颖电路。该电路被描述为2输入逻辑映射电路，但是根据需要可以扩展到3输入或者更多输入。还公开一种具有可变电路拓扑的通用逻辑阵列。该阵列元件中单元之间的金属化层和/或通路互连产生实现布尔函数和/或混沌函数和/或逻辑函数的电路拓扑。这种新颖的电路提供一种在控制信号值与输入-输出映射之间没有明显物理对应性的用于保密应用的电路拓扑。还公开一种功率特征独立于输入信号状态和输出转变的网络。这提供一种在保密应用中防止通过分析功率特征解密数据的非常有用的电路。

摘要： 公开一种能够产生可作为输入逻辑信号的函数的任何逻辑组合的新颖电路。该电路被描述为2输入逻辑映射电路，但是根据需要可以扩展到3输入或者更多输入。还公开一种具有可变电路拓扑的通用逻辑阵列。该阵列元件中单元之间的金属化层和/或通路互连产生实现布尔函数和/或混沌函数和/或逻辑函数的电路拓扑。这种新颖的电路提供一种在控制信号值与输入-输出映射之间没有明显物理对应性的用于保密应用的电路拓扑。还公开一种功率特征独立于输入信号状态和输出转变的网络。这提供一种在保密应用中防止通过分析功率特征解密数据的非常有用的电路。

摘要： 本发明属于机器学习领域，具体公开了一种兼容单边特征与双边特征建模的联邦学习逻辑回归方法，包括步骤：host计算E(WBXB)发送给guest；判断guest是否存在特征值；若guest存在特征值，则guest解密E(WBXB)并计算计算发送给host，Guest计算梯度值LB，LA，加密LB得到E(LB)发送给Host，并且自己本地更新WA；若guest不存在特征值，则guest解密计算发送给host，由Guest计算梯度值LB，加密LB得到E(LB)发送给Host。本发明的方法更具有普适性，没有隐私泄露的风险。

摘要： 本发明提出了一种风湿免疫疾病特征识别方法及系统，方法包括：收集风湿免疫疾病信息，构建风湿免疫疾病特征关键词集合、特征集合、表征疾病类型集合；在风湿免疫科医生的专业指导下，基于构建的集合建立模糊规则、进行模糊推理；选择去模糊化方法，形成模糊逻辑的风湿免疫疾病特征识别方法。运用本发明所述疾病特征识别方法，给予医生疾病特征识别结果及其患病可能性；使用模糊逻辑对风湿免疫疾病特征进行识别，与现有的风湿免疫疾病特征识别方法相比，能够在面对相似症状的情况下，为医生更好地对疾病进行特征识别和决策提供初步的识别数据，降低误诊率；还能够在医生短缺的情况下，帮助患者先一步对自身情况进行判定。

摘要： 本发明公开了一种高效的联邦衍生特征逻辑回归建模方法。它包括以下步骤：发起方、参与方选取同样的K个样本，利用秘密分享算法计算出衍生特征；发起方客户端、参与方客户端分别构建同样的纵向逻辑回归模型，并初始化；发起方、参与方配合计算出每个样本对应的预测值yD，并计算出每个样本对应的差值Δy；发起方、参与方分别根据学习率α、样本个数K、每个样本对应的差值Δy计算出每个数据特征对应的权重系数的最新值、每个衍生特征分片对应的权重系数的最新值，并给这些权重系数赋予最新值；重复上述步骤T次，完成逻辑回归模型建模。本发明可以在发起方、参与方的数据不出库的情况下完成特征衍生及逻辑回归建模，保护了双方的数据隐私。

摘要： 本公开提供了定位靶多核苷酸的一个或多个特征的自动化方法。本公开还提供了用于对多核苷酸序列进行测序的自动化方法。本公开还提供了在纳米孔隙装置中多核苷酸的扩展再捕获的方法。本公开还提供了用于执行本公开的方法的装置和系统。

摘要： 本发明公开了一种基于多分类逻辑回归的特征选择方法，首先构建数据矩阵、标签向量和回归系数矩阵；接下来构建基于多分类逻辑回归的特征选择模型；采用梯度下降法求取特征选择模型的最优解，迭代更新回归偏差和回归系数；最终提取的特征的索引。本发明操作流程简单易于理解，并且目标函数任意阶可导能够适用多种数值计算方法，能够提高所选特征的全局表征能力。

摘要： 本发明公开了一种全电压域组合逻辑单元的时序特征的表征方法、存储介质。其中表征方法包括：设定组合逻辑单元的工作环境、参数；选择输出负载loadmin，并改变输入转换时间，进行少量蒙特卡洛仿真建立延时标准差与输入转换时间的关系模型；在亚阈值区或超阈值区选择阶跃情况的输入转换时间，改变输出负载，进行少量蒙特卡洛仿真建立对应的延时标准差与输出负载的关系模型；在亚阈值区或超阈值区选择取值为慢输入的输入转换时间，改变输出负载，进行少量的蒙特卡洛仿真建立对应延时标准差与输出负载的关系模型；将得到的所有关系模型进行整合，获得全电压域时序特征的表征模型。本发明仿真次数少，可以快速得到对应的时序特征的表征参数。

摘要： 本发明属于人工智能研究领域，提出一种基于结构特征高阶逻辑知识图谱表示学习方法。首先，对数据进行高阶逻辑关系特征表示，提取图中的节点邻域结构模体度矩阵，将每个关系中实体模体度矩阵作为高阶逻辑关系特征；其次，图卷积网络进行实体属性特征和高阶逻辑关系特征表示；最后，使用哈达玛积、求和与串联三种不同的聚合方法进行特征聚合。本发明融合了两种知识图谱表示学习特征，从不同角度学习样本数据后用于实体分类、链路预测等知识图谱下游任务，获得一种精度较高的高阶逻辑知识表示学习方法，同时可以克服目前的知识表示学习方法，对逆关系和复合关系等高阶逻辑关系表达能力不足，表示损耗大，计算成本高，可解释性差等问题。

摘要： 本发明实施例公开了一种多语言的特征逻辑共享方法，包括以下步骤建立一特征中转空间；所述特征生产空间获取特征生产者输入带有特征生成过程的特征；当接收到有特征使用者发出的对某一特征的取出请求后，取出带有所述特征生成过程的特征。通过建立中转空间进而建立一个多方使用的桥梁，使发布者发布特征并由特征使用者自由使用特征，并通过对特征生成过程的完整描述，确立特征的唯一性，减少各方对特征的分歧，加快特征的传递速度，且特征一次发布，持久唯一，同时通过此种方式没解决了特征生成的歧义问题，并可以使多种语言之间无歧义，减少不必要的麻烦和无效沟通。