服务及面向服务软件体系结构的属性研究

信息产业在过去的二十年里发生了巨大的变化，新一代软件技术服务和面向服务的软件体系结构（SOA）随之而生以应对变化性和复杂性与日俱增的业务需求。本文以继承的观点对服务进行分析，对服务的元素、属性以及它们之间关系给出了合理的解释，并根据不同的目标将服务属性分成了两组，并在每组中分别解释了服务如何在封装的基础上实现复用目标，以及如何基于统一描述实现交互目标的。此外，本文还给出新的服务和SOA概念，分析了它们的属性。同时还详细地讨论了SOA及其相关技术（分布式系统和服务），以及SOA系统如何通过服务实现分布式目标。     

自主学习环境中原声电影赏析的教师干预效果

在自主学习中心大部分学生选择观看原声电影作为主要的学习手段,但学生在电影赏析时缺乏明确的学习目标和可行的学习方法.本文在介绍实验操作的具体步骤后,通过对比分析实验对象在实验前后的考试数据,证明了教师合理科学地干预学生原声电影赏析活动,可以让学生收获更好的语言学习效果.     

李玉刚 媚入骨 帅如刚

1996年李玉刚离开他在吉林四平公主岭的家时,一定没想过自己的舞台能大到世界著名的悉尼歌剧院;2004年李玉刚在杭州红磨房歌剧院驻演的时候,也肯定没想过自己的反串演出能演进人民大会堂。但这个长得不高大威猛,说话轻声细语的东北人李玉刚,一步一个脚印地做到了这些。而且他自己摸索的表演形式,得到了越来越多人的认可。     

读书

《行动力》做好准备,及时行动在当今商业社会中,如果你希望争得一席之地,就必须果断行动,高效工作。本书将告诉你怎样高效思考、制订行之有效的工作计划,以及如何判断任务的轻重缓急,从而获得最佳的业绩;它还将与你分享一些成功的诀窍,有助于你在现实生活中达到事半功倍的效果。     

复合材料钻削刀具状态集成学习分类技术

刀具状态监测关系到工件加工质量,因此实时掌握刀具的磨损状态具有重要的意义。针对单一模式识别分类器的局限性,提出了基于异态集成学习模型的刀具状态监测系统。在该系统中,根据集成学习基分类器选择原则,选取了支持向量机(SVM)、隐马尔科夫模型(HMM)以及径向基神经网络(RBF)这3个单分类器作为基分类器。为了验证监测系统的有效性,进行了复合材料钻削实验,提取了加工过程中的钻削力信号、振动信号的时域特征并利用局部保持法(LPP)进行了特征选择。通过与单分类器和集成学习分类效果的对比,表明了集成学习模型相比于单一基分类器具有更高的分类精度和更好的稳定性。     

变批次长度的非线性分布参数系统迭代学习控制

针对一类离散的非线性分布参数系统,提出了一种批次长度随机变化的迭代学习控制问题.该类系统由抛物型偏微分方程构成.该方法采用伯努利型随机变量来描述迭代长度随机变化的情况,并根据分布参数系统的性质以及P型分布更新控制算法设计了迭代学习控制器.基于压缩映射原理,给出了系统输出误差收敛的充分必要条件并加以证明.结果表明,所提出...     

读《通化暴动的回顾》一文有感

本刊编辑部在第60期《平息吉林省通化“二.三”暴动始末》一文按语中说:“据闻日本的衫本一夫也在写书继续宣传‘所谓枪毙林保毅’问题,这些都不是历史的真实”.此文发表后,张开帙同志提出这说法不确,因这是在没有看到(日).前田光繁(衫本一夫)先生撰写的《中国の证言,通化二.三暴动の真相》中《通化暴动的回顾》的文章之前写的.现在看来,此话说的不准确.衫本一夫先生在平息通化暴动的战斗中,是在吴溉之身边工作的人,是能够和吴溉之同志直接对话的人,他所回忆的材料据有高层次的、较大的权威性.请大家结合本刊第31期中《“对东北老航校诞生前后”中两个重要问题的考证》,第36期中《1991年4目7日林弥—郎先生给韩明阳先生的信》和第60期中《平息吉林省通化“二.三”暴动始末》三篇文章,认真地读一读.     

发挥员工最大潜能 迎接21世纪优质服务的挑战(英文)

每一个机构中，员工的潜能往往被经理们所低估。如何达到公司经营的最高目标及有效地面对剧烈竞争的工商业世界，我们一定要帮助员工在机构内发挥他们最大的潜能，最后使员工及顾客均满意。怎样了解及发挥员工的内在潜能是２１世纪最有效的员工管理策略，要使员工及顾客都满意，一定要知道怎样去激发员工最大潜能，并不断学习新的文化及有效地奖励员工。     

母语对二语习得的积极影响

在我国外语教学实践中,教师们运用目的语教学在一定时期确实推动了我国基础英语教育的改革和发展。但是,由于该教学法完全使用外语讲解语法会造成学生的理解困难,增加学生的心理负担,使得学生难以提升自己。长期的英语教学经验告诉我们,在第二语言学习过程中,恰当地利用母语,可以帮助学生加深对外语词汇和表达法的理解和记忆,提高学习效率,使外语的教与学更有成效。     

基于CEEMDAN降噪与双谱分析的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提 取的准确性，将基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）用于滚动轴承振动信号的降噪中，并对降噪后的轴承故障信号 进行双谱分析。结果表明：CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰，经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱全局图存在明显差异，根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分；通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率，从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚 动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。