《生经》中的同素逆序词研究

《生经》的并列式复音词中,同素逆序词是值得我们关注的一种情况。经初步统计,这类词在《生经》中共有42组。本文将《生经》中出现的42组同素逆序词一一列举,并举出例句。我们发现:每组中的两个词所表示的词义绝大部分是同义词,甚至可以说是等义词,只有极个别的意义有别。     

金融生态中特殊群体融资问题研究

在中国金融生态圈中客观存在着一部分特殊群体，他们的融资需求长期以来得不到满足；在重建金融生态系统的过程中，应考虑这部分人群的利益，建立包容性的、多层次金融生态体系。这不仅对于改善金融生态本身有利，而且对于减轻贫困，构建和谐社会都具有极其重要的意义。文章对金融生态中的特殊群体进行了界定，从理论和实践两方面论证了中国金融生态中特殊群体边缘化趋势，评述了现阶段政府的金融扶助政策，并从重建金融生态的角度，提出了解决特殊群体融资困难的政策建议。     

民航公务员培训的模式创新——能力本位培训

民航系统公务员队伍是一支特殊的人才群体，是民航人才资源的重要组成部分。作为民航政府行为的人格化代表，民航系统公务员的素质、能力、价值、态度等因素都会直接影响民航政府的行为效果，公务员的能力决定着政府的管理能力，是民航政府管理中的关键性因素。     

中英色彩语言的诠释

本文运用比较的方法分析了中英两种语言中颜色词的异同,说明由于受历史传统、社会习俗,宗教信仰以及民族心理等因素的影响,不同的民族国家表示颜色的方法和用词不尽相同.了解并掌握这些颜色词及其受文化影响而形成的各种固定用法,对中西文化交流有一定实际意义.     

基于改进粒子群优化算法的巡航导弹航路规划

粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法是继遗传算法、蚁群算法之后的又一种新的群体智能算法,经常用于复杂问题的求解.由于其迭代公式是面向连续空间的,因此更适合解决非网格拓扑的航路规划问题.标准的粒子群优化算法在寻优的过程中容易出现早熟现象,针对这种现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.改进算法根据相应的代价函数选择精英粒子和较差粒子,对较差粒子采用了带有动能补偿的速度更新策略,从而避免了寻优过程中的早熟现象;在单个粒子的运动方面引入了最差粒子的失败经验,让群体中粒子有效避开最差解.仿真表明:改进算法在航路规划的应用中具有更强的搜索能力,获得的航路代价在进化代数相同的前提下更小.      

颜色词的英汉文化差异对比

语言与文化密切相关。语言中的词汇反映出文化的内涵。英汉不同的文化背景导致颜色词（如红色、黄色、黑色、白色和青色）在两种语言中所蕴含着不同的文化内涵。     

群体多属性决策方法及其应用

针对甄选员工这类群体多属性决策问题,将评价属性划分为主观评价属性和客观评价属性,并且假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。通过计算各方案与理想方案的相似度,据此对方案进行优劣排序。最后给出该方法在员工甄选决策中的应用实例。     

基于用户的细粒度可控群体感知模型

综合分析了国内外群体感知机制的研究现状,提出了一种基于用户的细粒度可控的群体感知模型.该模型基于多成员组成的有机群组结构和事件处理机制,通过对用户的角色和任务分解来计算协作感知强度,构建高效的群组感知网络,避免产生和发送无效的感知信息.模型对授权用户的感知行为有良好的支持,同时还支持感知信息的订阅/撤销,对用户的感知信息提供过滤机制.     

基于抽象汇编指令的恶意软件家族分类方法

恶意软件变体的大量出现对网络安全造成巨大威胁。针对基于汇编指令的恶意软件家族分类方法中，操作数语义与运行环境密切相关而难以提取，导致指令语义缺失，难以正确分类恶意软件变体的问题。提出了一种基于抽象汇编指令的恶意软件家族分类方法。通过抽象出操作数类型重构指令，使操作数语义脱离运行环境的约束；利用词注意力机制与双向门循环单元（Bi-GRU）构建指令嵌入网络以捕获指令行为语义，并结合双向循环神经网络（Bi-RNN）学习恶意软件家族共性指令序列，以减小变体技术对指令序列的干扰；融合原始指令和家族共性指令序列构建特征图像，并通过卷积神经网络实现恶意软件家族分类。公开数据集上的实验结果表明:所提方法能够有效提取操作数信息，抵抗恶意软件变体中无关指令的干扰，实现恶意软件变体的家族分类。      

无人机群体视角下的轨迹预测CSCD

利用无人机对观测目标的运动轨迹进行预测是当前无人系统领域的关键任务之一。目前的目标轨迹预测研究通常基于单一无人机所采集的轨迹数据,但由于场景中障碍物以及视角倾斜等因素的影响,单无人机不易稳定监测目标具体位置,容易导致目标丢失。而且,现有利用无人机的目标轨迹预测一般基于鸟瞰视角,没有发挥出无人机的灵活性。随着无人机集群协同技术的发展,无人机群体视角为目标全方位监测提供了新的思路,在解决目标丢失和目标遮挡问题中具有明显的优势。同时,基于多无人机的位姿估计可以估计出目标的准确三维坐标,为无人机的灵活视角观测提供基础。因此,从轨迹预测的相关工作出发,探讨无人机群体视角下轨迹预测中面临的挑战和解决思路,以期对未来的轨迹预测研究以及集群协同技术发展提供一定帮助。