从教育人类学的视角切入，综合运用文献法、比较法与逻辑分析法，深入挖掘了瑜伽的教育功能、瑜伽哲学与修习对个体与社会的影响，系统梳理了瑜伽的传承与教育机制及其现状，并且与太极进行比较，找出瑜伽传承发达的原因，援引印度文化传承之经验，重新审视我国传统文化传承的模式与现状，以谋求本国文化的出路

上海交通大学：《Media Creative Economy 媒体创意经济》教学资源（作业论文）5组 苹果广告分析“从创意中挖掘其经济利益与企业形象塑造效果

◼ Data Warehouse: Basic Concepts ◼ Data Warehouse Modeling: Data Cube and OLAP ◼ Data Warehouse Design and Usage ◼ Data Warehouse Implementation ◼ Data Generalization by Attribute-Oriented Induction ◼ Summary

◼ Pattern Mining: A Road Map ◼ Pattern Mining in Multi-Level, Multi-Dimensional Space ◼ Constraint-Based Frequent Pattern Mining ◼ Mining High-Dimensional Data and Colossal Patterns ◼ Mining Compressed or Approximate Patterns ◼ Pattern Exploration and Application ◼ Summary

◼ Cluster Analysis: Basic Concepts ◼ Partitioning Methods ◼ Hierarchical Methods ◼ Density-Based Methods ◼ Grid-Based Methods ◼ Evaluation of Clustering ◼ Summary

植物根系的生长状况可以反映该地区的气候及土壤特性,现有的根系研究方法如挖掘法、整段标本法和剖面法,都有破坏样本和工作量大等缺点.为了实时跟踪植物根系生长状况,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阀值的图像处理方法,对采用内窥方法获得的根系图像进行边缘检测,并将边缘提取后的图像进行融合.此方法可以在不损伤植物根系的前提下自动对根系的生长情况进行提取分析,实现实时采集及精确测量根系的物理参数

主要采用数据挖掘技术中的聚类分析算法对电弧炉炼钢的历史数据进行分析、加工处理,得出不同热装铁水比、炼钢成本、氧耗情况下的炉次分类,再利用K-means聚类法得到聚类结果,并对结果进行分析.通过分析比对,在结果的不同分类中选出最优的用氧和用电曲线

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础