第一节 近代中国国情与新民主主义革命 教学目的 1、了解近代中国革命发生的客观条件，掌握中国半殖民地半封建社会的基本特点、主要矛盾和历史任务。 2、理解旧民主主义革命向新民主主义革命转变的社会历史条件。 教学难点 近代中国社会历史发展宣告了资产阶级共和国道路在中国行不通 第二节 新民主主义革命总路线 教学目的 1、掌握中国新旧民主主义革命的关系 2、熟悉中国新民主主义革命总路线的基本内涵。正确认识中国新民主主义革命的步骤。 教学难点 1、新民主主义革命不是一般地反对资本主义。 2、中国革命“两步走”理论与“两次革命”论、“一次革命”论的本质区别。 第三节 新民主主义革命的基本纲领 教学目的 1、了解革命纲领是革命路线的具体深化，新民主主义革 命纲领是新民主主义革命的行动指南。 2、掌握新民主主义革命基本纲领的基本内容。 教学难点 人民民主专政衔接了中国革命两个阶段

自然语言是人与人交流思想的工具，程序语言是人和计算机之间传达信息的工具。为了描述程序语言，本章将引进有关形式语言的基本概念。文法是程序语言的生成系统，自动机是程序语言的识别系统，用文法来精确定义一个语言，然后根据这个文法构造识别这个语言的自动机，因此文法对程序语言和编译程序的构造来说意义重大。随着计算机的发展，形式语言学发展很快。N.Chomsky将文法分成四类，程序语言的词法可用正规文法描述，语法可用上下文无关文法描述，语义则要借助于上下文有关文法来描述。因此我们的注意力是针对这几类文法，特别是上下文无关文法

本书通过对公共组织理论的哲学反思，批判性地梳理了公共行政领域的研究成果，对公共行政领域理论和实践相分离的原因进行了深刻探索。在重新界定公共行政的基础上。提出了”新公共服务”的理念。强调了公共行政的公众性，服务性、知识性和学习性，并指明知识学习是行政管理的核心问题。本书提出不仅要关注政府活动，而且要从一种更为广泛的管理变革的过程来研究公共行政，开辟了公共组织研究的新领域。 第1章 认识公共组织 第2章 思想传承：马克思、韦伯和弗洛伊德 第3章 政治传承：从威尔逊到沃尔多 第4章 组织的理性模型 第5章 组织的人本主义和新公共行政 第6章 政策要义和新公共管理 第7章 公共行政与新公共服务 第8章 公共行政的理论者及实践者

政策实施是相对于决策而言的，而且仅仅相对于决策而言。 相对于全国人民代表大会或中共中央而言，国务院所采取的工作步骤都是对它们的决策施行，但国务院所采取的工作步骤就它本身而言，就各级地方政府和国务院各部委而言，无疑又是决策。 决策是连续而广泛的，执行也是连续而广泛的。 第—节 党内的执行系统 第二节 国务院实施党和国家决策的活动 第三节 中国党政系统实施重大决策的基本方式和步骤 第四节 “两院”的执法工作 第五节 国家预算的执行

美术鉴赏课是一门人文学科课程，在高校开展美术鉴赏课学习，无论对大学生的审美情趣还是德育教育都有着不可忽视的作用和意义。美术鉴赏中的许多优秀人物故事和艺术作品，对当代大学生的思想道德建设有积极的指导作用。对于高校美术鉴赏的授课教师来说，上好每一节美术鉴赏课程是其教学的基本要求，具有不可推卸的责任。教师对美术作品要有很高的鉴赏能力，除了有深厚夯实的美术基础外，还要具有哲学、历史、文学等姊妹学科的广泛知识。在课件制作上，要力戒华而不实，努力做到教学内容充实，重难点突出，提高课堂教学质量。最后，作为一名年经教师，在平日生活里，要关注时政和新闻，做到知识及时更新，与时代同步

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O（N LOG2M）,元素总移动次数为O（MN）,所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然

采用Burgers模型对排土场散粒体蠕变的减速蠕变和等速蠕变两阶段进行描述,利用分层总和法的思想,将垂直填筑的排土场进行分层处理,底层在上覆‘自重’变荷载作用下发生沉降变形,分别采用定常和非定常Burgers蠕变模型从理论解析角度推导排土场填筑动态过程中沉降、工后沉降及累计沉降计算公式.以齐大山铁矿排土场监测数据进行实例验算,应用结果表明:非定常Burgers模型和定常Burgers模型拟合的相关系数均较高,非定常Burgers模型沉降最终收敛于5.07 m,定常Burgers模型沉降曲线具有发散性,可见非定常Burgers模型能更好地表述排土场沉降真实工况;将排土场分为十个分层,结合FLAC3D软件的蠕变数值分析计算,得出各单层沉降率的变化规律,即各单层工后沉降量上层沉降值小于下层和中间层,且上层沉降量呈现单调递减变化,越接近排土场顶部单层沉降量越小;中间层沉降量相对下层沉降量要大,其中第5单层的沉降量最大

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

相界面积对气液两相流中传热、传质、物理化学反应等动力学过程影响重大.为获取这一参数,提出一种根据两相流数值模拟结果计算相界面积的方法.此方法借鉴分段线性重构界面的思想,在各网格单元内以平面近似真实相界曲面,根据目标流体的体积分数及其梯度向量将网格内相界面形貌归为五类,进而采用不同的方法分别计算各类相界面的面积.在铜转炉熔池内两相流数值模拟结果分析中的应用效果表明:该方法能有效提取两相流体系中任意区域的相界面积,从而为体系动力学特征的定量分析提供依据.利用相界面积数据,进一步计算了氧气利用率并识别出熔池内‘高效反应区’,计算和识别结果与工程实际吻合,证实了该方法的准确性