面向多星多任务的大数据处理系统设计

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随着我国发射的空间科学卫星越来越多,科学数据量爆发式增长,空间科学卫星大数据处理逐渐成为空间科学创新发展过程中被重点关注的环节,建设一套高性能的地面数据处理系统是建设我国自主可控的空间科学大数据生态、助力科学成果产出的重要推手。面向多星多任务并行处理的任务需求,针对空间科学卫星大数据处理中的多分级分类、多源产品融合组织以及高时效性要求等特点,提出了适用于大数据处理业务场景的高可靠硬件环境设计方案,并针对科学卫星处理任务类型多的特点,提出了基于任务类型感知的统一资源调度系统。完成了面向多星多任务的可扩展地面
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目的探讨左西孟旦(levosimendan,Levo)对冠状动脉微栓塞(coronary microembolization, CME)后心肌损伤和LOX-1/p38 MAPK信号通路的影响。方法采用随机数字表法将24只巴马小型猪随机分为假手术组(Sham组)、CME组、CME+左西孟旦预治疗+对照腺相关病毒转染组(CME+Levo+NC组)及CME+左西孟旦预治疗+ LOX-1过表达腺相关病毒转
戏剧具有美育作用,能在继承传统文化的基础上传播现代文化,帮助学生树立积极向上的文化品格,增强团队意识。但戏剧表演在高校中存在大学生对戏剧认知有限,原创作品少;校园戏剧协同推进不够;校园戏剧影响力不大等问题。根据立体管理原则,通过创新传播内容、扩散式人际传播、引入课程体系、运用现代媒体介质等八个策略优化高校戏剧表演作品传播路径,增强大学生对戏剧表演作品的理解与认知的同时,提高大学生审美观、价值观,彰显戏剧艺术的传统魅力。
审判委员会讨论决定案件这一职能多为学界批评是对合议庭独立审判的干预。2019年新实施的《人民法院组织法》规定审判委员会讨论决定案件的法律适用问题,试图限定讨论决定的范围。但是通过实证研究发现,审判委员会讨论决定案件法律适用的比例仍然较低。经过对47个调研样本的类型化分析后,认为存在司法实务的形式主义、最高机关的犹豫矛盾以及审判委员会的功能属性三层原因,建议改革者转换思路,在保留审判委员会讨论决定案件职能的同时,限制其讨论的范围,给予法官更大的裁量空间。
Sialendoscopy is a minimally invasive technique that facilitates the diagnosis and treatment of sialolithiasis. This case series presents the novel use of sialendoscopy to treat sialodocholithiasis in six patients with a non-functional or surgically absen
袁朗一生经历了陈、隋、唐三个朝代,《全唐诗》收其诗四首,其中包括《赋饮马长城窟》,此诗《乐府诗集》作《饮马长城窟行》,置于唐太宗与虞世南之后。丁福保《全汉三国晋南北朝诗》与逯钦立《先秦汉魏晋南北朝诗》的隋诗部分均未收此诗,可知此诗一直被当成唐作。从内容上看,这是一首应制唱和的作品,从风格上来说,它更接近隋炀帝的《饮马长城窟行示从征群臣》。从史实上考察,这首诗不可能作于陈或唐。《全唐诗》在收录之时,应该指明其为隋代作品。
为了更好地建设、完善和应用混合式课程,以草地休闲农业课程为例,通过对2017和2018级草业科学专业学生实施混合式教学,发现学生对混合式课程学习满意度较高.结合课程实践应该重视以下几点:(1)混合式课程建设目的要明确,课程内容要合理融入思政元素;(2)课程设计要以学生为中心,结构要完整,线上线下要深度融合;(3)加强课程教学互动.
“红色经典”小说曾创下了“三红一创,青山保林”的辉煌。如今,延续和传承着这份红色情绪记忆,在市场和影视改编的强力推动下,“新红色”小说创作也丰富纷繁。“新红色”小说延承了“红色经典”以描写革命斗争为题材的特色,其中战争和革命的描写是小说的主旋律。但是,由于当代历史文化语境的重构,以及作者没有亲历过战场等客观条件限制,“新红色”小说以地理文化叙事为基础,其衍生出的话语形式和情感表现,对文本多层次的展开起到不可替代的重要作用,并且与“战争叙事”一起,共同构成一个完整的叙事立场。
思想政治教育工作是我国研究生教育的重要内容,是培养德才兼备的高学历层次人才的重要内容。新时代高等学校内涵式发展必然要求思政教育工作提升内涵,增强政治性、针对性和实效性。结合研究生特点,思政教育工作者要以“立德树人”为逻辑起点,以培养“德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人”为逻辑旨归,以“全员育人、全过程育人、全方位育人”的方法为逻辑主线,打造“1+N”项目式管理模式,探索“内需+服务”菜单式育人模式,构建“线上+线下”立体式教育模式,让研究生思政教育强起来、热起来、活起来。
基于样本的优化研究的是如何通过用于学习目标函数的样本数据直接优化目标函数。首先介绍这一问题的数学模型——样本优化模型,以及这个模型下的不可近似性结果;然后介绍若干方法和样本优化模型的变种,以绕过这个模型下的不可近似性结果,使得优化成为可能;接着着重介绍其中一个变种——结构化样本优化模型,并详细阐述该模型下的最大覆盖问题和影响力最大化问题的优化算法;最后总结全文,并展望这一问题的未来研究方向。