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我市启动县域高中提升行动
【出 处】
:
兰州日报
【发表日期】
:
2020年01期
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E.弗洛姆是著名的西方马克思主义者,法兰克福学派的重要成员,他以现代人的生存困境探索、现代病态社会批判和未来健全社会向往为目标,以呼唤人的主体性为研究对象和贯穿全部理论学说的主线,以现代人异化的心理机制和性格结构分析为突破口,构建了独具特色的人道主义思想体系。弗洛姆人道主义思想有深刻的时代烙印和广博的理论渊源。两次世界大战对人性肆意践踏的残酷性,战后西方经济快速恢复却加剧了人性的异化和心理问题的普
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幸福作为伦理的基本内容之一,从古希腊至于现代,一直成为西方伦理学讨论的核心议题。在古希腊,对幸福予以系统探讨和深入思考的第一个人便是亚里士多德,他在严肃考察并辨析古希腊先贤关于幸福和善的各种观念和思想的基础上重新思考“人的幸福何以可能”的问题,由此创建以德性为导向的幸福论。任何学说的形成和理论的构建,既有其孕育的社会土壤,也有其滋养的思想传统,亚里士多德德性幸福论也是如此。首先从其生活其中的城邦社
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18世纪,欧拉定义了正整数n的欧拉函数以φ(n),该函数在离散数学、信息安全等领域发挥着重要作用.例如,在R.Rivest、A.Shamir和L.Adleman建立的RSA公钥密码体制中,欧拉函数起着关键作用.2007年,对任意正整数e和n,蔡天新等将欧拉函数进行推广,提出了广义欧拉函数φe(n)的概念.特别地,φ1(n)即为欧拉函数φ(n).迄今为止,关于广义欧拉函数的准确计算公式的研究,只得到
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有限域上的置换多项式(尤其是对合多项式)在编码与密码学等领域有着广泛的应用.自2016年Charpin利用多项式指数研究了对合的Dickson多项式后,人们开始研究对合多项式.迄今为止,人们已经得到单项式与一些特殊形式的多项式是对合多项式的充要条件,并研究了它们的不动点.但是有限域上两个多项式的复合多项式仍是对合多项式的判别条件还没有相关结果.本文通过讨论多项式不动点集合与非不动点集合之间的关系,
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本文主要研究在Neumann齐次边界条件下的肿瘤增长扩散界面模型,这个模型是Cahn-Hilliard方程和一个反应扩散方程的耦合,Cahn-Hilliard方程主要描述肿瘤相场,而反应扩散方程描述营养物质浓度的变化对肿瘤相场的影响.本文通过先验估计,结合Aubin-Lions紧性引理,Lebesgue控制收敛定理证明了肿瘤增长扩散界面模型解的适定性.并且证明了在模型参数的适当假设下,相应的初边值
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分别研究康德的“先验逻辑”和黑格尔的“思辨逻辑”(辩证逻辑),或者将两种逻辑学加以对比的文献已经很丰富了,但是将两种逻辑中的判断理论单独加以比较研究的文献却不曾见到。文章把关于判断的定义、判断的规则、判断的分类等有关判断的系统观点称为“判断论”。在德国古典哲学中,康德和黑格尔都有自己的“判断论”。“判断”是形式逻辑、先验逻辑和辩证逻辑的研究对象,但是,三种逻辑在判断的内涵、判断的产生、判断的地位和
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本文研究了三维不可压缩Boussinesq-MHD系统解的存在性与衰减估计,主要内容如下.第一个内容是研究了在光滑有界区域中带Navier-slip边界条件的三维不可压缩Boussinesq-MHD系统解的存在性问题.首先,运用Galerkin近似构造Boussinesq-MHD系统的近似解序列.其次,在H~1范数意义下,结合近似解序列的一致有界性以及Sobolev空间的弱紧性证明了该系统弱解的全
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目的:探析痔疮术后应用罗哌卡因、亚甲蓝注射液、盐酸肾上腺素注射液联合麻醉的效果。方法:选取我院2019年8月—2020年2月60例行经肛吻合器直肠部分切除术的重度脱垂性痔疮患者,采用随机分组方式分为对照组与观察组,每组30例。对照组单纯采用亚甲蓝注射液进行术后镇痛,观察组在此基础上联合盐酸罗哌卡因、盐酸肾上腺素进行术后镇痛;观察比较两组患者术后不同时间镇痛效果、不良反应发生情况与麻醉接受程度。结果
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设p为奇质数,q=pn(n∈Z+),f(x)∈Fq[x].早在19世纪,高斯定义了指数和Sq(f(x)),得到Fp上二次指数和的计算公式.基于指数和的定义和有限域的性质,万大庆讨论了Sq(f(x))作为代数整数时的代数次数以及代数次数序列{deg Spk(f)}k=1∞的周期性.2020年,陈超等人证明了p≡-1(mod d),p≡1(mod 4)且q=p2时,Sq(xd)=-p.本文推广了他们的
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经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时数据离散化容易导致信息损失.邻域粗糙集可从底层粒化度量连续性数据,而不用进行数据离散化,能很大程度保留原有数据信息.因此,本文将邻域粗糙集理论和决策树样本分类算法相结合,综合考虑两者优点,进行针对连续性数据分类的算法构造.主要是基于邻域等价关系构造信息度量,从而构建决策树算法.相关内容涉及如下两个方面:一、基于邻域等价关系的邻域ID3决策树
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