论声乐教学中的气息与共鸣

声乐是世间最美妙的声音,已成为广大群众生活中不可缺少的一部分。怎样才能使声乐这棵艺术之树永世常青,最重要的是要有正确的气息,包括呼吸方法、呼吸状态,联系气息时应注意的事项等；科学的共鸣,包括共鸣腔的打开和应用等。

音乐语言中的共性与个性因素

音乐是通过乐音有序的排列形式产生音响来传输给人们的一种人与人之间相互交流的特殊语言交流方式，向人们传递想要表达美的特殊信息。但它与人们生活中的语言有很大差异，分析和研究音乐语言自身的内在规律，应以音乐语言的共性与个性因素为起点。

新时期高职院校声乐教学改革探究

声乐教学在高职高专音乐教学中占据重要位置,但是如今高职高专的声乐教学一直沿用传统、单一的教学模式进行授课,致使理论和实践相互脱节。既没有因材施教,也没有根据当前社会对人才的需求去培养,使高职高专声乐教学跟不上时代发展的步伐。因此,高职高专音乐教师应该重视这方面问题,深入研究教材,制定好音乐人才培养目标,创新教学方法,与时俱进,才能解决声乐教学中面临的问题。

新发展格局下中俄经贸合作:回顾、现状及展望

作为大国以及世界多极力量中的重要组成部分,中俄为各方所瞩目,合作无疑则将使两国更为强大,而合作绝不是简单的"一加一"。"新时代中俄全面战略协作伙伴关系"的确定将中俄两国置放在了和平、稳定、发展航船上的"压舱石"地位。目前,中国正构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,而世界正处于百年未有之大变局,如何深化中俄在各领域的合作,如何推动中俄提质升级关系的进一步"落地",在新发展格局下显得尤为重要。习近平主席在接受俄罗斯主流媒体采访时提道:"经贸合作在中俄务实合作中基础领域最广,合作潜力巨大。"本文将回顾和分析21世纪以来中俄经贸合作历史和现状,总结其特点,并对新发展格局下深化中俄经贸合作做出展望。

基于面向产出的毕业要求达成情况保障机制研究——以宿州学院物联网工程专业为例

工程教育专业认证是由国际工程联盟提出的在国际教育界和工程界认可度最高的工程教育质量保障制度之一。从工程教育专业认证的角度分析了宿州学院物联网工程专业培养目标,讨论了该专业毕业要求所划分的12个方面与对应的培养目标的支撑关系,构建了物联网工程专业以达成毕业要求为目的的教学质量保障体系架构,讨论了基于此架构的教学过程及教学管理的实施过程,提出了以面向产出方式,在教学活动中对学生各方面进行培养,教师在教学过程中逐步改进,实现课程目标及培养目标在就业单位需求下逐步优化的进化机制。

基于标记分布学习的异态集成学习算法

为了提高预测的准确性,文中结合机器学习中堆积(Stacking)集成框架,组合多个分类器对标记分布进行学习,提出基于标记分布学习的异态集成学习算法(HELA-LDL).算法构造两层模型框架,通过第一层结构将样本数据采用组合方式进行异态集成学习,融合各分类器的学习结果,将融合结果输入到第二层分类器,预测结果是带有置信度的标记分布.在专用数据集上的对比实验表明,HELA-LDL可以发挥各种算法在不同场景下的性能较优,稳定性分析进一步说明算法的有效性.

基于核极限学习机的标记分布学习

标记分布学习作为一种新的学习范式,利用最大熵模型构造的专用化算法能够很好地解决某些标记多样性问题,但是计算量巨大。基于此,引入运行速度快、稳定性更高的核极限学习机模型,提出基于核极限学习机的标记分布学习算法(KELM-LDL)。首先在极限学习机算法中通过RBF核函数将特征映射到高维空间,然后对原标记空间建立KELM回归模型求得输出权值,最后通过模型计算预测未知样本的标记分布。与现有算法在各领域不同规模数据集的实验表明,实验结果均优于多个对比算法,统计假设检验进一步说明KELM-LDL算法的有效性和稳定性。

基于工程教育认证标准的C语言课程教学改革

为了满足工程教育认证中以学生为中心,以结果为导向、持续改进的教学理念,针对目前C语言教学存在的问题,教师在教学过程中根据对该课程教学目标、教学内容和方法的分析,结合学生能力培养和发展的需求,使用O-AMAS的有效教学模式进行C语言课程教学活动的重新设计,摒弃传统“满堂灌”的方法,采用多元化教学模式,实施有效测评和反馈,全面掌控学生的学习状况,帮助学生快速整合所学知识,积极主动地融入教学过程中,从而提高教学质量,培养符合工程教育认证标准的新型人才。

基于NMF算法的多标记学习

非负矩阵分解(NMF)算法通过矩阵分解操作,可以对高维空间的数据矩阵进行处理,以达到消除噪声、压缩数据的目的.为解决多标记学习框架下,由于数据规模较大带来的“维度灾难”问题,依靠NMF算法将高维的多标记数据矩阵进行特征降维,从而降低分类模型的时间消耗及算法复杂度,提升算法性能.

基于SVD与核极限学习机的多标记学习算法

数据降维可以有效保留数据中关键特征,提高数据的分类性能。基于此,引入奇异值分解(SVD)对数据进行维度约简,提出基于SVD与核极限学习机的多标记算法(MLDR-SK)。首先采用SVD计算数据的奇异值,保留奇异值最大的前k个进行计算,得出属性约简后的样本数据。然后通过极限学习机进行特征映射,建立特征与标记的训练模型。最终根据已有模型对未知标记进行预测。与其他算法在多个公开数据集的实验表明,算法具有较好的实验效果,同时,基于不同评价指标的稳定性指数值进一步说明MLDR-SK算法具有良好的稳定性。

基于GBDT的标记分布学习算法研究

标记分布学习相对于传统标记学习能够反映出样本中相关标记的重要程度,由于标记分布数据集样本特征数目较少,使得现有部分算法精度不高。基于此,提出一种结合GBDT(Gradient Boost Decision Tree)的标记分布学习算法(GBDT-LDL),通过对特征变换来提高标记分布学习的精度:首先利用GBDT对样本特征进行学习;然后将训练的模型对训练特征进行特征变换,将变换后的新特征进行归一化,再结合原特征一起输出;最后将混合特征建立GBDT-LDL模型,预测未知标记分布。与现有标记分布算法进行比较,实验结果表明,算法能取得较好的效果,统计假设检验进一步验证算法是有效的。

排污收费制度和排污许可证制度的经济学分析

排污收费制度和排污许可证制度是我国实现经济可持续发展战略的两项非常重要的环保基本制度。针对污染企业跨地区转移的现象,本文通过经济学分析后指出,在不超出环境污染负荷量的前提下,有选择地引进污染企业并非不可取。

法国青年就业政策对破解我国大学生就业难题的启示

当前我国大学生就业矛盾日益凸显,尤其是在全球性金融危机影响尚未完全消除和我国经济体制改革逐步深入的今天,大学毕业生就业难及其后果也引发越来越多的关注。值得注意的是这并不是中国特有的现象,而是广泛的、世界性的问题。欧债危机发生之后,作为欧盟经济核心国的法国采取了一系列降低其青年失业率的举措。本文分析了法国鼓励青年就业政策及其对我国的借鉴意义,提出了解决我国大学毕业生就业难问题的建议。

高职学前教育专业钢琴课教学改探索

当前,钢琴教学在全国高职院校学前教育专业的教学中越来越受到重视,在学前教育专业里钢琴课是一门基础课又是专业课,钢琴教学必须探索出具有自身特色的教学内容和教学方法。要提高学生的钢琴弹奏基本功以及综合弹唱能力,要让学生在不断实践的过程中,提高自己的综合实践能力。

制造业回归趋势下美国对中国直接投资与两国贸易失衡研究

以美国制造业回归为背景,结合美国对华直接投资的贸易效应,运用协整方法和误差修正模型,分析美国劳动密集型产业、资本密集型产业和技术密集型产业对中国直接投资与中美贸易失衡的关系。结果表明:长期来看,美国三类产业对中国直接投资与中美贸易失衡存在正向关系,且美国技术密集型产业对中国直接投资呈快速增长态势,对中美贸易失衡的影响力逐步增强;短期内,美国劳动和资本密集型产业的投资变动对中美贸易失衡的影响程度较大。