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我国股东代表诉讼对象及内容的解读与重构
被引量:
2
1
作者
张平
《北京工商大学学报(社会科学版)》
CSSCI
北大核心
2011年第3期123-128,共6页
根据我国《公司法》规定,股东代表诉讼的诉请对象是给公司造成了损失的公司管理层成员的职务行为和他人的非职务行为,诉请内容前者为赔偿损失,后者未明确规定。现行立法对公司及股东权益的保护是不够充分的,应当由消极的事后赔偿转变为...
根据我国《公司法》规定,股东代表诉讼的诉请对象是给公司造成了损失的公司管理层成员的职务行为和他人的非职务行为,诉请内容前者为赔偿损失,后者未明确规定。现行立法对公司及股东权益的保护是不够充分的,应当由消极的事后赔偿转变为积极的事中救济,建议立法上规定诉请对象为"侵犯公司合法权益"的行为,取消"给公司造成了损失"的附加条件;诉请内容由单一的"赔偿损失"责任扩展到多元化的责任形态;增设诉讼许可程序制度,防止股东滥用诉权的行为。
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关键词
股东
代表
诉讼
股东
代表
诉讼
对象
股东
代表
诉讼内容
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职称材料
基于位置-文本关系的空间对象top-k查询与排序方法
被引量:
2
2
作者
孟祥福
张霄雁
+2 位作者
赵路路
李盼
毕崇春
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期235-242,共8页
针对普通的空间关键字查询通常会导致多查询结果的问题。本文提出了一种基于空间对象位置-文本相关度的top-k查询与排序方法,用于获取与给定空间关键字查询在文本上相关且位置上相近的典型空间对象。该方法分为离线处理和在线查询处理2...
针对普通的空间关键字查询通常会导致多查询结果的问题。本文提出了一种基于空间对象位置-文本相关度的top-k查询与排序方法,用于获取与给定空间关键字查询在文本上相关且位置上相近的典型空间对象。该方法分为离线处理和在线查询处理2个阶段。在离线阶段,根据空间对象之间的位置相近性和文本相似性,度量任意一对空间对象之间的位置-文本关系紧密度。在此基础上,提出了基于概率密度的代表性空间对象选取算法,根据空间对象之间的位置-文本关系为每个代表性空间对象构建相应的空间对象序列。在线查询处理阶段,对于一个给定的空间关键字查询,利用Cosine相似度评估方法计算查询条件与代表性空间对象之间的相关度,然后使用阈值算法(threshold algorithm,TA)在预先创建的空间对象序列上快速选出top-k个满足查询需求的典型空间对象。实验结果表明:提出的空间对象top-k查询与排序方法能够有效地满足用户查询需求,并且具有较高的准确性、典型性和执行效率。
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关键词
空间数据库
空间关键字查询
位置-文本关系
概率密度
代表
性
对象
选取
top-k查询与排序
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职称材料
一种基于划分的层次聚类算法
被引量:
13
3
作者
沈洁
赵雷
+1 位作者
杨季文
李榕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第31期175-177,共3页
CURE算法是针对大规模数据聚类算法的典型代表。提出了一种新的算法K-CURE,该方法基于划分思想对CURE算法作了改进,同时给出了在聚类中剔除孤立点的时机选择方法。测试表明,改进后的算法效率明显高于原算法,且聚类效果良好。
关键词
数据挖掘
层次聚类
代表对象
CURE
孤立点
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职称材料
题名
我国股东代表诉讼对象及内容的解读与重构
被引量:
2
1
作者
张平
机构
西南政法大学应用法学院
出处
《北京工商大学学报(社会科学版)》
CSSCI
北大核心
2011年第3期123-128,共6页
文摘
根据我国《公司法》规定,股东代表诉讼的诉请对象是给公司造成了损失的公司管理层成员的职务行为和他人的非职务行为,诉请内容前者为赔偿损失,后者未明确规定。现行立法对公司及股东权益的保护是不够充分的,应当由消极的事后赔偿转变为积极的事中救济,建议立法上规定诉请对象为"侵犯公司合法权益"的行为,取消"给公司造成了损失"的附加条件;诉请内容由单一的"赔偿损失"责任扩展到多元化的责任形态;增设诉讼许可程序制度,防止股东滥用诉权的行为。
关键词
股东
代表
诉讼
股东
代表
诉讼
对象
股东
代表
诉讼内容
Keywords
shareholder representative
shareholder representative's object
shareholder representative's claim
分类号
D912.29 [政治法律—经济法学]
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职称材料
题名
基于位置-文本关系的空间对象top-k查询与排序方法
被引量:
2
2
作者
孟祥福
张霄雁
赵路路
李盼
毕崇春
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期235-242,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(61772249)
辽宁省自然科学基金项目(20170540418)
辽宁省教育厅科学研究项目(LJYL018)。
文摘
针对普通的空间关键字查询通常会导致多查询结果的问题。本文提出了一种基于空间对象位置-文本相关度的top-k查询与排序方法,用于获取与给定空间关键字查询在文本上相关且位置上相近的典型空间对象。该方法分为离线处理和在线查询处理2个阶段。在离线阶段,根据空间对象之间的位置相近性和文本相似性,度量任意一对空间对象之间的位置-文本关系紧密度。在此基础上,提出了基于概率密度的代表性空间对象选取算法,根据空间对象之间的位置-文本关系为每个代表性空间对象构建相应的空间对象序列。在线查询处理阶段,对于一个给定的空间关键字查询,利用Cosine相似度评估方法计算查询条件与代表性空间对象之间的相关度,然后使用阈值算法(threshold algorithm,TA)在预先创建的空间对象序列上快速选出top-k个满足查询需求的典型空间对象。实验结果表明:提出的空间对象top-k查询与排序方法能够有效地满足用户查询需求,并且具有较高的准确性、典型性和执行效率。
关键词
空间数据库
空间关键字查询
位置-文本关系
概率密度
代表
性
对象
选取
top-k查询与排序
Keywords
spatial database
spatial keyword query
location-text correlation
probability density
representative object selection
top-k query and ranking
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种基于划分的层次聚类算法
被引量:
13
3
作者
沈洁
赵雷
杨季文
李榕
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第31期175-177,共3页
基金
江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放基金(No.JSK0604)
文摘
CURE算法是针对大规模数据聚类算法的典型代表。提出了一种新的算法K-CURE,该方法基于划分思想对CURE算法作了改进,同时给出了在聚类中剔除孤立点的时机选择方法。测试表明,改进后的算法效率明显高于原算法,且聚类效果良好。
关键词
数据挖掘
层次聚类
代表对象
CURE
孤立点
Keywords
data mining
hierarchical clustering
representative objects
CURE
outlier
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国股东代表诉讼对象及内容的解读与重构
张平
《北京工商大学学报(社会科学版)》
CSSCI
北大核心
2011
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于位置-文本关系的空间对象top-k查询与排序方法
孟祥福
张霄雁
赵路路
李盼
毕崇春
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于划分的层次聚类算法
沈洁
赵雷
杨季文
李榕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
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