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混合所有制职业院校单一法定代表人模式的潜在风险与制度破冰 被引量:3
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作者 雷世平 张艳芳 《职教论坛》 北大核心 2018年第3期19-23,共5页
法定代表人模式是指法定代表人产生、构成及对外其行使职权的方式。法定代表人可分为单一法定代表人和复合法定代表人两种模式。当前,我国混合所有制职业院校继续实行单一法定代表人模式存在一定的风险:即无法避免"大股东"控... 法定代表人模式是指法定代表人产生、构成及对外其行使职权的方式。法定代表人可分为单一法定代表人和复合法定代表人两种模式。当前,我国混合所有制职业院校继续实行单一法定代表人模式存在一定的风险:即无法避免"大股东"控制现象,容易导致分权制约机制的虚设,导致委托代理的道德风险,难以快速适应产教深度融合的客观需要。混合所有制职业院校法定代表人模式的制度破冰不仅必要,而且可行,其破冰的实质,并不是要否定现行单一法定代表人模式,而是要从根本上突破现有法定代表人制度的局限,根据混合所有制职业院校的不同类型,选择适合其发展的法定代表人模式,即复合多元法定代表人模式,以弥补单一法定代表人模式存在的缺陷。复合多元法定代表人模式,包括两个方面含义:一是单一法定代表人模式和复合法定代表人模式并存,二是复合法定代表人模式的具体形式多样。 展开更多
关键词 混合所有制 职业院校 法定代表 法定代表模式
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论地方政府决策中利益代表参与模式的法律建构 被引量:2
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作者 黄丽娟 《现代法学》 CSSCI 北大核心 2009年第2期56-62,共7页
地方社会利益诉求多样化的现实导致传统的"传送带理论"无法圆满解释地方政府决策在利益取舍上的合法性。利益代表参与地方政府决策的模式将有助于缓解目前的"合法性缺失"以及相应的"决策失败"的困境。在... 地方社会利益诉求多样化的现实导致传统的"传送带理论"无法圆满解释地方政府决策在利益取舍上的合法性。利益代表参与地方政府决策的模式将有助于缓解目前的"合法性缺失"以及相应的"决策失败"的困境。在利益代表参与模式下,参与者以"价值与技术"的基本区分为基础来确立利益代表参与的广度和深度,以资格界定和参与方式作为制度构建的核心。针对目前我国"专家理性"仍居主导地位的现状,有必要从现有的咨询专家委员会入手,将成员资格扩展至以相关利益主体构成的临时性代表,形成包括利益代表在内的咨询委员会制度,以此建构利益代表参与地方政府决策的制度端口。 展开更多
关键词 利益代表参与模式 地方政府决策 价值与技术 利益代表委员会
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“政府事务代表”模式的实践特点、实际难点及实施靶点--对杭州市抽调干部进驻企业的观察 被引量:1
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作者 邹东升 王鑫 《领导科学》 北大核心 2020年第8期19-22,共4页
以抽调干部进驻企业为主线形成的"政府事务代表"模式,有利于营商环境优化与实体经济和制造业发展,且融入了对政企合意、"亲""清"新型政商关系和一定"挂职性"等实践特点的充分考量。"政府... 以抽调干部进驻企业为主线形成的"政府事务代表"模式,有利于营商环境优化与实体经济和制造业发展,且融入了对政企合意、"亲""清"新型政商关系和一定"挂职性"等实践特点的充分考量。"政府事务代表"模式的实际难点包括试点的非全面性易造成计划外企业产生落差感、对"代表"的无原则逢迎易导致进驻目标发生偏离、"代表"对民营企业可能存在跨界干预、"利益共谋"关系可能在"代表"与企业间悄然生成。因此,须找准"政府事务代表"模式未来发展的实施靶点,即从结果公正维度提增"进驻服务"政策的惠及性,企业应培育法治观、平等观与协同观,加大对"代表"的常态监督力度,完善大数据监测与违规惩戒机制,从而为这一良性的政府服务模式赋能。 展开更多
关键词 “政府事务代表模式 营商环境 政商关系 跨界干预 政务服务 企业 合作 监督
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基于联合意义度量的Top-K图模式挖掘 被引量:3
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作者 刘勇 高宏 李建中 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期215-230,共16页
提出了一个新的研究问题:如何挖掘Top-K图模式,联合起来使某个意义度量最大化.利用信息论的概念,给出了两个具体问题的定义MES和MIGS,并证明它们是NP-难.提出了两个高效算法Greedy-TopK和Clus-ter-TopK.Greedy-TopK先产生频繁子图,然后... 提出了一个新的研究问题:如何挖掘Top-K图模式,联合起来使某个意义度量最大化.利用信息论的概念,给出了两个具体问题的定义MES和MIGS,并证明它们是NP-难.提出了两个高效算法Greedy-TopK和Clus-ter-TopK.Greedy-TopK先产生频繁子图,然后按增量贪心方式选择K个图模式.Cluster-TopK先挖掘频繁子图的一个代表模式集合,然后从代表模式中按增量贪心方式选择K个图模式.当意义度量满足submodular性质时,Greedy-TopK能提供近似比保证.Cluster-TopK没有近似比保证,但比Greedy-TopK更高效.实验结果显示,在结果可用性方面,文中提出的Top-K挖掘优于传统的Top-K挖掘.Cluster-TopK比Greedy-TopK快至少一个数量级.而且,在质量和可用性方面,Cluster-TopK的挖掘结果非常类似于Greedy-TopK的挖掘结果. 展开更多
关键词 图挖掘 图数据库 频繁子图 代表模式 联合熵 信息增益
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J2EE应用中Business Delegate模式的研究与改进 被引量:4
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作者 毛力 浦佶 张景莉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第2期344-346,349,共4页
J2EE模式提供了一组基于J2EE平台的对常见问题的解决方案,但是由于模式角色与模式的每一个实例类之间存在着映射关系,所以按照传统的面向对象方式使用J2EE模式,会产生一系列横切问题。通过一个实例,对面向对象实现业务代表模式所引发的... J2EE模式提供了一组基于J2EE平台的对常见问题的解决方案,但是由于模式角色与模式的每一个实例类之间存在着映射关系,所以按照传统的面向对象方式使用J2EE模式,会产生一系列横切问题。通过一个实例,对面向对象实现业务代表模式所引发的问题进行了深入的分析和研究,提出了一种在J2EE应用中基于面向方面编程技术改进Business Delegate模式的实现方案。实践结果表明,使用该改进方案,能提高系统的性能,具体表现在更好的代码局部化、可维护性、可扩展性和可重用性。 展开更多
关键词 J2EE模式 面向方面的编程 业务代表模式 横切关注点 网上订购系统
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MRSM:挖掘具有代表性的极大频繁子图
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作者 杨艳 屈松 刘勇 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期337-344,共8页
基于随机化思想,提出了一种新的挖掘具有代表性的极大频繁子图的算法——MRSM算法。该算法在第一步挖掘极大频繁子图过程中,采用基于随机化的方法,利用已挖掘到的结果,提高算法的效率;在第二步聚类过程中,综合考虑了频繁模式在支持度和... 基于随机化思想,提出了一种新的挖掘具有代表性的极大频繁子图的算法——MRSM算法。该算法在第一步挖掘极大频繁子图过程中,采用基于随机化的方法,利用已挖掘到的结果,提高算法的效率;在第二步聚类过程中,综合考虑了频繁模式在支持度和结构上的相似性,使得聚类的质量更好。在真实和模拟数据集上的实验结果证实了MRSM算法的有效性。 展开更多
关键词 数据挖掘 极大频繁子图 代表模式 随机算法
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压缩频繁序列模式集
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作者 王涛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第3期503-507,共5页
压缩频繁序列模式集是针对频繁序列模式的全集太大这个问题的一种解决方法.为了得到高质量的压缩效果,先对频繁序列模式聚簇,再从每个簇中挑选出有代表性的序列模式,使这些有代表性的序列模式的数目尽可能地少.一个贪婪算法和一个基于... 压缩频繁序列模式集是针对频繁序列模式的全集太大这个问题的一种解决方法.为了得到高质量的压缩效果,先对频繁序列模式聚簇,再从每个簇中挑选出有代表性的序列模式,使这些有代表性的序列模式的数目尽可能地少.一个贪婪算法和一个基于候选集的快速算法是压缩频繁序列模式集的有效算法.有代表性的序列模式集合是频繁序列模式的一种子集,实验结果表明它能取得很好的压缩效果. 展开更多
关键词 数据挖掘 序列模式 代表性的序列模式
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聚类分析在多极值函数优化中的应用 被引量:3
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作者 杨皎平 高雷阜 赵宏霞 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第4期567-569,共3页
将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中,提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中,先取多个初始点,几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点,将目标函数分为多个单极值函数,然后分别寻优,通过比较得... 将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中,提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中,先取多个初始点,几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点,将目标函数分为多个单极值函数,然后分别寻优,通过比较得到全局最优解。在遗传算法中,通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体,它们将始终参与遗传操作,从而有望达到全局最优。 展开更多
关键词 局部最优 均匀选点:聚类分析 模式代表:遗传算法 全局最优
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基于动态抽样的图分类算法 被引量:2
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作者 尹婷婷 刘俊焱 +2 位作者 周溜溜 业宁 尹佟明 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期113-118,127,共7页
传统的图分类算法由于支持度阈值选择过低导致频繁子模式规模过大,进而造成效率过低,阈值选择过高导致重要模式丢失而造成分类精度下降,如FSG和CEP方法.针对这些问题,提出将动态抽样策略引入图分类领域,在保持分类准确率的前提下通过顶... 传统的图分类算法由于支持度阈值选择过低导致频繁子模式规模过大,进而造成效率过低,阈值选择过高导致重要模式丢失而造成分类精度下降,如FSG和CEP方法.针对这些问题,提出将动态抽样策略引入图分类领域,在保持分类准确率的前提下通过顶点平均度的计算抽样选取代表性子模式,结合CEP所给出的频繁闭显露模型,设计出一种新的图特征(分类规则)提取方法,解决了CEP算法由于支持度阈值设置过低而导致的无法计算现象,大大提高了分类效率;并通过实验证明本文算法优于现有的一些主流算法. 展开更多
关键词 图分类 动态抽样 顶点平均度 代表模式
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